JP2011193128A - 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】フレアの影響のない画像データとして近似値を用いることにより、演算量を削減する。
【解決手段】スキャナ補正部１０４は、スキャナ１０３から入力した画像データ（反射率リニア）に基づきフレア補正を行い、読み取り原稿面の乱反射を補正する。一定値の画像データを基にフレアの影響を受けない画像データＺを算出し、Ｋ（ｉ，ｊ）をフレア係数として、フレア量（Σ（Ｋ（ｉ，ｊ）×Ｚ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）））を求め、フレアの影響を受けた画像Ｙ（ｘ，ｙ）を、Ｙ（ｘ，ｙ）／（１＋フレア量）により補正する。
【選択図】図１

Description

本発明は、フレアの影響を抑制した画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体に関する。

スキャナ装置や複写機等で原稿の画像を読み取るときに、原稿を読み取る入射光の散乱や反射により、擬似信号であるフレアが生じる。

図４（ｃ）は、読み取り面からの反射で生じるフレアを説明する図である。光源１２から出射された照明光のうち、コンタクトガラス１０に載置された原稿１１の撮像領域９０でない領域に照射された光が原稿１１から反射し、例えばリフレクター１３等で反射、散乱して、撮像領域９０を照射して、擬似信号であるフレアを発生させる。このフレアにより撮像領域周辺の原稿の画像濃度に変化が生じ、読取信号レベルが変化して画像の読取不良が発生する。

従来、このようなフレアを補正する方法が種々提案されている。例えば、特許文献１では、注目画素の出力と周辺画素の出力との乗算の和に、固有の係数を乗算した値を、注目画素の出力から減算することにより、原稿を照明する照り返しの影響を補正している。また、特許文献２では、フレア補正データと周辺画素値との合計値に注目画素値を乗算した値を、注目画素値から減算することにより、フレアの影響のない画像データを生成している。

しかし、上記した特許文献１の方法では、固有の係数の算出方法が明らかでなく、また、実際には原稿面のランプ光量分布とそれに対する画素読取位置により照り返し条件が変動するが、この条件を考慮していないため、補正の精度が悪い。また、特許文献２の方法では、近似的にセンサー出力を使用し、近似的にフレアの影響を受けているデータを使用しているので、フレア補正の精度が落ちる。

一般的に、フレア補正（フレアモデル）は２次元行列を含み、逆変換には逆行列など複雑な計算が必要になり、演算量が膨大になる。

本発明は上記した課題に鑑みてなされたもので、
本発明の目的は、フレアの影響のない画像データとして近似値を用いることにより演算量を削減し、フレアの影響のないデータを精度よく算出する画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供することにある。

本発明は、画像データを入力する画像入力手段と、一定値の画像データを基にフレアの影響を受けない画像データ（以下、第１の画像データ）を算出する第１の算出手段と、二次元のフレア係数と前記第１の画像データを基にフレア量を算出する第２の算出手段と、前記第２の算出手段の算出結果を基に、前記入力されたフレアの影響を受けた画像データに対してフレアを補正するフレア補正手段を備えたことを最も主要な特徴とする。

本発明によれば、一様な（同じ値の）読み取りデータから、フレアの影響のないデータを算出するので、複雑な逆行列演算が不要となり、高精度にフレアの影響のないデータを算出することができる。

本発明の画像処理装置の構成を示す。 本発明のスキャナ補正部、プリンタ補正部、コントローラの構成を示す。 自動調整機能を説明する図である。 スキャナの構成を示す。 フレア係数と画像とのマトリックス演算を説明する図である。 フレアの影響のある読み値と、フレアの影響のない理想的な値を示す。 フレア係数の作成例を説明する図である。

以下、発明の実施の形態について図面により詳細に説明する。

図１は、本発明の画像処理装置１０１の構成を示す。複写機として動作する場合、スキャナ１０３は原稿１０２から画像データを読み取り、当該画像データ（アナログ信号）をデジタルデータ（６００ｄｐｉ）に変換して出力する。スキャナ補正部１０４は、後述するように、スキャナ１０３で読み取った画像データ（デジタルデータ）について、画像領域を文字・線画や写真などに分類したり、原稿画像の地肌画像を除去するなどの画像処理を施す。圧縮処理部１０５は、スキャナ補正後のＹＭＣＢｋ各８ｂｉｔの画像データを圧縮処理して、汎用バスにデータを送出する。圧縮後の画像データは汎用バスを通って、コントローラ１０６に送られる。コントローラ１０６は図示しない半導体メモリを持ち、送られたデータを蓄積する。

ここでは画像データに対し圧縮を施したが、汎用バスの帯域が十分に広く、蓄積するＨＤＤ１０７の容量が大きければ、非圧縮の状態でデータを扱っても良い。

次に、コントローラ１０６はＨＤＤ１０７の画像データを汎用バスを介して伸張処理部１１０に送出する。伸張処理部１１０は圧縮処理されていた画像データを元のＹＭＣＫ各８ｂｉｔのデータに伸張し、プリンタ補正部１１１に送出する。プリンタ補正部１１１では、γ補正処理、中間調処理などが行われ、プロッタ１１２の明暗特性の補正処理や階調数変換処理を行う。ここでの階調数変換処理では、誤差拡散やディザ処理を用いて各色８ｂｉｔから２ｂｉｔへと画像データの変換を行う。プロッタ１１２はレーザービームの書き込みプロセスを用いた転写紙印字ユニットであり、２ｂｉｔの画像データを感光体に潜像として描画し、トナーによる作像／転写処理後、転写紙にコピー画像１１３を形成する。

ネットワークを介してＰＣ１０９に画像データを配信する配信スキャナとして動作する場合は、画像データは汎用バスを通ってコントローラ１０６に送られる。コントローラ１０６では、色変換処理、フォーマット処理などが行われる。階調処理では配信スキャナ動作時のモードに従った階調変換処理を行う。フォーマット処理では、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ形式への汎用画像フォーマット変換などを行う。その後、画像データはＮＩＣ（ネットワーク・インタフェース・コントローラ）１０８を介して外部ＰＣ端末１０９に配信される。

また、ネットワークを介して、ＰＣ１０９からプリントアウトするプリンタとして動作する場合、ＮＩＣ１０８より出力されたデータから、画像及びプリント指示するコマンド（ページ記述言語ＰＤＬ）を解析し、画像データとして印刷できる状態にビットマップ展開して、展開したデータを圧縮してデータを蓄積する。蓄積されたデータは随時大容量の記憶装置であるＨＤＤ１０７に書き込まれる。

次に、コントローラ１０６は、ＨＤＤ１０７の画像データを、汎用バスを介して伸張処理部１１０に送出し、伸張処理部１１０は圧縮処理されていた画像データを元の８ｂｉｔデータに伸張し、プリンタ補正部１１１に送出する。プリンタ補正部１１１では、ＹＭＣＢｋそれぞれ独立にγ補正処理、中間調処理などが行われ、プロッタ１１２の明暗特性の補正処理や階調数変換処理を行う。階調数変換処理では、誤差拡散やディザ処理を用いて８ｂｉｔから２ｂｉｔへと画像データの変換を行う。プロッタ１１２はレーザービームの書き込みプロセスを用いた転写紙印字ユニットであり、２ｂｉｔの画像データを感光体に潜像として描画し、トナーによる作像／転写処理後、転写紙にプリント画像１１３を形成する。

スキャナ補正部１０４を説明すると、図２（ａ）に示すように、フレア補正部２０１は、スキャナ１０３から入力した画像データｉｍｇ（反射率リニア）に基づきフレア補正を行う。後述するフレア補正を行うことにより、読み取り原稿面の乱反射を補正する。

次に、像域分離部２０２では、フレア補正された画像データを公知の像域分離手法（例えば、特許文献３を参照）により、黒文字エッジ領域、色エッジ文字領域、その他（写真領域）の３つの領域に分離する。像域分離することにより、画像データに像域分離信号（黒エッジ文字領域、色エッジ文字領域、写真領域）が画素毎に付与される。スキャナγ部２０３では、画像データを反射率リニアから濃度リニアのデータに変換する。

フィルタ処理部２０４では、像域分離信号によりフィルタ処理を切り換える。文字領域（黒エッジ文字と色エッジ文字）では判読性を重視して鮮鋭化処理を行う。写真領域では、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として、エッジ量に応じて平滑化処理や鮮鋭化処理を行う。急峻なエッジを鮮鋭化するのは、絵の中の文字を判読しやすくするためである。色補正処理部２０５は、黒エッジ文字領域以外では、Ｒ、Ｇ、Ｂデータを一次濃度マスキング法等でＣ、Ｍ、Ｙデータに変換する。画像データの色再現を向上させるために、Ｃ、Ｍ、Ｙデータの共通部分をＵＣＲ（下色除去）処理してＢｋデータを生成し、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｂｋデータを出力する。ここで、黒エッジ文字領域は、スキャナのＲＧＢ読み取り位置ずれにより原稿の黒文字に色が付いたり、プロッタのＹＭＣＫでプリントするときの重ね位置ずれがあると判読性がよくないので、黒文字領域のみ輝度に相当する信号である、Ｂｋ単色データで出力する。文字γ部２０６では、文字部のコントラストを良くするために、色文字と黒文字に対してγを立たせる。

プリンタ補正部１１１は、図２（ｂ）に示すように、圧縮処理部および伸張処理部を経た画像データに対して、プロッタの周波数特性に応じてγ補正を行うγ補正部３０１と、ディザ処理・誤差拡散処理などの量子化を行い、階調補正を行う中間調処理部３０２と、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として検出するエッジ量検出部３０３とを備えている。

γ補正部３０１は、プロッタ１１２の周波数特性に応じて処理する。中間調処理部３０２は、プロッタの階調特性やエッジ量に応じてディザ処理等の量子化を行う。これにより、文字の判読性が向上する。

コントローラ部１０６は、図２（ｃ）に示すように、圧縮伸張部４０１、ページメモリ４０２、ＣＰＵ４０３、出力フォーマット変換部４０４、入力フォーマット変換部４０５、データｉ／ｆ４０６からなる。

画像データを外部機器に出力するデータの流れを説明する。ＨＤＤまたは汎用バスの圧縮データを、圧縮伸張処理部４０１における伸張処理部が元の各色８ｂｉｔのデータに伸張し、ページメモリ４０２に展開して出力フォーマット変換部４０４に出力する。出力フォーット変換部４０４では、Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＢｋデータをＲＧＢデータに色変換を行うと同時に、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ形式への汎用画像フォーマット変換などを行う。データｉ／ｆ４０６では、出力フォーマット変換部４０４のデータをＮＩＣに出力する。

外部機器からの画像データをプロッタに出力するデータの流れを説明する。外部から指示するコマンドはＣＰＵ４０３により解析され、ページメモリ４０２に書き込まれる。データｉ／ｆ４０６からの画像データを入力フォーマット変換部４０５によりＹＭＣＢｋのビットマップデータに展開して、圧縮伸張処理部４０１で圧縮を行い、ページメモリ４０２に書き込む。

入力フォーマットデータは、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ形式の画像である。ページメモリ４０２に展開したＹＭＣＢｋ画像を汎用バスに出力して上述したように出力画像１１３としてプリントする。

本発明の画像処理装置は、自動調整機能（カラーキャリブレーション：特許文献４を参照）を備えている。図３を用いて自動調整機能を説明する。自動調整機能は、図３（ａ）に示すように、テストパターン出力（ステップ５０１）、テストパターン読み取り（ステップ５０２）、階調補正処理（ステップ５０３）からなる。

テストパターン出力（ステップ５０１）を説明する。自動調整をするために、画像処理装置内に記憶・設定なされている、図３（ｂ）に示すようなテストパターン（２組の、ＹＭＣＫ各単色の濃度階調パターン）をページメモリに書き込む。複数セットを書き込むのは、ページ内のばらつきを考慮するためである。ページメモリに展開したＹＭＣＢｋ画像を汎用バスに出力して上述したようにプリントする。

次に、テストパターン読み取り（ステップ５０２）、階調補正処理（ステップ５０３）を説明する。プリントアウトしたテストパターンを原稿として、スキャナ１０３は原稿１０２から画像データを読み取り、当該画像データ（アナログ信号）をデジタルデータ（６００ｄｐｉ）に変換して出力する。フレア補正部２０１は、スキャナから入力した画像データｉｍｇ（反射率リニア）に基づきフレアを補正し、フレア補正後の出力を画像圧縮部１０５に送る。ここでは像域分離部２０２、スキャナγ部２０３、フィルタ処理部２０４、色補正処理部２０５、文字γ部２０６の処理を行わない。

圧縮処理部１０５は、スキャナ補正後のＲＧＢ各８ｂｉｔ画像データを圧縮せずに、汎用バスにデータを送出する。画像データは汎用バスを通って、コントローラ１０６に送られる。コントローラ１０６に送られたデータは画像データとして、印刷できる状態にビットマップ展開する。展開した画像データ（プリントアウトしたテストパターンのデータ）を読み取ることにより、ＹＭＣＫ各色の濃度調整を行い（ステップ５０３）、この結果が図２（ａ）の文字γ部、図２（ｂ）のプリンタγ部３０１に反映される。

濃度調整を行う際に重要なことは、濃度調整の計算方式もさることながら、正確にデータを読み取ることが必要である。自動調整機能のように、固定のテストパターンを出力するのであれば、いつも周辺の画像の影響（フレア量）は同じで、相対的な変化はないので、周辺の画像の影響をさほど受けない。読み取ったパッチが濃いか薄いかを判断するデータもフレアの影響したデータ（比較基準となる電子データ）であれば、調整は可能である。ただし、本実施例のように、同じパッチを２つ（複数）出力する場合には、同じパッチのフレアの影響（フレア量）が同じになるようにレイアウトしないと、正確な補正が出来なくなるが、上記したように、フレアを補正することにより、フレア（周りの画像）の影響が補正されるので、複数のパッチでも、パッチのレイアウトの制約がなくなる。

本実施例の自動調整機能をテストパターンで説明したが、実際に印刷する画像でテストしてもよい。印刷した紙で、ユーザーが予め位置毎の色を管理するなど指示していれば、指定された位置（座標）のメモリ画像を読み取ればよい。また、自動で色を選択できれば、ユーザーによらず検査基準が安定するので好ましい。自動で設定する方法として、メモリ画像のヒストグラムを取って出現頻度の多い色としてもよいし、ＮＩＣより出力されたデータから、画像及びプリント指示するコマンドを解析し、ビットマップ展開する前に色を決めてもよい。フレア補正を行うことにより、周りの画像の影響を補正しているので、テストパターンではなく、実際に印刷する画像でも調整することが可能となる。

以下に、本発明の特徴であるフレア補正の詳細を説明する。スキャナ１０３は、図４（ａ）の斜視図と（ｂ）の側面図に示すように、コンタクトガラス１０に載置された原稿１１に読取用の光を照射する光源１２とリフレクター１３及びミラー１４を有する第１の走行体１５と、複数のミラー１６を有する第２の走行体１７と、駆動モータ１８の回転により第１の走行体１５と第２の走行体１７をコンタクトガラス１０と平行に移動する駆動伝達手段１９と、第２の走行体１７のミラー８からの光を集光するレンズ２０と、レンズ２０で集光した光を入射する例えばラインＣＣＤからなる１次元撮像素子２１及び出力ポート２２を有する。

前述したように、スキャナ１０３で原稿１１の画像を読み取ったとき、光源１２から出射された照明光のうち、コンタクトガラス１０に載置された原稿１１の撮像領域９０でない領域に照射された光が原稿１１から反射し、例えばリフレクター１３等で反射、散乱して、撮像領域９０を照射して、擬似信号であるフレアを発生させる。このフレアにより撮像領域周辺の原稿の画像濃度に変化が生じ、読取信号レベルが変化して画像の読取不良が発生する。

このようなフレア現象は、例えば、再反射光がリフレクターもしくは照明ランプ外壁で反射して、再び原稿を再照明する光学部材からの再反射光の場合に生じる。このような原稿を再照明する光を再照明光と呼ぶ。

具体的には、照明光が撮像領域以外の原稿面で反射し、その光が光学系に戻って、撮像領域を照明することにより発生する、原稿面反射フレアの影響により、黒い領域に挟まれた白い領域が黒くなってしまう。このような現象を補正するためにフレア補正を行う。

１．フレア補正モデルの説明
まず、フレア発生のモデルを説明する。照明光は、原稿面に到達した光が原稿面で反射してミラー、レンズを通してＣＣＤに受光する。ところが、フレアは原稿面に到達した光が原稿面で反射して照明光内部などに戻って再度、読取位置を照明する現象であり、本来読むべき位置の明るさを大きくする。

この現象により、照明光から直接照射される光の量を１とすると、Σ（Ｋ（ｉ，ｊ）×Ｘ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ））の光量が増える。これをフレア量とする。すなわち、フレアの影響を受けた画像（反射率）Ｙは、式（１）で表される。
Ｙ（ｘ，ｙ）＝Ｘ（ｘ，ｙ）×（１＋Σ（Ｋ（ｉ，ｊ）×Ｘ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）））
式（１）
Ｘ（ｘ，ｙ）：フレアの影響のない画像（反射率）
Ｙ（ｘ，ｙ）：フレアの影響を受けた画像（反射率）
Σ（Ｋ（ｉ，ｊ）×Ｘ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ））：フレア量で（フレア係数×フレアの影響のない周辺画像）の和
Ｋ（ｉ，ｊ）：フレア係数（２次元行列）
ｉ，ｊ：２次元行列の要素
ｘ，ｙ：画素位置

このフレア係数と画像とのマトリックス演算Σ（Ｋ（ｉ，ｊ）×Ｘ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ））について、図５を用いて説明する。画像６０２において、注目領域Ｘ３３が、領域Ｘ２１から影響されるフレア量は、フレア係数６０１を用いると、Ｋ１１×Ｘ２１となり、領域Ｘ３１から影響されるフレア量は、Ｋ２１×Ｘ３１となる。この演算を全ての領域の画像に施し、各周辺画素毎の合計した結果がフレア量となる。このようにフレアは、周辺の画像により注目画素の光量が変わる現象である。

１＋Σ（Ｋ（ｉ，ｊ）×Ｘ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ））は光量であるから、画像（反射率）を掛けることにより、フレアの影響を受けた画像を得ることができる。この処理を全ての画像に施すことにより、フレアの影響を受けた画像Ｙを生成することができる。

式（１）のＸを求めれば、フレア補正を行うことができるが、上記の式を計算するには、逆行列の計算が必要となる。

フレア係数Ｋ（ｉ，ｊ）が求まっている状態で式（１）のＸ（ｘ，ｙ）を求めれば、フレア補正を行うことができる。上記の式（１）のＸ（ｘ，ｙ）を計算するには、２次式の解を得ることが必要である。しかし、Ｘ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）は２次元行列なので、２次方程式の解の公式を適用出来ないので、近似することとした。

そこで、Σ（Ｋ（ｉ，ｊ）×Ｘ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ））のＸ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）を近似値Ｚ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）とした。近似値Ｚ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）を使うことにより、Ｘ（ｘ，ｙ）とＹ（ｘ，ｙ）の関係を容易に求めることができる。

２次方程式の解の公式を適用するために、一様な画像で近似した。一様な（同じ値の）画像、例えば白紙を読み込んだときのフレア量はΣ（Ｋ（ｉ，ｊ）×Ｚ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ））となる。

ここで、Ｚ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）は一様な（同じ値の）画像であるから、Σ（Ｋ（ｉ，ｊ）×Ｚ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ））の中のＺ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）はΣの外に出すことが可能となり、（ΣＫ（ｉ，ｊ））×Ｚ（ｘ，ｙ）となり、式（１）は以下のようになる。
Ｙ（ｘ，ｙ）＝Ｚ（ｘ，ｙ）＋（ΣＫ（ｉ，ｊ））×Ｚ（ｘ，ｙ）×Ｚ（ｘ，ｙ）
式（２）
ΣＫ（ｉ，ｊ）はフレア係数（２次元）の総和でフレア率である。

二次方程式の解を求めると以下のようになる。
（−ｂ±ｓｑｒｔ（ｂ×ｂ−４×ａ×ｃ））／２×ａ
Ｓｑｒｔ：平方根
ａ＝ΣＫ
ｂ＝１
ｃ＝−Ｙ
上記式の解をＺとする。画像データは正であるから、解は（−ｂ＋ｓｑｒｔ（ｂ×ｂ−４ａｃ））／２×ａのみである。

式（２）のＺ（ｘ，ｙ）は、（−１＋ｓｑｒｔ（１＋４ΣＫ（ｉ，ｊ）×Ｙ（ｘ，ｙ）））／（２×ΣＫ（ｉ，ｊ））となる。

フレアの影響のない画像Ｘ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）は近似値Ｚ（ｉ，ｊ）ｊを使用すると、式（１）は以下のようになる。
Ｙ（ｘ，ｙ）＝Ｘ（ｘ，ｙ）×（１＋Σ（Ｋ（ｉ，ｊ）×Ｚ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）））
式（３）
Ｘ（ｘ，ｙ）＝Ｙ（ｘ，ｙ）／（１＋Σ（Ｋ（ｉ，ｊ）×Ｚ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）））
式（４）
Ｘ（ｘ，ｙ）：フレアの影響のない画像（反射率）
Ｙ（ｘ，ｙ）：フレアの影響を受けた画像（反射率）
Σ（Ｋ（ｉ，ｊ）×Ｚ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ））：フレア量で（フレア係数×フレアの影響のない周辺画像）の和
Ｚ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）：全面一様な画像より求めたフレアの影響のない画像で（−１＋ｓｑｒｔ（１＋４ΣＫ（ｉ，ｊ）×Ｙ（ｘ，ｙ）））／（２×ΣＫ（ｉ，ｊ））
ｉｊ：２次元行列の要素
ｘ，ｙ：画素位置

２．フレア係数の作成
ΣＫ（フレア率）の求め方は、前掲した特許文献２のように求めてもよいが、実測値から求めたほうが正確である。以下、フレアモデルのフレア係数の求め方について説明する。

図６は、フレアの影響の範囲より大きな面積の同じ濃度のパッチを読み取り、フレアの影響のある読み値を白の点でプロットした実線と、フレアの影響のない理想的な値を黒の点でプロットした点線を示す。実線の方が明るいのは、周辺の余分な光が回り込み明るくなったためである。

スキャナの読み取り画像は反射率リニアであるので、パッチ番号間の反射率が等間隔であれば理想的な点線は直線になる。フレアの影響のない直線（点線）を以下のように求めた。

フレアモデルにおいて、濃い画像はフレアの影響をほとんど受けない。そこで、実際に読み取った濃い画像（例えば、パッチ番号１６、１７、１８）より仮に求める。この実線と点線よりΣＫ（ｉ，ｊ）（フレア率）を求めることが可能となる。

ΣＫ（ｉ，ｊ）（フレア率）は、読み取った画像が一様な画像なので式（２）より、
Ｙ（ｘ，ｙ）＝Ｘ（ｘ，ｙ）＋（ΣＫ（ｉ，ｊ））×Ｘ（ｘ，ｙ）×Ｘ（ｘ，ｙ）
式（５）
となり、以下のように求めることができる。
ΣＫ（ｉ，ｊ）＝（Ｙ（ｘ，ｙ）−Ｘ（ｘ，ｙ））／Ｘ（ｘ，ｙ）^２
式（６）

仮に求めたフレアの影響のない直線（点線）Ｘ（ｘ，ｙ）を式（６）で、ΣＫ（ｉ，ｊ）がばらつきの少ない値になるようにフレアの影響のない直線Ｘ（ｘ，ｙ）を決定する。特に薄い方がばらつかないように決める。ここで決めたＸ（ｘ，ｙ）とＹ（ｘ，ｙ）から、複数のΣＫ（ｉ，ｊ）を計算し、さらにΣＫ（ｉ，ｊ）からＫ（ｉ，ｊ）を求める。

このフレア率から、フレア係数を以下の手順で求める。フレア係数（２次元）は、前掲した特許文献２のように求めてもよい。また、図７（ａ）に示すような、黒背景上のパッチ画像を読み取って、フレア係数Ｋ（ｉ，ｊ）を作成する。黒部分は光の反射がないので、反射率の高い白部分のパッチ幅を換えて、複数のパッチ幅のフレア率Ｋ（ｉ，ｊ）を求める。複数のパッチ幅のフレア率ΣＫ（ｉ，ｊ）から、係数を作成する。主走査と副走査を独立に、パッチ幅を変えて画像を読み取って線形補間することにより、二次元のフレア係数Ｋ（ｉ，ｊ）の作成が可能となる。

フレア係数の作成例を、図７（ｂ）を用いて説明する。図７（ｂ）において、Ｋ００〜Ｋ４０（列方向）、Ｋ０４〜Ｋ４４（列方向）は黄色背景、Ｋ０１〜Ｋ４１（列方向）、Ｋ０３〜Ｋ４３（列方向）はシアン背景、Ｋ０２〜Ｋ４２（列方向）は白背景である。

白背景部分を白で、白背景部分以外を黒画像として、画像を読み取ると、白画像は一様な画像なので、フレア率は、Ｋ０２＋Ｋ１２＋Ｋ２２＋Ｋ３２＋Ｋ４２となる。

次に、黄色背景部分を黒、黄色背景部分以外を白として画像を読み取ると、フレア率は、Ｋ０１＋Ｋ１１＋Ｋ２１＋Ｋ３１＋Ｋ４１＋Ｋ０２＋Ｋ１２＋Ｋ２２＋Ｋ３２＋Ｋ４２＋Ｋ０３＋Ｋ１３＋Ｋ２３＋Ｋ３３＋Ｋ４３となる。

さらに、５×５全てが白として画像を読み取ると、フレア率は、Ｋ０１＋Ｋ１１＋Ｋ２１＋Ｋ３１＋Ｋ４１＋Ｋ０１＋Ｋ１１＋Ｋ２１＋Ｋ３１＋Ｋ４１＋Ｋ０２＋Ｋ１２＋Ｋ２２＋Ｋ３２＋Ｋ４２＋Ｋ０３＋Ｋ１３＋Ｋ２３＋Ｋ３３＋Ｋ４３＋Ｋ０３＋Ｋ１３＋Ｋ２３＋Ｋ３３＋Ｋ４３となる。

上記した３つのフレア率から、複数の列単位（白背景、シアン背景、黄色背景）のフレア率を求めることができる。

このように、白画像と黒画像の組み合わせで白画像の幅を変えることにより、最終的に複数のフレア率から行列の要素（フレア係数）を求めることが可能となる。

本実施例では、Ｋ×Ｚと画像データが１対１に対応して説明したが、Ｋ×Ｚは変化量が少ないのでＫ×Ｚの画素密度を落として、Ｋ×Ｚの１画素に対して画像データ１６画素を割り当ててもよい。

３．フレア補正の実施
式（４）に示したように、フレアの補正を行う。具体的に計算するときは、上記式（４）を計算すればよいが、先に、Σ（Ｋ（ｉ，ｊ）×Ｚ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ））を全画像分、計算し記憶し、その後に、残り部分を計算してもよい。

本実施例の自動調整のように、スキャナを計測器として使用する場合は、高精度に画像を読み取る必要がある。図２（ａ）のように、フレア補正部として専用のハードウェア（モジュール）を実装するのが困難な場合は、スキャナ補正部（図２（ａ））でフレア補正を行わずに、ビットマップ展開した画像データを使用して、コントローラがフレア補正を実施してもよい。

また、ビットマップデータからフレアを補正するのが困難な場合は、工場出荷時にあらかじめΣ（Ｋ（ｉ，ｊ）×Ｚ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ））の値を記憶しておき、ユーザーは使用する前（例えば毎朝の自動調整時）に、記憶したデータを読み出して計算してもよい。Σ（Ｋ（ｉ，ｊ）×Ｚ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ））を記憶しておけば、周辺画素を参照せずに注目画素のみで計算ができるので、参照するメモリ（画素）が少なくてすむ。

Σ（Ｋ（ｉ，ｊ）×Ｚ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ））は、画像密度と同じであれば、画像サイズと同じとなるが、画像密度を荒くして記憶すれば、その分、画像サイズが小さくなる。また、自動調整機能のように、いつも固定のテストパターンを出力するような場合は、フレアの影響（フレア量）は一定である。テストパターンのフレアの影響（フレア量）、つまりΣ（Ｋ（ｉ，ｊ）×X（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ））を記憶しておけば、計算が容易になる。

本実施例では、原稿面からの反射（影響）を説明したが、原稿端部からの反射もある。原稿面からの光の反射は一様であっても、原稿端部は読み取り領域からフレアの影響を受けるので、フレア係数が異なる。図５に示すようにフレア係数６０１は二次元であるので、読み取り範囲の端部では、読み取り範囲外のフレア係数とは異なる。図５の黒部分の読み取り領域外は、フレア係数を切り替える必要がある。一般的には、読み取り領域外とは別のフレア係数を用意する。しかし、本実施例では、１つのフレア係数のみでフレアの補正を行う。係数を１つにした理由は、係数が２つであると切り替え部分が存在して、制御が複雑になるからである。

本実施例では、フレア係数を１つにするために、画像データの初期値を、フレア読み取り領域外のフレア係数に応じた初期値として設定する。具体的には、読み取り領域外からの反射がなければ、０（黒）にし、例えば白紙に相当する反射率ならば、白紙に相当するデータに初期値を決めればよい。
本実施例の応用例として、例えば印刷前の電子データと印刷した紙を読み取ったデータを比較する際には、印刷した紙を読み取ったデータを補正して比較する。しかし、電子データと印刷した紙の比較であれば、印刷した紙は複数ある場合がある。このような場合は、印刷した紙をフレア補正するのではなく、逆に電子データに対してフレア処理を施して比較すれば、複数部数でも１部だけ処理を行うことで全数の比較が可能となる。

本発明は、前述した実施例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（ＣＰＵやＭＰＵ）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例の機能を実現することになる。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、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。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、前述した実施例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例の機能が実現される場合も含まれる。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ボ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、その機能拡張ボ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例の機能が実現される場合も含まれる。また、本発明の実施例の機能等を実現するためのプログラムは、ネットワークを介した通信によってサーバから提供されるものでも良い。

１０１ 画像処理装置
１０２ 原稿
１０３ スキャナ
１０４ スキャナ補正部
１０５ 圧縮処理部
１０６ コントローラ
１０７ ＨＤＤ
１０８ ＮＩＣ
１０９ 外部ＰＣ端末
２０１ フレア補正部
２０２ 像域分離部
２０３ スキャナγ部
２０４ フィルタ処理部
２０５ 色補正処理部
２０６ 文字γ部

特開平７−２３２２６号公報 特許第４１５９８６７号公報 特開２００３−２５９１１５号公報 特開２００４−３２８１５号公報

Claims (10)

1. 画像データを入力する画像入力手段と、一定値の画像データを基にフレアの影響を受けない画像データ（以下、第１の画像データ）を算出する第１の算出手段と、二次元のフレア係数と前記第１の画像データを基にフレア量を算出する第２の算出手段と、前記第２の算出手段の算出結果を基に、前記入力されたフレアの影響を受けた画像データに対してフレアを補正するフレア補正手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第２の算出手段が算出するフレア量は、２次元空間Σ（Ｋ（ｉ，ｊ）×Ｚ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ））の行列で表されることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
   ここで、Ｋ（ｉ，ｊ）はフレア係数、Ｚ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）はフレアの影響を受けない第１の画像データ、ｉ，ｊは２次元行列の要素、ｘ，ｙは画素位置
3. 前記フレア補正手段は、前記フレアの影響を受けた画像データＹ（ｘ，ｙ）を、Ｘ（ｘ，ｙ）＝Ｙ（ｘ，ｙ）／（１＋フレア量）
   により補正することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
   ここで、Ｘ（ｘ，ｙ）はフレアの影響のない画像データ
4. 前記フレアの影響を受けない第１の画像データは近似値であることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
5. 前記フレア量を予め算出し記憶しておき、前記フレア補正手段は前記記憶されたフレア量を参照することによりフレアを補正することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
6. 前記フレア係数は、黒背景上の白画像を読み取ることにより作成することを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
7. 前記白画像のパッチ幅を変えて、複数のパッチ幅のフレア係数を作成することを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
8. 画像データを入力する画像入力工程と、一定値の画像データを基にフレアの影響を受けない画像データ（以下、第１の画像データ）を算出する第１の算出工程と、二次元のフレア係数と前記第１の画像データを基にフレア量を算出する第２の算出工程と、前記第２の算出工程の算出結果を基に、前記入力されたフレアの影響を受けた画像データに対してフレアを補正するフレア補正工程を備えたことを特徴とする画像処理方法。
9. 請求項８記載の画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラム。
10. 請求項８記載の画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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