JPH10232915A - 画像処理装置およびその方法 - Google Patents
画像処理装置およびその方法Info
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- JPH10232915A JPH10232915A JP9035090A JP3509097A JPH10232915A JP H10232915 A JPH10232915 A JP H10232915A JP 9035090 A JP9035090 A JP 9035090A JP 3509097 A JP3509097 A JP 3509097A JP H10232915 A JPH10232915 A JP H10232915A
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- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
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Landscapes
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ごみ画像を精度よく削除できるとともに、ご
み画像を削除する際に画質が劣化しない画像処理が望ま
れている。 【解決手段】 検出対象のごみ画像の特性に応じた正お
よび負の閾値を設定し(S203)、入力画像データの画素値
の二次微分値を算出し、その二次微分値と正および負の
閾値とを比較した結果に基づき入力画像データに含まれ
るごみ画像を検出する(S205)。そして、検出されたごみ
画像を構成する画素の値を、その画素の周辺画素の値に
基づき修正する(S206)。
み画像を削除する際に画質が劣化しない画像処理が望ま
れている。 【解決手段】 検出対象のごみ画像の特性に応じた正お
よび負の閾値を設定し(S203)、入力画像データの画素値
の二次微分値を算出し、その二次微分値と正および負の
閾値とを比較した結果に基づき入力画像データに含まれ
るごみ画像を検出する(S205)。そして、検出されたごみ
画像を構成する画素の値を、その画素の周辺画素の値に
基づき修正する(S206)。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は画像処理装置および
その方法に関し、例えば、入力画像データを処理する画
像処理装置およびその方法に関するものである。
その方法に関し、例えば、入力画像データを処理する画
像処理装置およびその方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】フィルムや印刷物などの原稿に記録され
た画像をスキャナで読取ったアナログの画像信号をコン
ピュータにディジタル画像として入力する際、原稿にご
みが付着したまま画像を読取ると、当然、ごみの画像
（以下「ごみ画像」という）が混入したディジタル画像
になる。例えば原稿がネガフィルムの場合、フィルムに
付着したごみは、多くの場合、ディジタル画像中で白い
点状あるいは白い糸状など形をした「ごみ画像」となっ
て現れる。
た画像をスキャナで読取ったアナログの画像信号をコン
ピュータにディジタル画像として入力する際、原稿にご
みが付着したまま画像を読取ると、当然、ごみの画像
（以下「ごみ画像」という）が混入したディジタル画像
になる。例えば原稿がネガフィルムの場合、フィルムに
付着したごみは、多くの場合、ディジタル画像中で白い
点状あるいは白い糸状など形をした「ごみ画像」となっ
て現れる。
【０００３】「ごみ画像」は、本来、原稿に情報として
含まれていない画像であって、上述のようなフィルムに
付着したごみのほか、フィルムの傷や原稿読取時に信号
に混入するノイズなどによっても生じ得る。
含まれていない画像であって、上述のようなフィルムに
付着したごみのほか、フィルムの傷や原稿読取時に信号
に混入するノイズなどによっても生じ得る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来、
上記の種類の異なるごみ画像を、画質の劣化を抑制しつ
つ、効率よく除去することはできなかった。
上記の種類の異なるごみ画像を、画質の劣化を抑制しつ
つ、効率よく除去することはできなかった。
【０００５】本発明は、上述の問題を解決するためのも
のであり、画像データからごみ画像を精度よく検出する
ことができる画像処理装置およびその方法を提供するこ
とを目的とする。
のであり、画像データからごみ画像を精度よく検出する
ことができる画像処理装置およびその方法を提供するこ
とを目的とする。
【０００６】さらに、画質劣化を抑えてごみ画像を除去
することができる画像処理装置およびその方法を提供す
ることを他の目的とする。
することができる画像処理装置およびその方法を提供す
ることを他の目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、前記の目的を
達成する一手段として、以下の構成を備える。
達成する一手段として、以下の構成を備える。
【０００８】本発明にかかる画像処理装置は、検出対象
のごみ画像の特性に応じた正および負の閾値を設定する
設定手段と、入力画像データの画素値の二次微分値を算
出する算出手段と、前記二次微分値と前記正および負の
閾値とを比較する比較手段と、前記比較結果に基づき前
記入力画像データに含まれるごみ画像候補を検出する検
出手段とを有することを特徴とする。
のごみ画像の特性に応じた正および負の閾値を設定する
設定手段と、入力画像データの画素値の二次微分値を算
出する算出手段と、前記二次微分値と前記正および負の
閾値とを比較する比較手段と、前記比較結果に基づき前
記入力画像データに含まれるごみ画像候補を検出する検
出手段とを有することを特徴とする。
【０００９】さらに、好ましくは、前記ごみ画像を構成
する画素の値を、その画素の周辺画素の値に基づき修正
する修正手段を有することを特徴とする。
する画素の値を、その画素の周辺画素の値に基づき修正
する修正手段を有することを特徴とする。
【００１０】また、入力画像の種類に応じたパラメータ
を設定する設定手段と、設定されたパラメータに基づい
てごみ画像を検出する検出手段とを有することを特徴と
する。
を設定する設定手段と、設定されたパラメータに基づい
てごみ画像を検出する検出手段とを有することを特徴と
する。
【００１１】また、検出すべきごみ画像の種類を設定す
る第一の設定手段と、ごみ画像を検出すべき画像領域を
設定する第二の設定手段と、設定されたごみ画像の種類
および画像領域に応じてごみ画像の検出を行う検出手段
とを有することを特徴とする。
る第一の設定手段と、ごみ画像を検出すべき画像領域を
設定する第二の設定手段と、設定されたごみ画像の種類
および画像領域に応じてごみ画像の検出を行う検出手段
とを有することを特徴とする。
【００１２】また、入力されたカラー画像中のごみ画像
を検出する検出手段と、検出したごみ画像を除去すべ
く、前記ごみ画像の領域のカラー画像データを補間する
補間手段とを備え、前記補間手段は、前記カラー画像デ
ータを構成する複数の色成分ごとに異なる補間方法を用
いることを特徴とする。
を検出する検出手段と、検出したごみ画像を除去すべ
く、前記ごみ画像の領域のカラー画像データを補間する
補間手段とを備え、前記補間手段は、前記カラー画像デ
ータを構成する複数の色成分ごとに異なる補間方法を用
いることを特徴とする。
【００１３】本発明にかかる画像処理方法は、検出対象
のごみ画像の特性に応じた正および負の閾値を設定し、
入力画像データの画素値の二次微分値を算出し、前記二
次微分値と前記正および負の閾値とを比較し、前記比較
結果に基づき前記入力画像データに含まれるごみ画像候
補を検出することを特徴とする。
のごみ画像の特性に応じた正および負の閾値を設定し、
入力画像データの画素値の二次微分値を算出し、前記二
次微分値と前記正および負の閾値とを比較し、前記比較
結果に基づき前記入力画像データに含まれるごみ画像候
補を検出することを特徴とする。
【００１４】さらに、好ましくは、前記ごみ画像を構成
する画素の値を、その画素の周辺画素の値に基づき修正
することを特徴とする。
する画素の値を、その画素の周辺画素の値に基づき修正
することを特徴とする。
【００１５】また、入力画像の種類に応じたパラメータ
を設定し、設定したパラメータに基づいてごみ画像を検
出することを特徴とする。
を設定し、設定したパラメータに基づいてごみ画像を検
出することを特徴とする。
【００１６】また、検出すべきごみ画像の種類を設定
し、ごみ画像を検出すべき画像領域を設定し、設定した
ごみ画像の種類および画像領域に応じてごみ画像の検出
を行うことを特徴とする。
し、ごみ画像を検出すべき画像領域を設定し、設定した
ごみ画像の種類および画像領域に応じてごみ画像の検出
を行うことを特徴とする。
【００１７】また、入力されたカラー画像中のごみ画像
を検出し、検出したごみ画像を除去すべく、前記ごみ画
像の領域のカラー画像データを補間する画像処理方法で
あって、前記カラー画像データを構成する複数の色成分
ごとに異なる補間方法を用いることを特徴とする。
を検出し、検出したごみ画像を除去すべく、前記ごみ画
像の領域のカラー画像データを補間する画像処理方法で
あって、前記カラー画像データを構成する複数の色成分
ごとに異なる補間方法を用いることを特徴とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】以下、本発明にかかる一実施形態
の画像処理装置を図面を参照して詳細に説明する。
の画像処理装置を図面を参照して詳細に説明する。
【００１９】［構成］図1は本発明にかかるディジタル
画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【００２０】同図において、コンピュータ装置108は、
内部バス106により相互に接続されるCPU101、ROM102、R
AM103およびハードディスクなどの記憶装置104を備えて
いる。CPU101は、ROM103に格納されたBIOSなどに従い、
記憶装置104に格納されたプログラムをRAM103にコピー
し、RAM103にコピーされたプログラムに従って画像処理
などの処理を実行する。また、CPU101は、インタフェイ
ス105を介して、外部バス109に接続された機器との間で
通信を行う。
内部バス106により相互に接続されるCPU101、ROM102、R
AM103およびハードディスクなどの記憶装置104を備えて
いる。CPU101は、ROM103に格納されたBIOSなどに従い、
記憶装置104に格納されたプログラムをRAM103にコピー
し、RAM103にコピーされたプログラムに従って画像処理
などの処理を実行する。また、CPU101は、インタフェイ
ス105を介して、外部バス109に接続された機器との間で
通信を行う。
【００２１】キーボードやポインティングデバイスなど
の操作部115には、本装置のオペレータから画像処理を
指示する命令をはじめとする各種の指示や、データが入
力され、それらの指示やデータは外部バス109および内
部バス106を介してCPU101へ送られる。例えば、操作部1
15から入力された指示が原稿画像の読取りを指示するも
のであった場合、CPU101は、フィルムスキャナやイメー
ジリーダなどの読取装置114を制御して原稿画像を読取
らせ、得られた画像データおよびその原稿の種類を記憶
装置104またはRAM103に記憶させる。また、画像の印刷
を指示された場合、CPU101は、RAM103や記憶装置104に
記憶されている画像データを印刷装置117へ送り、その
画像データに基づく画像を記録紙に記録させる。
の操作部115には、本装置のオペレータから画像処理を
指示する命令をはじめとする各種の指示や、データが入
力され、それらの指示やデータは外部バス109および内
部バス106を介してCPU101へ送られる。例えば、操作部1
15から入力された指示が原稿画像の読取りを指示するも
のであった場合、CPU101は、フィルムスキャナやイメー
ジリーダなどの読取装置114を制御して原稿画像を読取
らせ、得られた画像データおよびその原稿の種類を記憶
装置104またはRAM103に記憶させる。また、画像の印刷
を指示された場合、CPU101は、RAM103や記憶装置104に
記憶されている画像データを印刷装置117へ送り、その
画像データに基づく画像を記録紙に記録させる。
【００２２】CPU101は、処理の結果や処理の進行状況
を、CRTやLCDなどからなる表示装置116に表示してオペ
レータに示す。表示装置116に表示される情報として
は、入力された指示やデータ、読取った画像などの画像
処理の結果などであり、勿論、オペレータからの指示に
従い、未処理画像および処理画像を表示することもでき
る。
を、CRTやLCDなどからなる表示装置116に表示してオペ
レータに示す。表示装置116に表示される情報として
は、入力された指示やデータ、読取った画像などの画像
処理の結果などであり、勿論、オペレータからの指示に
従い、未処理画像および処理画像を表示することもでき
る。
【００２３】［画像処理］コンピュータ上で、ディジタ
ル画像中のごみ画像を取り除く画像処理方法としては、
オペレータにより指定された画像領域の全画素を一様に
平滑化処理することで、ごみ画像を含む画像領域全体を
ぼかす方法（以下「平滑化法」と呼ぶ）、あるいは、ご
み画像を検出し、ごみ画像を形成する画素の値を周辺画
素の平均値で置換える方法（以下「置換法」と呼ぶ）が
ある。
ル画像中のごみ画像を取り除く画像処理方法としては、
オペレータにより指定された画像領域の全画素を一様に
平滑化処理することで、ごみ画像を含む画像領域全体を
ぼかす方法（以下「平滑化法」と呼ぶ）、あるいは、ご
み画像を検出し、ごみ画像を形成する画素の値を周辺画
素の平均値で置換える方法（以下「置換法」と呼ぶ）が
ある。
【００２４】上記の平滑化法を適用する場合、ごみ画像
ではない画像領域も平滑化することになり、その領域の
画像を劣化させる場合がある。また、置換法を適用する
場合、ごみの種類や原稿の種類に依存しない一律のごみ
画像検出基準を作成することが困難であるため、あらゆ
る種類のごみ画像を検出することは不可能であり、その
結果、すべての種類のごみ画像は取り除けないという問
題が残る。
ではない画像領域も平滑化することになり、その領域の
画像を劣化させる場合がある。また、置換法を適用する
場合、ごみの種類や原稿の種類に依存しない一律のごみ
画像検出基準を作成することが困難であるため、あらゆ
る種類のごみ画像を検出することは不可能であり、その
結果、すべての種類のごみ画像は取り除けないという問
題が残る。
【００２５】さらに、上記の置換法において、周辺画素
の平均値に置換する場合、画素値が置換された領域内の
画素においては、それらの周辺領域がもつ自然な画素値
のばらつきが失われ、周辺の画像に比べて平坦な画像に
なり、周辺の画像との差異が目立ったものになってしま
うことがある。
の平均値に置換する場合、画素値が置換された領域内の
画素においては、それらの周辺領域がもつ自然な画素値
のばらつきが失われ、周辺の画像に比べて平坦な画像に
なり、周辺の画像との差異が目立ったものになってしま
うことがある。
【００２６】以下では、上記の問題を解決するごみ画像
の除去処理について詳細に説明する。
の除去処理について詳細に説明する。
【００２７】［ごみ画像の検出］図2は本発明にかかる
ごみ画像を検出する処理の一例を示すフローチャート
で、操作部115からごみ画像の除去が指示された場合
に、CPU101によって実行される処理である。
ごみ画像を検出する処理の一例を示すフローチャート
で、操作部115からごみ画像の除去が指示された場合
に、CPU101によって実行される処理である。
【００２８】ステップS201で、処理対象の画像に関する
原稿の種類（例えば、ネガフィルムやポジフィルムな
ど）に応じてごみの種類を初期設定する。例えば、ごみ
画像の色をネガフィルムの場合は「白」、ポジフィルム
の場合は「黒」に初期設定する。
原稿の種類（例えば、ネガフィルムやポジフィルムな
ど）に応じてごみの種類を初期設定する。例えば、ごみ
画像の色をネガフィルムの場合は「白」、ポジフィルム
の場合は「黒」に初期設定する。
【００２９】次に、ステップS202で、表示装置116上に
処理対象の画像を表示して、除去したいごみ画像を含む
大まかな矩形の画像範囲を操作部115によりオペレータ
に指定させ、ごみ画像を検出する画像データの範囲を決
定する。次に、ステップS203で、初期設定したごみの種
類およびその他の種類を表示し、表示された複数のごみ
の種類の中から除去しようとするごみ画像に該当するご
みの種類を、オペレータに選択させる。オペレータは、
初期設定のままでよければそのままにする。なお、ごみ
の種類として、例えば、ごみの色（例えば白か黒か）、
ごみの形状（例えば糸状か点状か、あるいは、傷などの
直線状のものか）などを選択させることにより、検出す
るごみ画像の種類を限定して検出を容易にしようとする
ものである。勿論、矩形の画像範囲は複数指定すること
ができ、画像範囲それぞれについてごみの種類を指定す
ることができる。
処理対象の画像を表示して、除去したいごみ画像を含む
大まかな矩形の画像範囲を操作部115によりオペレータ
に指定させ、ごみ画像を検出する画像データの範囲を決
定する。次に、ステップS203で、初期設定したごみの種
類およびその他の種類を表示し、表示された複数のごみ
の種類の中から除去しようとするごみ画像に該当するご
みの種類を、オペレータに選択させる。オペレータは、
初期設定のままでよければそのままにする。なお、ごみ
の種類として、例えば、ごみの色（例えば白か黒か）、
ごみの形状（例えば糸状か点状か、あるいは、傷などの
直線状のものか）などを選択させることにより、検出す
るごみ画像の種類を限定して検出を容易にしようとする
ものである。勿論、矩形の画像範囲は複数指定すること
ができ、画像範囲それぞれについてごみの種類を指定す
ることができる。
【００３０】また、画像範囲の指定方法としては、表示
装置116に表示された画像上でごみ画像内部の一点を指
定し、その指定点を中心とする充分な周辺領域を画像範
囲としてもよい。さらに、画像範囲は矩形に限らず、円
や楕円などであってもよい。
装置116に表示された画像上でごみ画像内部の一点を指
定し、その指定点を中心とする充分な周辺領域を画像範
囲としてもよい。さらに、画像範囲は矩形に限らず、円
や楕円などであってもよい。
【００３１】次にステップS204で、ごみ画像を除去する
ゴミ領域修正処理を行う。詳細は後述するが、ステップ
S205で、指定された矩形範囲からごみ画像を検出し、ス
テップS206で、ごみ画像を構成する画素として検出され
た画素の値を、その画素の周辺領域の画素値を使って置
き換えるものである。
ゴミ領域修正処理を行う。詳細は後述するが、ステップ
S205で、指定された矩形範囲からごみ画像を検出し、ス
テップS206で、ごみ画像を構成する画素として検出され
た画素の値を、その画素の周辺領域の画素値を使って置
き換えるものである。
【００３２】次に、ステップS207で、修正結果、つまり
ゴミ領域修正処理を施した画像を表示し、望ましい修正
結果が得られたか否かをオペレータに判断させ、ステッ
プS208で、オペレータから可を示す指示が入力された場
合は処理を終了し、不可を示す指示が入力された場合
は、ステップS206で置換処理を施した画素（ごみ画像を
構成するとして検出された画素）の値を元に戻してステ
ップS202に戻る。なお、置換処理を施した画素の数が多
い場合などは、ステップS209で画像データ全体を記憶装
置104などに格納してある元の画像データに復帰させて
もよい。
ゴミ領域修正処理を施した画像を表示し、望ましい修正
結果が得られたか否かをオペレータに判断させ、ステッ
プS208で、オペレータから可を示す指示が入力された場
合は処理を終了し、不可を示す指示が入力された場合
は、ステップS206で置換処理を施した画素（ごみ画像を
構成するとして検出された画素）の値を元に戻してステ
ップS202に戻る。なお、置換処理を施した画素の数が多
い場合などは、ステップS209で画像データ全体を記憶装
置104などに格納してある元の画像データに復帰させて
もよい。
【００３３】図3Aおよび3BはステップS205におけるゴミ
画像検出処理の詳細な手順例を示すフローチャートであ
る。
画像検出処理の詳細な手順例を示すフローチャートであ
る。
【００３４】まず、ごみの輪郭検出に用いる閾値を適切
に設定するために、ステップS301からS303で選択された
ごみの種類に応じて処理を分岐する。つまり、選択され
たごみの種類が「白い糸状」の場合はステップS305に進
み、カラーディジタル画像の明度成分（例えば、L*a*b*
データのL*成分）の二次微分値と比較する正の閾値Lpお
よび負の閾値LmにLwtpおよびLwtmを設定し、条件を満た
す画素の数の割合の閾値RにRwtを設定する。また、選択
されたごみの種類が「白い点状」の場合はステップS306
に進み、閾値Lpおよび閾値LmにLwdpおよびLwdmを設定
し、条件を満たす画素の数の割合の閾値RにRwdを設定す
る。
に設定するために、ステップS301からS303で選択された
ごみの種類に応じて処理を分岐する。つまり、選択され
たごみの種類が「白い糸状」の場合はステップS305に進
み、カラーディジタル画像の明度成分（例えば、L*a*b*
データのL*成分）の二次微分値と比較する正の閾値Lpお
よび負の閾値LmにLwtpおよびLwtmを設定し、条件を満た
す画素の数の割合の閾値RにRwtを設定する。また、選択
されたごみの種類が「白い点状」の場合はステップS306
に進み、閾値Lpおよび閾値LmにLwdpおよびLwdmを設定
し、条件を満たす画素の数の割合の閾値RにRwdを設定す
る。
【００３５】続いて、ステップS307において、ディジタ
ル画像の明度成分に二次微分演算であるラプラシアン演
算▽^2を作用させた値▽^2fが負の閾値Lmより小さくな
る画素を、指定された矩形の画像範囲から検出し、ごみ
画像候補の内側輪郭集合とする。次に、ステップS308
で、得られたごみ画像候補の内側輪郭の外側に隣接する
画素を外側輪郭集合とし、図5に示すように、互いに隣
接する外側輪郭集合同士を結合して、ごみ画像候補の新
たな外側輪郭集合とする。
ル画像の明度成分に二次微分演算であるラプラシアン演
算▽^2を作用させた値▽^2fが負の閾値Lmより小さくな
る画素を、指定された矩形の画像範囲から検出し、ごみ
画像候補の内側輪郭集合とする。次に、ステップS308
で、得られたごみ画像候補の内側輪郭の外側に隣接する
画素を外側輪郭集合とし、図5に示すように、互いに隣
接する外側輪郭集合同士を結合して、ごみ画像候補の新
たな外側輪郭集合とする。
【００３６】次に、ステップS309で、得られたごみ画像
候補の外側輪郭集合の中の一つの外側輪郭において、明
度成分の二次微分値▽^2fが正の閾値Lpより大きい値を
もつ画素の割合Rf求め、ステップS310で、割合Rfと閾値
Rと比較して、RfがRより大きくない場合、つまり、明度
成分の二次微分値▽^2fが正の閾値Lpより大きい値をも
つ画素の割合がある一定値(RwtまたはRwd)に達しない場
合はステップS315に進んで、ごみ画像ではないと判定す
る。それ以外の場合、つまり、明度成分の二次微分画素
値▽^2fが正の閾値Lpより大きい値をもつ画素の割合が
ある一定値(RwtまたはRwd)以上の場合は、ステップS311
に進む。
候補の外側輪郭集合の中の一つの外側輪郭において、明
度成分の二次微分値▽^2fが正の閾値Lpより大きい値を
もつ画素の割合Rf求め、ステップS310で、割合Rfと閾値
Rと比較して、RfがRより大きくない場合、つまり、明度
成分の二次微分値▽^2fが正の閾値Lpより大きい値をも
つ画素の割合がある一定値(RwtまたはRwd)に達しない場
合はステップS315に進んで、ごみ画像ではないと判定す
る。それ以外の場合、つまり、明度成分の二次微分画素
値▽^2fが正の閾値Lpより大きい値をもつ画素の割合が
ある一定値(RwtまたはRwd)以上の場合は、ステップS311
に進む。
【００３７】Rf>Rの場合、ステップS311で、選択された
ごみの形状を判定し、点状ならばステップS314に進んで
ごみ画像と判定する。また、糸状ならばステップS312
で、得られたごみ画像候補について、その外側輪郭の周
囲長と、その外側輪郭で囲まれた面積を算出し、得られ
た周囲長の二乗を得られた面積で割った値をSfに代入
し、ステップS313で、予め設定されている糸状ごみの形
状であることを判定する閾値Sと、周囲長の二乗と面積
との比Sfとを比較して、Sf>SであればステップS314でご
み画像と判定し、そうでなければステップS315でごみ画
像ではないと判定する。
ごみの形状を判定し、点状ならばステップS314に進んで
ごみ画像と判定する。また、糸状ならばステップS312
で、得られたごみ画像候補について、その外側輪郭の周
囲長と、その外側輪郭で囲まれた面積を算出し、得られ
た周囲長の二乗を得られた面積で割った値をSfに代入
し、ステップS313で、予め設定されている糸状ごみの形
状であることを判定する閾値Sと、周囲長の二乗と面積
との比Sfとを比較して、Sf>SであればステップS314でご
み画像と判定し、そうでなければステップS315でごみ画
像ではないと判定する。
【００３８】次に、ステップS316で、ステップS308で検
出したごみ画像候補の中で、ステップS309からステップ
S315までのごみ画像判定を行っていないごみ画像候補が
あるか否かを調べ、あればステップS309に戻り、それら
ごみ画像候補の判定を行う。
出したごみ画像候補の中で、ステップS309からステップ
S315までのごみ画像判定を行っていないごみ画像候補が
あるか否かを調べ、あればステップS309に戻り、それら
ごみ画像候補の判定を行う。
【００３９】次に、ステップS317で、ステップS308で検
出したごみ画像候補の中で、少なくとも一つごみ画像と
判定されたものがあったか否かを判定し、あった場合は
処理を終了するが、一つもなかった場合はステップS318
へ進み、ステップS305またはステップS306で設定した閾
値を、ごみ画像の検出条件が緩まるように変更した後、
ステップS307に戻る。
出したごみ画像候補の中で、少なくとも一つごみ画像と
判定されたものがあったか否かを判定し、あった場合は
処理を終了するが、一つもなかった場合はステップS318
へ進み、ステップS305またはステップS306で設定した閾
値を、ごみ画像の検出条件が緩まるように変更した後、
ステップS307に戻る。
【００４０】一方、選択されたごみの種類が「黒い点
状」の場合はステップS321に進み、閾値Lpおよび閾値Lm
にLbdpおよびLbdmを設定し、条件を満たす画素の数の割
合の閾値RにRbdを設定する。また、選択されたごみの種
類が「黒い糸状」の場合はステップS320に進み、閾値Lp
および閾値LmにLbtpおよびLbtmを設定し、条件を満たす
画素の数の割合の閾値RにRbtを設定する。
状」の場合はステップS321に進み、閾値Lpおよび閾値Lm
にLbdpおよびLbdmを設定し、条件を満たす画素の数の割
合の閾値RにRbdを設定する。また、選択されたごみの種
類が「黒い糸状」の場合はステップS320に進み、閾値Lp
および閾値LmにLbtpおよびLbtmを設定し、条件を満たす
画素の数の割合の閾値RにRbtを設定する。
【００４１】続いて、ステップS322において、明度成分
に二次微分値▽^2fが正の閾値Lpより大きくなる画素
を、指定された矩形の画像範囲から検出し、ごみ画像候
補の内側輪郭集合とする。次に、ステップS323で、得ら
れたごみ画像候補の内側輪郭の外側に隣接する画素を外
側輪郭集合とし、図5に示すように、互いに隣接する外
側輪郭集合同士を結合して、ごみ画像候補の新たな外側
輪郭集合とする。
に二次微分値▽^2fが正の閾値Lpより大きくなる画素
を、指定された矩形の画像範囲から検出し、ごみ画像候
補の内側輪郭集合とする。次に、ステップS323で、得ら
れたごみ画像候補の内側輪郭の外側に隣接する画素を外
側輪郭集合とし、図5に示すように、互いに隣接する外
側輪郭集合同士を結合して、ごみ画像候補の新たな外側
輪郭集合とする。
【００４２】次に、ステップS324で、得られたごみ画像
候補の外側輪郭集合の中の一つの外側輪郭において、明
度成分の二次微分値▽^2fが負の閾値Lmより小さい値を
もつ画素の割合Rf求め、ステップS325で、割合Rfと閾値
Rと比較して、RfがRより大きい場合、つまり、明度成分
の二次微分値▽^2fが負の閾値Lmより小さい値をもつ画
素の割合がある一定値(RwtまたはRwd)に達しない場合は
ステップS330に進んで、ごみ画像ではないと判定する。
それ以外の場合、つまり、明度成分の二次微分画素値▽
^2fが負の閾値Lmより小さい値をもつ画素の割合がある
一定値(RwtまたはRwd)以上の場合は、ステップS326に進
む。
候補の外側輪郭集合の中の一つの外側輪郭において、明
度成分の二次微分値▽^2fが負の閾値Lmより小さい値を
もつ画素の割合Rf求め、ステップS325で、割合Rfと閾値
Rと比較して、RfがRより大きい場合、つまり、明度成分
の二次微分値▽^2fが負の閾値Lmより小さい値をもつ画
素の割合がある一定値(RwtまたはRwd)に達しない場合は
ステップS330に進んで、ごみ画像ではないと判定する。
それ以外の場合、つまり、明度成分の二次微分画素値▽
^2fが負の閾値Lmより小さい値をもつ画素の割合がある
一定値(RwtまたはRwd)以上の場合は、ステップS326に進
む。
【００４３】Rf>Rの場合、ステップS326で、選択された
ごみの形状を判定し、点状ならばステップS329に進んで
ごみ画像と判定する。また、糸状ならばステップS327
で、得られたごみ画像候補について、その外側輪郭の周
囲長と、その外側輪郭で囲まれた面積を算出し、得られ
た周囲長の二乗を得られた面積で割った値をSfに代入
し、ステップS328で、予め設定されている糸状ごみの形
状であることを判定する閾値Sと、周囲長の二乗と面積
との比Sfとを比較して、Sf>SであればステップS329でご
み画像と判定し、そうでなければステップS330でごみ画
像ではないと判定する。
ごみの形状を判定し、点状ならばステップS329に進んで
ごみ画像と判定する。また、糸状ならばステップS327
で、得られたごみ画像候補について、その外側輪郭の周
囲長と、その外側輪郭で囲まれた面積を算出し、得られ
た周囲長の二乗を得られた面積で割った値をSfに代入
し、ステップS328で、予め設定されている糸状ごみの形
状であることを判定する閾値Sと、周囲長の二乗と面積
との比Sfとを比較して、Sf>SであればステップS329でご
み画像と判定し、そうでなければステップS330でごみ画
像ではないと判定する。
【００４４】次に、ステップS331で、ステップS323で検
出したごみ画像候補の中で、ステップS324からステップ
S330までのごみ画像判定を行っていないごみ画像候補が
あるか否かを調べ、あればステップS324に戻り、それら
ごみ画像候補の判定を行う。
出したごみ画像候補の中で、ステップS324からステップ
S330までのごみ画像判定を行っていないごみ画像候補が
あるか否かを調べ、あればステップS324に戻り、それら
ごみ画像候補の判定を行う。
【００４５】次に、ステップS332で、ステップS323で検
出したごみ画像候補の中で、少なくとも一つごみ画像と
判定されたものがあったか否かを判定し、あった場合は
処理を終了するが、一つもなかった場合はステップS333
へ進み、ステップS321またはステップS320で設定した閾
値を、ごみ画像の検出条件が緩まるように変更した後、
ステップS322に戻る。
出したごみ画像候補の中で、少なくとも一つごみ画像と
判定されたものがあったか否かを判定し、あった場合は
処理を終了するが、一つもなかった場合はステップS333
へ進み、ステップS321またはステップS320で設定した閾
値を、ごみ画像の検出条件が緩まるように変更した後、
ステップS322に戻る。
【００４６】なお、図3Aおよび3Bには示さないが、ステ
ップS318およびS333におけるごみ画像の検出条件を緩和
する限界が予め設定されていて、ごみ画像が一つも検出
されないうちに、その限界に達した場合は、その旨を表
示するとともに処理を終了する。また、
ップS318およびS333におけるごみ画像の検出条件を緩和
する限界が予め設定されていて、ごみ画像が一つも検出
されないうちに、その限界に達した場合は、その旨を表
示するとともに処理を終了する。また、
【００４７】上述の例で「白い」とは明度値が高いこ
と、「黒い」とは明度値が低いことを言う。
と、「黒い」とは明度値が低いことを言う。
【００４８】図4はステップS201のごみの種類の初期設
定における詳細な処理例を示すフローチャートである。
定における詳細な処理例を示すフローチャートである。
【００４９】まず、ステップS401で、記憶装置104に記
憶されている画像データとともに、読取装置114により
識別され、記憶装置104に記憶されている入力原稿の種
類を読込む。ステップS402において入力原稿の種類を判
定し、ネガ原稿であればステップS403に進んでごみの種
類の初期値を白いごみに設定し、また、ポジ原稿であれ
ばステップS404に進んでごみの種類の初期値を黒いごみ
に設定し、初期設定を終了する。なお、原稿がポジかネ
ガかの識別は、例えば、APS(Advanced Photo System)の
フィルムを読取る場合には、フィルムが収納されたカー
トリッジの表面に記録された情報から知ることができ
る。また、フラットベッドなどのイメージスキャナであ
れば、プリスキャンにより得られる輝度のヒストグラム
から識別することもできる。
憶されている画像データとともに、読取装置114により
識別され、記憶装置104に記憶されている入力原稿の種
類を読込む。ステップS402において入力原稿の種類を判
定し、ネガ原稿であればステップS403に進んでごみの種
類の初期値を白いごみに設定し、また、ポジ原稿であれ
ばステップS404に進んでごみの種類の初期値を黒いごみ
に設定し、初期設定を終了する。なお、原稿がポジかネ
ガかの識別は、例えば、APS(Advanced Photo System)の
フィルムを読取る場合には、フィルムが収納されたカー
トリッジの表面に記録された情報から知ることができ
る。また、フラットベッドなどのイメージスキャナであ
れば、プリスキャンにより得られる輝度のヒストグラム
から識別することもできる。
【００５０】図5はごみ画像候補の外側輪郭を結合する
処理例を示す図である。ごみ画像候補の内側輪郭が501
のように検出されると、注目画素に隣接する八画素の範
囲で、502に示すように内側輪郭画素に隣接する外側の
画素を外側輪郭とする。外側輪郭を作成すると、501に
示すように内側輪郭同士は離れていても、502に示すよ
うにその外側輪郭が二つのごみ画像候補で隣接する場合
が発生するが、これら二つのごみ候補画像をそのまま別
のごみ画像として処理した場合、二つのごみ画像候補の
境界部にある画素は互いに関連していない画素値をもつ
ことになるので、ごみ画像候補を結合する処理が必要に
なる。そこで、503に示すように隣接する外側輪郭をつ
なげて一つの外側輪郭とする。
処理例を示す図である。ごみ画像候補の内側輪郭が501
のように検出されると、注目画素に隣接する八画素の範
囲で、502に示すように内側輪郭画素に隣接する外側の
画素を外側輪郭とする。外側輪郭を作成すると、501に
示すように内側輪郭同士は離れていても、502に示すよ
うにその外側輪郭が二つのごみ画像候補で隣接する場合
が発生するが、これら二つのごみ候補画像をそのまま別
のごみ画像として処理した場合、二つのごみ画像候補の
境界部にある画素は互いに関連していない画素値をもつ
ことになるので、ごみ画像候補を結合する処理が必要に
なる。そこで、503に示すように隣接する外側輪郭をつ
なげて一つの外側輪郭とする。
【００５１】［ごみ画像の除去］図6はごみ画像を除去
する処理例を示すフローチャートで、図3Aおよび3Bに示
したごみ画像検出処理により検出されたごみ画像を削除
する処理である。
する処理例を示すフローチャートで、図3Aおよび3Bに示
したごみ画像検出処理により検出されたごみ画像を削除
する処理である。
【００５２】ステップS601において、一つのごみ画像の
面積Aがある範囲にあるか否かを判定する。例えば、印
刷装置117により印刷された画像を観察した場合に、人
間の視覚によって感知できる最小の面積をAmin、画像を
修正しても画像が不自然にならない最大の面積をAmaxと
し、一つのごみ画像の面積がAmin<A<Amaxを満足するか
否かを判定する。Amin<A<Amaxを満足しない場合は、そ
のごみ画像を削除せずステップS606へジャンプする。こ
れは、A≦Aminの場合は感知されないサイズのごみ画像
であるから削除するまでもないし、また、A≧Amaxの場
合はごみ画像を削除すると画像が不自然になってしまう
からである。
面積Aがある範囲にあるか否かを判定する。例えば、印
刷装置117により印刷された画像を観察した場合に、人
間の視覚によって感知できる最小の面積をAmin、画像を
修正しても画像が不自然にならない最大の面積をAmaxと
し、一つのごみ画像の面積がAmin<A<Amaxを満足するか
否かを判定する。Amin<A<Amaxを満足しない場合は、そ
のごみ画像を削除せずステップS606へジャンプする。こ
れは、A≦Aminの場合は感知されないサイズのごみ画像
であるから削除するまでもないし、また、A≧Amaxの場
合はごみ画像を削除すると画像が不自然になってしまう
からである。
【００５３】Amin<A<Amaxを満足する場合はステップS60
2で、ごみ画像Dを構成する各画素Pの値を置換するため
の周辺画素数Nを求め、ステップS603で、最大の周辺画
素数Nをもつ画素Pmaxの修正画素値を周辺画素から求
め、画素Pmaxの値を得られた値に置き換える。次に、ス
テップS604で画素値を置換した画素Pmaxも周辺画素と
し、ステップS605でごみ画像D内に未処理画素があるか
否か判定し、未処理画素があればステップS602へ戻り、
すべての画素が処理済みであればステップS606に進む。
そして、ステップS606で、未処理のごみ画像があるか否
かを判定し、ない場合は処理を終了し、ある場合はステ
ップS601に戻る。
2で、ごみ画像Dを構成する各画素Pの値を置換するため
の周辺画素数Nを求め、ステップS603で、最大の周辺画
素数Nをもつ画素Pmaxの修正画素値を周辺画素から求
め、画素Pmaxの値を得られた値に置き換える。次に、ス
テップS604で画素値を置換した画素Pmaxも周辺画素と
し、ステップS605でごみ画像D内に未処理画素があるか
否か判定し、未処理画素があればステップS602へ戻り、
すべての画素が処理済みであればステップS606に進む。
そして、ステップS606で、未処理のごみ画像があるか否
かを判定し、ない場合は処理を終了し、ある場合はステ
ップS601に戻る。
【００５４】図7はごみ画像を構成する画素と、その周
辺画素とを説明する図で、注目画素をP、周辺画素をBと
すると、注目画素に隣接する八画素の範囲のうち、修正
に使用できる周辺画素はB1,B2,B3,B4およびB5の五画素
になる。カラー画像信号を色相(H)、彩度(S)、明度(L)
の各成分に分解した後、周辺画素B1からB5の彩度および
明度の平均値を算出して、注目画素Pの彩度および明度
を置換する値にする。色相については、周辺画素B1から
B5の平均値と分散を算出し、その平均値と分散をもつ正
規分布に従う乱数を発生させて、注目画素Pの色相を置
換する値にする。
辺画素とを説明する図で、注目画素をP、周辺画素をBと
すると、注目画素に隣接する八画素の範囲のうち、修正
に使用できる周辺画素はB1,B2,B3,B4およびB5の五画素
になる。カラー画像信号を色相(H)、彩度(S)、明度(L)
の各成分に分解した後、周辺画素B1からB5の彩度および
明度の平均値を算出して、注目画素Pの彩度および明度
を置換する値にする。色相については、周辺画素B1から
B5の平均値と分散を算出し、その平均値と分散をもつ正
規分布に従う乱数を発生させて、注目画素Pの色相を置
換する値にする。
【００５５】なお、上記の補間に用いる色空間はHLSに
限らず、L*a*b*、RGBなど、他の色空間であってもよ
い。
限らず、L*a*b*、RGBなど、他の色空間であってもよ
い。
【００５６】図8は二次微分演算を作用させるのに用い
る行列を示す図で、二次微分になるラプラシアン演算子
であり、広く用いられている形である。
る行列を示す図で、二次微分になるラプラシアン演算子
であり、広く用いられている形である。
【００５７】以上説明したように、本実施形態によれ
ば、ごみ画像を検出する際に、ごみ画像を含むディジタ
ル画像中の画素値の変化の仕方が異なる多種類の輪郭を
検出することにより、色や形状などが異なる複数種類の
ごみ画像を高い精度で検出することができる。
ば、ごみ画像を検出する際に、ごみ画像を含むディジタ
ル画像中の画素値の変化の仕方が異なる多種類の輪郭を
検出することにより、色や形状などが異なる複数種類の
ごみ画像を高い精度で検出することができる。
【００５８】また、オペレータがごみの種類、例えば白
色、黒色、糸状および点状などを判断し、その判断に基
づきごみ画像を検出することにより、ごみ画像の検出精
度を高めることができる。
色、黒色、糸状および点状などを判断し、その判断に基
づきごみ画像を検出することにより、ごみ画像の検出精
度を高めることができる。
【００５９】また、ごみ画像の形状の評価要素を加えた
ことにより、点状のごみ画像のほかに、糸状のごみ画像
を正しく検出することができる。
ことにより、点状のごみ画像のほかに、糸状のごみ画像
を正しく検出することができる。
【００６０】また、ごみが付着した原稿の画像を入力す
る場合、ネガフィルム原稿のときは、多くの場合、ごみ
は白いごみ画像として現れ、ポジフィルム原稿のとき
は、多くの場合、ごみは黒画像として現れる。従って、
検出対象のごみ画像の色を、例えば、ネガ原稿の場合は
白、ポジ画像の場合は黒に初期設定することにより、入
力原稿に高い頻度で発生するごみ画像についてはオペレ
ータによる種類の入力の手間が省け、操作を容易にする
ことができる。
る場合、ネガフィルム原稿のときは、多くの場合、ごみ
は白いごみ画像として現れ、ポジフィルム原稿のとき
は、多くの場合、ごみは黒画像として現れる。従って、
検出対象のごみ画像の色を、例えば、ネガ原稿の場合は
白、ポジ画像の場合は黒に初期設定することにより、入
力原稿に高い頻度で発生するごみ画像についてはオペレ
ータによる種類の入力の手間が省け、操作を容易にする
ことができる。
【００６１】また、隣接する複数のごみ画像を個別に周
辺画素から修正すると、ごみ画像間の境界において、画
素値の急激な変化が発生して不自然な画像になるが、隣
接するごみ画像を結合することにより、自然な画像に修
正することができる。
辺画素から修正すると、ごみ画像間の境界において、画
素値の急激な変化が発生して不自然な画像になるが、隣
接するごみ画像を結合することにより、自然な画像に修
正することができる。
【００６２】また、修正しようとする画像の種類に応じ
て補間方法を適切に選択することができる。
て補間方法を適切に選択することができる。
【００６３】また、ごみ画像を構成する画素の値を、そ
の周辺画素の値から算出した値で修正する際に、例え
ば、ごみ画像を構成する画素の明度および彩度は周辺画
素の値の平均値で、色相は周辺画素の平均値と分散をも
つ正規分布に従う乱数により修正するなど、色空間上の
パラメータの種類によって修正の方法を変えたので、自
然な画像に修正することができる。
の周辺画素の値から算出した値で修正する際に、例え
ば、ごみ画像を構成する画素の明度および彩度は周辺画
素の値の平均値で、色相は周辺画素の平均値と分散をも
つ正規分布に従う乱数により修正するなど、色空間上の
パラメータの種類によって修正の方法を変えたので、自
然な画像に修正することができる。
【００６４】さらに、画像データの出力先に応じて、出
力画像上に現れるごみ画像の大きさを予測し、人間の視
覚により感知できない大きさ以下のごみ画像、および、
修正すると不自然になる大きさ以上のごみ画像について
は修正を行わないので、修正時間の削減するとともに、
不自然な画像になることを防ぐことができる。
力画像上に現れるごみ画像の大きさを予測し、人間の視
覚により感知できない大きさ以下のごみ画像、および、
修正すると不自然になる大きさ以上のごみ画像について
は修正を行わないので、修正時間の削減するとともに、
不自然な画像になることを防ぐことができる。
【００６５】
【他の実施形態】なお、本発明は、複数の機器（例えば
ホストコンピュータ，インタフェイス機器，リーダ，プ
リンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一
つの機器からなる装置（例えば、複写機，ファクシミリ
装置など）に適用してもよい。
ホストコンピュータ，インタフェイス機器，リーダ，プ
リンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一
つの機器からなる装置（例えば、複写機，ファクシミリ
装置など）に適用してもよい。
【００６６】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そ
のシステムあるいは装置のコンピュータ（またはCPUやM
PU）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し
実行することによっても、達成されることは言うまでも
ない。この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコ
ード自体が前述した実施形態の機能を実現することにな
り、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明
を構成することになる。プログラムコードを供給するた
めの記憶媒体としては、例えば、フロッピディスク，ハ
ードディスク，光ディスク，光磁気ディスク，CD-ROM，
CD-R，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ROMなど
を用いることができる。
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そ
のシステムあるいは装置のコンピュータ（またはCPUやM
PU）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し
実行することによっても、達成されることは言うまでも
ない。この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコ
ード自体が前述した実施形態の機能を実現することにな
り、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明
を構成することになる。プログラムコードを供給するた
めの記憶媒体としては、例えば、フロッピディスク，ハ
ードディスク，光ディスク，光磁気ディスク，CD-ROM，
CD-R，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ROMなど
を用いることができる。
【００６７】また、コンピュータが読出したプログラム
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているOS（オペレー
ティングシステム）などが実際の処理の一部または全部
を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実
現される場合も含まれることは言うまでもない。
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているOS（オペレー
ティングシステム）などが実際の処理の一部または全部
を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実
現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００６８】さらに、記憶媒体から読出されたプログラ
ムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カード
やコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる
メモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に
基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わ
るCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、その
処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合
も含まれることは言うまでもない。
ムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カード
やコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる
メモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に
基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わ
るCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、その
処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合
も含まれることは言うまでもない。
【００６９】本発明を上記記憶媒体に適用する場合、そ
の記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応す
るプログラムコードを格納することになるが、簡単に説
明すると、図9のメモリマップ例に示す各モジュールを
記憶媒体に格納することになる。すなわち、例えば「閾
値設定」「二次微分値算出」「比較」および「検出」の
各モジュールのプログラムコードを記憶媒体に格納すれ
ばよい。
の記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応す
るプログラムコードを格納することになるが、簡単に説
明すると、図9のメモリマップ例に示す各モジュールを
記憶媒体に格納することになる。すなわち、例えば「閾
値設定」「二次微分値算出」「比較」および「検出」の
各モジュールのプログラムコードを記憶媒体に格納すれ
ばよい。
【００７０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
画像データからごみ画像を精度よく検出する画像処理装
置およびその方法を提供することができる。
画像データからごみ画像を精度よく検出する画像処理装
置およびその方法を提供することができる。
【００７１】さらに、画質劣化を抑えてごみ画像を除去
する画像処理装置およびその方法を提供することができ
る。
する画像処理装置およびその方法を提供することができ
る。
【図１】本発明にかかるディジタル画像処理装置の概略
構成を示すブロック図、
構成を示すブロック図、
【図２】本発明にかかるごみ画像を検出する処理の一例
を示すフローチャート、
を示すフローチャート、
【図３Ａ】図2に示すステップS205におけるゴミ画像検
出処理の詳細な手順例を示すフローチャート、
出処理の詳細な手順例を示すフローチャート、
【図３Ｂ】図2に示すステップS205におけるゴミ画像検
出処理の詳細な手順例を示すフローチャート、
出処理の詳細な手順例を示すフローチャート、
【図４】図2に示すステップS201のごみの種類の初期設
定における詳細な処理例を示すフローチャート、
定における詳細な処理例を示すフローチャート、
【図５】ごみ画像候補の外側輪郭を結合する処理例を示
す図、
す図、
【図６】ごみ画像を除去する処理例を示すフローチャー
ト、
ト、
【図７】ごみ画像を構成する画素と、その周辺画素とを
説明する図、
説明する図、
【図８】二次微分演算を作用させるのに用いる行列を示
す図、
す図、
【図９】本発明にかかるプログラムコードを格納した記
憶媒体のメモリマップ例を示す図である。
憶媒体のメモリマップ例を示す図である。
Claims (32)
- 【請求項１】 検出対象のごみ画像の特性に応じた閾値
を設定し、 入力画像データの画素値の二次微分値を算出し、 前記二次微分値と前記閾値とを比較し、 前記比較結果に基づき前記入力画像データに含まれるご
み画像候補を検出することを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】 前記検出ステップは、前記二次微分値が
正の閾値より大きい画素、および、前記二次微分値が負
の閾値より小さい画素を、前記ごみ画像候補を構成する
画素として検出することを特徴とする請求項1に記載さ
れた画像処理方法。 - 【請求項３】 前記検出対象が黒色のごみ画像の場合、
前記検出ステップは、前記二次微分値が正の閾値より大
きい画素を、前記ごみ画像候補の内側輪郭を構成する画
素とするとともに、前記内側輪郭の外側において、前記
内側輪郭を構成する画素に隣接する画素を前記ごみ画像
候補の外側輪郭を構成する画素とすることを特徴とする
請求項1に記載された画像処理方法。 - 【請求項４】 前記検出ステップは、前記外側輪郭を構
成する画素について、その二次微分値が負の閾値より小
さい画素の割合が所定の割合より小さい場合、前記外側
輪郭によって表される画像はごみ画像でないと判定し、 前記所定の割合は、前記設定ステップにおいて前記黒色
のごみ画像の特性に応じて設定されることを特徴とする
請求項3に記載された画像処理方法。 - 【請求項５】 前記検出対象が白色のごみ画像の場合、
前記検出ステップは、前記二次微分値が負の閾値より小
さい画素を、前記ごみ画像候補の内側輪郭を構成する画
素とするとともに、前記内側輪郭の外側において、前記
内側輪郭を構成する画素に隣接する画素を前記ごみ画像
候補の外側輪郭を構成する画素とすることを特徴とする
請求項1に記載された画像処理方法。 - 【請求項６】 前記検出ステップは、前記外側輪郭を構
成する画素について、その二次微分値が正の閾値より大
きい画素の割合が所定の割合より小さい場合、前記外側
輪郭によって表される画像はごみ画像でないと判定し、 前記所定の割合は、前記設定ステップにおいて前記白色
のごみ画像の特性に応じて設定されることを特徴とする
請求項5に記載された画像処理方法。 - 【請求項７】 前記検出ステップは、前記外側輪郭が互
いに隣接するごみ画像候補を一つのごみ画像候補として
結合することを特徴とする請求項3から請求項6の何れか
に記載された画像処理方法。 - 【請求項８】 前記検出対象が糸状のごみ画像の場合、
前記検出ステップは、前記ごみ画像候補における画像面
積と前記外側輪郭の長さの二乗との比に基づき、前記ご
み画像候補を評価することを特徴とする請求項3から請
求項7の何れかに記載された画像処理方法。 - 【請求項９】 さらに、前記ごみ画像を構成する画素の
値を、その画素の周辺画素の値に基づき修正することを
特徴とする請求項1から請求項8の何れかに記載された画
像処理方法。 - 【請求項１０】 前記修正ステップは、前記周辺画素か
ら一意に求まる第一の修正値と、前記周辺画素の値に基
づくばらつきをもつ第二の修正値とを、選択的に用いる
ことを特徴とする請求項9に記載された画像処理方法。 - 【請求項１１】 前記修正ステップは、画素の彩度およ
び明度に関する修正には前記第一の修正値を用い、画素
の色相に関する修正には前記第二の修正値を用いること
を特徴とする請求項10に記載された画像処理方法。 - 【請求項１２】 前記修正ステップは、前記入力画像デ
ータの出力先に応じて、出力画像上に現れるごみ画像の
大きさを予測し、その予測結果に応じて前記修正の実行
可否を判定することを特徴とする請求項9から請求項11
の何れかに記載された画像処理方法。 - 【請求項１３】 検出対象のごみ画像の特性に応じた閾
値を設定する設定手段と、 入力画像データの画素値の二次微分値を算出する算出手
段と、 前記二次微分値と前記閾値とを比較する比較手段と、 前記比較結果に基づき前記入力画像データに含まれるご
み画像候補を検出する検出手段とを有することを特徴と
する画像処理装置。 - 【請求項１４】 さらに、前記ごみ画像を構成する画素
の値を、その画素の周辺画素の値に基づき修正する修正
手段を有することを特徴とする請求項13に記載された画
像処理装置。 - 【請求項１５】 画像処理のプログラムコードが格納さ
れたコンピュータ可読メモリであって、 検出対象のごみ画像の特性に応じた閾値を設定するステ
ップのコードと、 入力画像データの画素値の二次微分値を算出するステッ
プのコードと、 前記二次微分値と前記閾値とを比較するステップのコー
ドと、 前記比較結果に基づき前記入力画像データに含まれるご
み画像候補を検出する検出ステップのコードとを有する
ことを特徴とするコンピュータ可読メモリ。 - 【請求項１６】 入力画像の種類に応じたパラメータを
設定し、 設定したパラメータに基づいてごみ画像を検出すること
を特徴とする画像処理方法。 - 【請求項１７】 前記入力画像の種類はネガ画像および
ポジ画像であることを特徴とする請求項16に記載された
画像処理方法。 - 【請求項１８】 前記パラメータは入力画像のエッジ量
に関連するパラメータであることを特徴とする請求項16
に記載された画像処理方法。 - 【請求項１９】 前記ごみ画像には点状のごみ画像およ
び糸状のごみ画像が含まれることを特徴とする請求項16
に記載された画像処理方法。 - 【請求項２０】 入力画像の種類に応じたパラメータを
設定する設定手段と、 設定されたパラメータに基づいてごみ画像を検出する検
出手段とを有することを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２１】 画像処理のプログラムコードが格納さ
れたコンピュータ可読メモリであって、 入力画像の種類に応じたパラメータを設定するステップ
のコードと、 設定したパラメータに基づいてごみ画像を検出するステ
ップのコードとを有することを特徴とするコンピュータ
可読メモリ。 - 【請求項２２】 検出すべきごみ画像の種類を設定し、 ごみ画像を検出すべき画像領域を設定し、 設定したごみ画像の種類および画像領域に応じてごみ画
像の検出を行うことを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２３】 前記ごみ画像には点状のごみ画像およ
び糸状のごみ画像が含まれることを特徴とする請求項22
に記載された画像処理方法。 - 【請求項２４】 前記画像領域の設定は、オペレータが
表示装置上の一点を指定することにより行われることを
特徴とする請求項22に記載された画像処理方法。 - 【請求項２５】 前記ごみ画像の種類は、予め定められ
た所定の種類が自動的に初期設定され、オペレータによ
る修正が可能であることを特徴とする請求項22に記載さ
れた画像処理方法。 - 【請求項２６】 前記所定の種類は入力画像の種類に基
づいて予め定められていることを特徴とする請求項25に
記載された画像処理方法。 - 【請求項２７】 検出すべきごみ画像の種類を設定する
第一の設定手段と、 ごみ画像を検出すべき画像領域を設定する第二の設定手
段と、 設定されたごみ画像の種類および画像領域に応じてごみ
画像の検出を行う検出手段とを有することを特徴とする
画像処理装置。 - 【請求項２８】 画像処理のプログラムコードが格納さ
れたコンピュータ可読メモリであって、 検出すべきごみ画像の種類を設定するステップのコード
と、 ごみ画像を検出すべき画像領域を設定するステップのコ
ードと、 設定したごみ画像の種類および画像領域に応じてごみ画
像の検出を行うステップのコードとを有することを特徴
とするコンピュータ可読メモリ。 - 【請求項２９】 入力されたカラー画像中のごみ画像を
検出し、検出したごみ画像を除去すべく、前記ごみ画像
の領域のカラー画像データを補間する画像処理方法であ
って、 前記カラー画像データを構成する複数の色成分ごとに異
なる補間方法を用いることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項３０】 前記色成分は色相、彩度、明度の何れ
かであることを特徴とする請求項29に記載された画像処
理方法。 - 【請求項３１】 入力されたカラー画像中のごみ画像を
検出する検出手段と、 検出したごみ画像を除去すべく、前記ごみ画像の領域の
カラー画像データを補間する補間手段とを備え、 前記補間手段は、前記カラー画像データを構成する複数
の色成分ごとに異なる補間方法を用いることを特徴とす
る画像処理装置。 - 【請求項３２】 画像処理のプログラムコードが格納さ
れたコンピュータ可読メモリであって、 入力されたカラー画像中のごみ画像を検出するステップ
のコードと、 検出したごみ画像を除去すべく、前記カラー画像データ
を構成する複数の色成分ごとに異なる補間方法を用い
て、前記ごみ画像の領域のカラー画像データを補間する
ステップのコードとを有することを特徴とするコンピュ
ータ可読メモリ。
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|---|---|---|---|
| JP03509097A JP3554130B2 (ja) | 1997-02-19 | 1997-02-19 | 画像処理方法 |
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|---|---|---|---|---|
| JP2000253244A (ja) * | 1999-02-26 | 2000-09-14 | Glory Ltd | 濃度画像の２値化方法及び記録媒体 |
| JP2007057751A (ja) * | 2005-08-24 | 2007-03-08 | Yamaha Corp | シーケンスデータ生成装置およびシーケンスデータ生成プログラム |
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| JP2011180758A (ja) * | 2010-02-26 | 2011-09-15 | Nikon Corp | 画像処理装置、撮影装置およびプログラム |
| WO2011117952A1 (ja) * | 2010-03-24 | 2011-09-29 | 株式会社島津製作所 | 測定システム |
| US8208747B2 (en) | 2006-05-15 | 2012-06-26 | Seiko Epson Corporation | Method of filtering a target pixel on the basis of filtered peripheral pixels to remove detected dust portions on an image |
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1997
- 1997-02-19 JP JP03509097A patent/JP3554130B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000253244A (ja) * | 1999-02-26 | 2000-09-14 | Glory Ltd | 濃度画像の２値化方法及び記録媒体 |
| JP2007057751A (ja) * | 2005-08-24 | 2007-03-08 | Yamaha Corp | シーケンスデータ生成装置およびシーケンスデータ生成プログラム |
| JP4665664B2 (ja) * | 2005-08-24 | 2011-04-06 | ヤマハ株式会社 | シーケンスデータ生成装置およびシーケンスデータ生成プログラム |
| US8000555B2 (en) | 2006-05-15 | 2011-08-16 | Seiko Epson Corporation | Defective image detection method and storage medium storing program |
| US8208747B2 (en) | 2006-05-15 | 2012-06-26 | Seiko Epson Corporation | Method of filtering a target pixel on the basis of filtered peripheral pixels to remove detected dust portions on an image |
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| WO2011117952A1 (ja) * | 2010-03-24 | 2011-09-29 | 株式会社島津製作所 | 測定システム |
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