特許 6797716 画像処理装置および画像処理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6797716

(24)【登録日】2020年11月20日

(45)【発行日】2020年12月9日

(54)【発明の名称】画像処理装置および画像処理方法

(51)【国際特許分類】

   H04N 1/409 20060101AFI20201130BHJP

   G06T 5/00 20060101ALI20201130BHJP

【ＦＩ】

   H04N1/409

   G06T5/00 705

【請求項の数】8

【全頁数】21

(21)【出願番号】特願2017-35932(P2017-35932)

(22)【出願日】2017年2月28日

(65)【公開番号】特開2018-142852(P2018-142852A)

(43)【公開日】2018年9月13日

【審査請求日】2020年2月25日

(73)【特許権者】

【識別番号】000001007

【氏名又は名称】キヤノン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100126240

【弁理士】

【氏名又は名称】阿部 琢磨

(74)【代理人】

【識別番号】100124442

【弁理士】

【氏名又は名称】黒岩 創吾

(72)【発明者】

【氏名】碇 大樹

【審査官】 豊田 好一

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１６−２２０１０７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００８−０６０８１４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−１６０８８３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１５−１７１０９９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２００８／００６３２９５（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｈ０４Ｎ １／４０

Ｇ０６Ｔ ５／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

原稿を読み取って得られた画像データの注目画素を含む所定サイズの注目領域を設定し、前記設定された注目領域に含まれる複数の画素のうちの最大の明るさを有する画素と最小の明るさを有する画素である２つの画素のそれぞれの輝度値を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された２つの画素のそれぞれの輝度値の差が所定の閾値より大きいか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段による判定結果とに基づき、前記注目画素の輝度値を補正するための補正量を決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された補正量に基づき、前記注目画素の輝度値を補正する補正手段とを有し、
前記決定手段は、前記注目画素の輝度値が所定の輝度値以上であり、前記取得手段によって取得された２つの画素のそれぞれの輝度値の差が前記所定の閾値以下である場合に、前記取得手段によって取得された２つの画素のそれぞれの輝度値の差が前記所定の閾値より大きい場合に決定される補正量より大きくなるよう前記補正量を決定することを特徴とする画像処理装置。

【請求項2】

さらに、前記注目領域に含まれる複数の画素の輝度値のばらつき度合いを算出する算出手段を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項3】

前記決定手段は、前記注目画素の輝度値が所定の輝度値以上であって、前記判定手段による判定の結果、前記差が前記所定の閾値以下の場合、前記注目画素の明るさが所定の明るさになるように補正量を決定する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。

【請求項4】

前記所定の明るさは前記画像データに含まれる最大の明るさを有する画素の明るさであることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。

【請求項5】

前記原稿を読み取る読取手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。

【請求項6】

印刷手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。

【請求項7】

原稿を読み取る読取ステップと、
前記読取ステップによって読み取って得られた画像データの注目画素を含む所定サイズの注目領域を設定し、前記設定された注目領域に含まれる複数の画素のうちの最大の明るさを有する画素と最小の明るさを有する画素である２つの画素のそれぞれの輝度値を取得する取得ステップと、
前記取得ステップによって取得された２つの画素のそれぞれの輝度値の差が所定の閾値より大きいか否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップによる判定結果とに基づき、前記注目画素の輝度値を補正するための補正量を決定する決定ステップと、
前記決定ステップによって決定された補正量に基づき、前記注目画素の輝度値を補正する補正ステップとを有し、
前記決定ステップでは、前記注目画素の輝度値が所定の輝度値以上であり、前記取得ステップで取得された２つの画素のそれぞれの輝度値の差が前記所定の閾値以下である場合に、前記取得ステップで取得された２つの画素のそれぞれの輝度値の差が前記所定の閾値より大きい場合に決定される補正量より大きくなるよう前記補正量を決定することを特徴とする画像処理方法。

【請求項8】

請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、原稿を読み取ることにより得られる画像を補正する画像処理技術に関する。

【背景技術】

【0002】

複写機、複合機などにおいて、それらに実装されている画像読取装置（スキャナ）を用いて原稿を読み取った場合に「裏写り」という問題が生じることがある。「裏写り」は原稿の一方の面（おもて面）を画像読取装置で読み取った場合に、当該原稿のもう一方の面（うら面）の画像が読み取り画像に写り込んでしまうものである。よって、画像読取装置で読み取る原稿の両面（おもて面およびうら面）に何らかの画像が印刷されていた場合に主に発生するものである。この裏写りは、裏面に高濃度の画像が存在する場合に発生しやすい。また、読み取り時の光源の光量や、読み取り原稿（用紙など）の厚み（光の透過具合）の程度に起因して発生する。この裏写りが発生してしまうと、読み取り画像内の画像が見づらくなり、すなわち画像の品質が劣化する。

【0003】

そこで、読み取り画像における裏写りを低減する技術として、画像の濃度を全体的に下げる（いわゆる「下地飛ばし機能」を強く働かせる）処理が用いられることがある。ただし、この場合、裏写りだけでなく原稿のおもて面に存在した画像の濃度も下がってしまうことになる。そのため、濃度の薄い画像は消失してしまう恐れがある。

【0004】

そこで、例えば特許文献１では、注目画素を含む一定範囲の分散値を求め、当該分散値が予め定められた基準値以下のときに裏写り除去処理を実行する技術が提案されている。これは画像の低濃度部分が網点として表現されていることに着目した処理であって、網点として表現された領域の画像データの分散値が高くなる特徴を利用したものである。裏写りの成分はおもて面からみると網点として表現されにくく、分散値が低くなる。よって分散値が基準値以下か否かに基づいて、画像が裏写り成分であるかおもて面の低濃度部分かを切り分け、裏写り成分のみに裏写り除去処理を実行している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０１２−１６０８８３

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、近年は低コスト化によりパンフレットやビジネス誌は薄紙化が進んでおり、裏写りの濃度は濃くなってきている。これにより、裏写り領域の輪郭部分では、裏写り領域の濃度と、裏写り領域に隣接する裏写りしていない白領域の濃度との濃度差が大きくなり、分散値が高くなる。そのため、特許文献１に開示された技術では、裏写り領域の分散値が高い輪郭部分において、裏写り除去処理が行われなくなってしまう。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上述した課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、原稿を読み取って得られた画像データの注目画素を含む所定サイズの注目領域を設定し、前記設定された注目領域に含まれる複数の画素のうちの最大の明るさを有する画素と最小の明るさを有する画素である２つのそれぞれの輝度値を示す特徴量を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された２つの画素のそれぞれの輝度値の差が所定の閾値より大きいか否かを判定する判定手段と、前記判定手段による判定結果とに基づき、前記注目画素の輝度値を補正するための補正量を決定する決定手段と、前記決定手段によって決定された補正量に基づき、前記注目画素の輝度値を補正する補正手段とを有し、前記決定手段は、前記注目画素の輝度値が所定の輝度値以上であり、前記取得手段によって取得された２つの画素のそれぞれの輝度値の差が前記所定の閾値以下である場合に、前記取得手段によって取得された２つの画素のそれぞれの輝度値の差が前記所定の閾値より大きい場合に決定される補正量より大きくなるよう前記補正量を決定する。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、裏写り領域の輪郭部についても、適切に裏写り除去を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】第１実施形態に係る複写機の外観を例示的に示す図である。

【図2】スキャナ部の構造を例示的に示す断面図である。

【図3】複写機のハードウェア構成を例示的に示す図である。

【図4】スキャナ画像処理部の構成を示すブロック図である。

【図5】裏写り補正処理部の構成を示すブロック図である。

【図6】紙白判定部の構成例を示す図である。

【図7】第１実施形態における補正量算出部の構成例を示す図である。

【図8】読み取り画像データを例示的に示す図である。

【図9】読み取り画像データの輝度値の分散値および平均値の関係を示す図である。

【図10】分散−平均記憶部（ＬＵＴ）の記憶内容の一例を示す表である。

【図11】網点画像における網点率および分散値と平均値の関係を示すグラフである。

【図12】読み取り画像データの裏写りの輪郭部分を例示的に示す図である。

【図13】裏写り補正処理の一例を示すフローチャートである。

【図14】第１実施形態における補正量算出処理の一例を示すフローチャートである。

【図15】第２実施形態における補正量算出部の構成例を示す図である。

【図16】第２実施形態における補正量算出処理の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、図面を参照して、本発明の好適な実施の形態を詳しく説明する。なお、以下の実施の形態はあくまで例示であり、本発明の範囲を限定する趣旨のものではない。

【0011】

（第１実施形態）
本発明に係る画像処理装置の第１実施形態として、複写機１０００を例に挙げて以下に説明する。

【0012】

＜装置の構成＞
＜複写機１０００の外観＞
図１は、第１実施形態における複写機１０００の外観を例示的に示す図である。複写機１０００は、操作ユニット１６０を介してユーザから受付けた複写指示に従って、原稿フィーダ１４１にセットされた原稿をスキャナ部１４０で読み込み、読み取った画像をプリンタ１２０で用紙上に画像形成し出力する。

【0013】

画像読取部であるスキャナ部１４０は、照明ランプの発光によって原稿上の画像を露光走査して得られた反射光をリニアイメージセンサ（ＣＣＤセンサ）に入力することで画像の情報を電気信号に変換する。スキャナ部１４０はさらに電気信号をＲ、Ｇ、Ｂ各色からなる輝度信号に変換し、当該輝度信号を画像データとして後述するコントローラ２００に出力する。

【0014】

原稿は、原稿フィーダ１４１のトレイ１４２にセットされる。ユーザが操作ユニット１６０から読み取り開始を指示すると、コントローラ２００は、スキャナ部１４０に対して原稿読み取り指示を送る。スキャナ部１４０は、読み取り指示を受けとると原稿フィーダ１４１のトレイ１４２から原稿を１枚ずつフィードして原稿の読み取り動作を行う。また、後述する原稿台ガラス上に原稿を置くことで読み取ることもできる。

【0015】

プリンタ１２０は、コントローラ２００から受取った画像データを用紙上に形成する画像形成デバイスである。ここでは、感光体ドラムや現像器、定着器などを用いた電子写真方式で画像形成を行うものとして説明する。電子写真方式とは、ドラム上へ付着させたトナーを紙へ転写、定着させる方式である。また、プリンタ１２０は、異なる用紙サイズ又は異なる用紙向きに対応するため、複数の用紙カセット１２１、１２２、１２３を備える。排紙トレイ１２４には画像形成後の用紙が排出される。

【0016】

＜スキャナ部＞
図２は、スキャナ部の構造を例示的に示す断面図である。ここでは、リニアイメージセンサを用いたスキャナ部１４０の主要構成を示している。

【0017】

原稿台ガラス１４００は、読み取られるべき原稿１００が置かれている。原稿１００は照明ランプ１４０２により照射され、その反射光はミラー１４０３、１４０４、１４０５を経て、レンズ１４０６によりＣＣＤセンサ１４０７上に結像される。ミラー１４０３、照明ランプ１４０２を含む第１ミラーユニット１４０９は速度ｖで移動し、ミラー１４０４、１４０５を含む第２ミラーユニット１４１０は速度１／２ｖで移動することにより、原稿１００の前面を走査する。第１ミラーユニット１４０９及び第２ミラーユニット１４１０はモータ１４０８により駆動する。ＣＣＤセンサ１４０７に入力された反射光は、センサによって電気信号に変換され、その画素の電気信号は図示しないＡ／Ｄ変換器によってデジタルデータに変換され、後述のコントローラ２００に画素信号Ｄｉｎとして入力される。

【0018】

また、スキャナ部１４０は、原稿フィーダ１４１を動作させることによって原稿を読み取る”流し読み”で読取動作させることも可能である。流し読みにおいては、まず、原稿１００をトレイ１４２上に置く。そして、原稿を駆動ローラ１４０１によってトレイ１４２から一度原稿台ガラス１４００の面（駆動ローラ１４０１下部）を通って原稿フィーダ１４１上へ搬送させる。流し読みにおいては、第１ミラーユニット１４０９や第２ミラーユニット１４１０といった光学系は固定位置とし移動させない。すなわち、第１ミラーユニット１４０９は駆動ローラ１４０１下部の位置に固定されており、駆動ローラ１４０１によって駆動ローラ１４０１下部に搬送されてきた原稿を読み取る。この流し読みにおいては、原稿を一定方向に移動させればよいだけなので、大量の原稿を連続して高速に読み取ることが可能となる。

【0019】

ところで、原稿１００において、原稿１００の読み取られる表面（照明ランプ１４０２によって光が照射される面）だけでなく、読み取られない面（裏面）にも写真やグラフ、文字などの何らかの画像が印刷されている場合がある。このとき、読み取られない面（裏面）の画像が表面の読み取り画像データに影響を及ぼす「裏写り」が発生することがある。 これは、上記したどちらの読み取り方式であっても起こり得る。そして原稿１００の紙などの媒体の厚み（光の透過率）や照明ランプ１４０２によって照射される光量によって程度が異なるものである。一般的に厚みの薄い紙が原稿であったり、照射される光量が多いほど裏写りの程度は大きくなる。また、裏面に印刷されている画像の濃度値にも影響を受け、高濃度な画像が印刷されている方が裏写りしやすい。

【0020】

＜複写機のハードウェア構成＞
図３は、複写機１０００のハードウェア構成を例示的に示す図である。コントローラ２００は、画像入力デバイスであるスキャナ部１４０や、画像出力デバイスであるプリンタ１２０や、ＬＡＮ１０や、公衆回線（ＷＡＮ）１２と接続され、複写機１０００の動作を統括的に制御すると共に画像情報やデバイス情報の入出力制御を行う。

【0021】

ＣＰＵ２１００は、複写機１０００全体を制御するプロセッサであり、例えば、ＲＯＭ２１２０に記憶された制御プログラム等に基づいて接続中の各種デバイスとのアクセスを統括的に制御する。さらに、ＣＰＵ２１００は、コントローラ２００内部で行われる各種画像処理についても統括的に制御する。ＲＡＭ２１１０は、システムワークメモリであり、画像データなどを一時記憶するための画像メモリでもある。ＲＯＭ２１２０は、ブートＲＯＭであり、システムのブートプログラムを格納する。ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２１３０は、主に、コンピュータを起動・動作させるために必要な情報（システムソフトウェア）や画像データを格納する。これらのデータは、ＨＤＤ２１３０に限らず、電源が切れても記憶保持可能な記録媒体に格納してもよい。

【0022】

ＬＡＮコントローラ２２００は、複写機１０００をＬＡＮ１０に接続し、ユーザＰＣ２０との間で出力用画像データの入出力や機器制御にかかわる情報の入出力を行う。ローカルインタフェース（Ｉ／Ｆ）２２１０は、ＵＳＢやセントロニクス等のインタフェースであり、ケーブル１１を介してユーザＰＣ２１と接続し、データの入出力を行う。ＭＯＤＥＭ２２２０は、複写機１０００公衆回線１２に接続し、不図示の遠隔地のＰＣなどとの間でデータの入出力を行う。

【0023】

プリンタ画像処理部２３００は、プリンタ１２０と接続し、プリンタ１２０に搭載されたＣＰＵと通信を行う。また、プリンタ画像処理部２３００は、画像データの同期系／非同期系の変換やＣＰＵ２１００の命令に従ってプリント出力のための画像処理を行う。スキャナ画像処理部２４００は、スキャナ部１４０と接続し、スキャナ部１４０に搭載されたＣＰＵと通信を行う。また、スキャナ画像処理部２４００は、画像データの同期系／非同期系の変換や後述する裏写り補正処理等の画像処理を行う。操作部インタフェース（Ｉ／Ｆ）２５００は、操作ユニット１６０に表示する画像データをコントローラ２００から操作ユニット１６０に出力するためのインタフェースである。また、操作部インタフェース（Ｉ／Ｆ）２５００は、操作ユニット１６０を介して使用者が入力した情報をコントローラ２００に出力するためのインタフェースでもある。

【0024】

＜スキャナ画像処理部＞
図４は、第１実施形態におけるスキャナ画像処理部２４００の構成を示すブロック図である。シェーディング補正部２４１０は、スキャナ部１４０が出力する明るさを示す特徴量（輝度を示す画素信号Ｄｉｎ）を入力として受け付ける。シェーディング補正部２４１０は、公知の技術を用いて光学系や撮像系の特性による輝度ムラに対して、一様な明るさの画像になるように補正処理を施す。シェーディング補正処理が施された画素信号Ｄｓｈが、後段のガンマ補正部２４２０に出力される。

【0025】

ガンマ補正部２４２０は、公知の技術を用いて、読み取り素子の色特性と機器の色特性との差を補償するための補正を行う。ガンマ補正処理が施された画素信号Ｄｇはスキャナ画像処理部２４００から出力されＲＡＭ２１１０へと書き込まれ、一時保存される。さらに、それと並行して画素信号Ｄｇは裏写り補正処理部２４３０へ出力される。

【0026】

裏写り補正処理部２４３０は、スキャナ部１４０で読み取った原稿の表面の読み取り画像データに裏写りが発生していた場合に、それを低減させる処理を実行する。なお、裏写り補正処理部２４３０は裏写り補正の指標となる裏写り補正情報の生成と、その補正情報を用いた裏写り補正処理の双方を実行するものである。

【0027】

裏写り補正処理の施された画素信号Ｄｕはスキャナ画像処理部２４００から出力され、図示しないメモリコントローラによってＲＡＭ２１１０へと書き込まれ、一時保存される。

【0028】

＜裏写り補正処理部＞
図５は、裏写り補正処理部２４３０の詳細構成を示すブロック図である。バッファ部２４３１は、画素信号Ｄｇを一時記憶するバッファである。当該バッファは、後段で実行される分散値や平均値の算出、エッジ判定において注目画素を中心とした所定サイズのウィンドウ内の画素信号を参照するためのものである。例えば、後段の処理において、５×５のウィンドウ内の画素信号を参照する場合はバッファサイズは５ライン構成となり、７×７のウィンドウの場合はバッファサイズは７ライン構成となる。

【0029】

分散値算出部２４３２は、バッファ部２４３１から算出に必要なウィンドウサイズ分の画素信号をまとめて受け取り、分散値（ばらつき度合い）の算出を実行する。例えば、分散値は以下の式（１）にしたがって計算される。

【0030】

【数1】

ここで、
Ｎ：注目ウィンドウ内の画素数
Ｘｋ：注目ウィンドウ内のｋ番目の画素信号値
Ｘａ：注目ウィンドウ内の画素信号値の平均値
である。なお、分散値（σ^２）は、値が大きくなりやすいので標準偏差値（σ）で代替してもよい。

【0031】

平均値算出部２４３３は、バッファ部２４３１から算出に必要なウィンドウサイズ分の画素信号をまとめて受け取り、当該ウィンドウサイズ分の画素値を代表する代表値として平均値の算出を実行する。例えば、平均値は以下の式（２）にしたがって計算される。

【0032】

【数2】

各パラメータの定義は式（１）と同様である。なお、平均値算出に必要なウィンドウサイズと分散値算出に必要なウィンドウサイズは共通となるよう設定される。

【0033】

エッジ判定部２４３４は、バッファ部２４３１から算出に必要なウィンドウサイズ分の画素信号をまとめて受け取り、注目画素がエッジ領域か否かの判定を実行する。エッジ判定は公知の技術を用いて行うものでよい。具体的には、ＰｒｅｗｉｔｔフィルタやＳｏｂｅｌフィルタを注目画素を中心としたウィンドウに適用し、算出結果を閾値判定し、画像エッジの存在する領域か否か判定するものである。

【0034】

紙白判定部２４３５は、注目画素が紙白領域に属するか否かを判定する。紙白領域とは、表面の画素が存在しない領域を指す。よって、表面の画素が存在しなければ、裏写りの有無に関わらず、紙白領域であると判定する。また、表面の画素が存在するならば、裏写りの有無に関わらず紙白領域ではないと判定する。

【0035】

図６は、本実施形態における紙白判定部２４３５の一例を示す。画素信号Ｄｗはバッファ部２４３１から出力された必要なウィンドウサイズ分の画素信号である。例えば、バッファ部２４３１の出力画素群が５×５ウィンドウであれば合計２５画素が同時入力される。

【0036】

最大値算出部２４５１は、入力された画素信号Ｄｗの中から最も明るい画素信号を１つ取得する。最小値算出部２４５２は、入力された画素信号Ｄｗの中から最も暗い画素信号を１つ取得する。取得された画素信号は、それぞれ減算器２４５３に入力される。減算器２４５３は、最も明るい画素信号（最大値）から最も暗い画素信号（最小値）を減算し、最大値と最小値の輝度差を算出する。なお、紙白判定部２４３５では、画像に含まれるノイズの影響を受けないために、最も明るい画素信号の次に明るい画素信号と、最も暗い画素信号の次に暗い画素信号との輝度差を算出してもよい。

【0037】

次に、比較部２４５４は、求めた最大最小の輝度差と閾値Ｔｈを比較し、最大最小の輝度差が閾値Ｔｈより大きいか否かを判定する。最大最小の輝度差が閾値以下であれば、注目画素は紙白領域ではないと判定し、紙白判定結果Ｗｆは０となる。また、最大最小輝度差が比較閾値より大きいならば、注目画素は紙白領域であると判定し、紙白判定結果Ｗｆは１となる。紙白判定結果Ｗｆは後述の補正量算出部２４３８で使用される。

【0038】

分散―平均記憶制御部２４３６では、分散―平均記憶部２４３７へのデータの書き込みおよび読み出しを制御する。ここでは、分散―平均記憶部２４３７には、分散値算出部２４３２で算出された分散値および平均値算出部２４３３で算出された平均値が格納される。特に、以下の説明では、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）の形式で分散値毎の平均値を格納するとして説明する。例えば、分散値がＬＵＴのアドレスになり、アドレス（分散値）に対応した平均値がデータとして格納されるものである。

【0039】

具体的には、分散―平均記憶制御部２４３６は、エッジ判定部２４３４が出力したエッジ判定結果を参照し、画像エッジの存在する領域か否かを確認する。画像エッジの存在する領域であれば分散―平均記憶部２４３７へのデータの書き込みは行わない。一方、画像エッジの存在する領域でなかった場合、分散―平均記憶制御部２４３６は、分散値算出部２４３２が出力した分散値と対応付けられた平均値を分散―平均記憶部２４３７から読みだす。つまり参照した分散値と同じ値のＬＵＴのアドレスにアクセスし、データ（平均値）を読みだす。

【0040】

分散―平均記憶制御部２４３６は、読みだした平均値と平均値算出部２４３３が出力した平均値を比較する。そして平均値算出部２４３３が出力した平均値の方が大きかった場合に、分散―平均記憶制御部２４３６は、その大きい平均値を分散―平均記憶部２４３７へ書き込む。つまり、読みだしたＬＵＴのアドレスのデータを大きな値で更新する。このような処理を原稿のすべての画素位置に対して行うことにより、記憶部２４３６には、原稿内の分散値毎の最も大きな平均値が格納されることになる。このようにして格納された分散値毎の最も大きな平均値が裏写り補正情報Ｉｎｆとなる。また、分散―平均記憶制御部２４３６は、後述する裏写り補正処理部２４４０からの要求に従って、所定の分散値に対応する平均値を読み出し、裏写り補正処理部２４４０へ出力する処理も平行して担う。ここで、裏写り補正情報Ｉｎｆの意味について図８を参照して説明する。

【0041】

図８は、原稿をスキャナ部１４０で読み取ることにより得られた読み取り画像データ３００を例示的に示す図である。具体的には、裏写り画像３０３が含まれる読み取り画像データ３００を示している。図８では、プリンタでディザマトリクスを用いたディザ処理によって生成された網点が、原稿１００上に印刷されている。なお、プリンタにおける中間調処理は、ディザ処理に限らず、誤差拡散処理でもよい。誤差拡散処理によって生成された網点が、原稿上に印刷されている場合においても、本実施例の裏写り補正処理を適用することができる。原稿１００の表面には、高濃度画像３０１（トラックの画像）、および、網点で表現された中間調画像３０２（矩形画像）のみが画像形成されている。また、原稿１００の裏面（スキャナで読み取った面と逆の面）には高濃度画像３０１と同様の画像が画像形成されているものとする。このとき、スキャナ部１４０で読み取った読み取り画像データ３００には、原稿１００の裏面に存在する高濃度画像が裏写り画像３０３（反転したトラックの画像）として発生している。この読み取り画像データ３００の各領域の特徴について説明する。

【0042】

中間調画像３０２の領域に注目したものを中間調注目領域３０６として図示する。中間調注目領域３０６は、網点構造となっており、網点の打たれている領域と打たれていない領域に画素毎に分かれている。ここで、この領域を所定のウィンドウサイズに区切って、画素濃度の分散値と平均値を算出し、分散値を「Ｘ２」、平均値を「Ｙ２」とする。ここで、ウィンドウサイズは、網点１個のサイズを画素基準として、例えば、５×５画素のサイズが指定される。

【0043】

裏写り画像３０３の領域に注目した拡大図を裏写り注目領域３０４として図示する。裏写り注目領域３０４において、この領域を所定のウィンドウサイズに区切って画素濃度の分散値と平均値を算出し、分散値を「Ｘ１」、平均値を「Ｙ３」とする。ここで、裏写り注目領域３０４で得られる分散値「Ｘ１」は小さな値となる。これは、一般に、裏面の画像の低周波成分のみが裏写り成分（紙を透過して得られた画像成分）として表れやすいためである。そのため、裏写り画像３０３に対応する裏面の画像が網点で描かれたものであったとしても、裏写り成分としては濃度（輝度）の凹凸なく発生することが多く、結果として分散値は小さな値となる。

【0044】

また、読み取り画像データ３００において、何も画像が存在せず、裏写りもしていない紙白領域を所定のウィンドウサイズに区切って得られた分散値を「Ｘ１」、平均値を「Ｙ４」とする。なお、上述のように、裏写り成分は分散値に影響を及ぼしにくいので紙白領域の分散値と裏写り画像３０３の領域から得られる分散値は同じような値になりやすい。そのため、ここでは分散値を共通の「Ｘ１」としている。

【0045】

中間調画像３０２と裏写り画像３０３との重なった領域に注目した拡大図を重なり注目領域３０５として図示する。重なり注目領域３０５は、網点構造なので網点の打たれている領域と打たれていない領域に画素毎に分かれている。しかしながら裏写り画像の影響を受け全体的に暗い（低輝度の）画素値となっている。重なり注目領域３０５において、この領域を所定のウィンドウサイズに区切って分散値と平均値を算出し、分散値を「Ｘ２」、平均値を「Ｙ１」とする。なお、上述のように、裏写り成分は分散値に影響を及ぼしにくいので重なり注目領域３０５の分散値と裏写りしていない中間調画像３０２の中間調注目領域３０６から得られる分散値は同じような値になりやすい。そのため、ここでは分散値を共通の「Ｘ２」としている。

【0046】

図９は、読み取り画像データ３００における分散値Ｘ１、Ｘ２および平均値Ｙ１〜Ｙ４の関係を示す図である。図９において、座標（Ｘ１、Ｙ４）が紙白領域、座標（Ｘ１、Ｙ３）が裏写り注目領域３０４、座標（Ｘ２、Ｙ２）が中間調注目領域３０６、そして座標（Ｘ２、Ｙ１）が重なり注目領域３０５を示す。すなわち、紙白領域が座標（Ｘ１、Ｙ４）であって、紙白領域に裏写りが発生したものが座標（Ｘ１、Ｙ３）と言える。また、中間調注目領域３０６が座標（Ｘ２、Ｙ２）であって、中間調領域に裏写りが発生したものが座標（Ｘ２、Ｙ１）と言える。図９の平均値は、明るさ（たとえば輝度）の平均値であり、Ｙ４はＹ１よりも輝度が高いことを意味する。

【0047】

よって、裏写り注目領域３０４において、Ｙ３とＹ４の差分量を用いて注目画素を補正すれば裏写り領域の信号値は紙白領域の信号値へと補正され、適切に裏写り補正がされる。また、重なり注目領域３０５において、Ｙ１とＹ２の差分量を用いて注目画素を補正すれば重なり領域の信号値は中間調注目領域の信号値へと補正され、適切に裏写り補正がされる。言い換えると、各分散値において、裏写りしていない領域の平均値を裏写りを補正するための指標（つまり裏写り補正情報Ｉｎｆ）とすることができる。

【0048】

ここで、分散値は注目領域における網点の量に依存する。網点の量とは、例えば、注目領域に含まれる有意画素の個数の注目領域の総画素数に対する百分率（０〜１００％）で表され、画像濃度に応じて一意に決まるものである。よって、裏写り領域または裏写りと表面の網点が重なった領域が発生した場合においても、分散値毎の裏写りしていない平均値を指標として信号値を補正することで裏写りを適切に補正できることがわかる。なお、「分散値毎の平均値を記憶」とは言い換えると「網点量毎の平均値を記憶」ということである。

【0049】

ただし、適切な指標を得るためには、裏写りしていない領域の平均値を得る必要がある。これを簡易かつ適切に得るため、分散―平均記憶制御部２４３６にて説明したように、入力画像データにおいて分散値毎の最も高い平均値を指標として用いているのである。これは、裏写りしていない領域の方が裏写りしている領域より高い（明るい）平均値を取ることを利用したものである。入力画像データ内の網点領域全体が裏写り領域に含まれてしまうことは稀であるため、当該手法は十分実用に耐えうるものになる。

【0050】

また、本実施例のように入力された画像の中で現在処理している注目画素に辿りつくまでに過去に処理してきた画像領域における最も明るい平均値を裏写り補正情報とした場合でも、適切な裏写り補正情報を記憶することが可能である。これは、実原稿において裏写り領域のみが連続して続くことは稀であることが理由であり、本実施例の形態であっても実用に耐えうると考えることができる。

【0051】

次に、図５の補正量算出部２４３８は、画素信号Ｄｇを補正するための補正量を算出する。図７は、補正量算出部２４３８の詳細を示す図である。画素信号Ｄａｖｅは平均値算出部２４３３が算出した現在の注目領域における平均値である。また、画素信号Ｄｌｕｔは、分散―平均記憶制御部２４３６から受け取った平均値である。この分散―平均記憶制御部２４３６から受け取った平均値は、前述のとおり注目位置の分散値と同様の分散値で、過去に処理した画素の中の最も明るい平均値を示す。また、信号Ｅｆはエッジ判定部２４３４から受け取ったエッジ判定結果であり、信号Ｗｆは紙白判定部２４３５から受け取った紙白判定結果である。

【0052】

最大輝度値保持部２４６１は、順次入力される画素信号Ｄａｖｅの中で最も明るかった画素信号値（最大値）を記憶保持する。現在入力された画素信号Ｄａｖｅと現在保持している最大輝度値を比較し、入力された画素信号Ｄａｖｅの方が明るい場合に、保持する最大輝度値を入力された画素信号値で更新する。また逆に、現在入力された画素信号Ｄａｖｅと現在保持している最大輝度値を比較し、入力された画素信号Ｄａｖｅの方が暗い場合には、保持している最大輝度値を更新しない。

【0053】

次に減算器２４６２では、最大輝度値保持部２４６１で保持している最大輝度値から現在入力された画素信号Ｄａｖｅを減算し、その差を算出する。算出された最大輝度値からの差は第二補正量選択部２４６５へ出力される。

【0054】

一方で、減算器２４６３では、分散―平均記憶制御部２４３６から受け取った画素信号Ｄｌｕｔから現在入力された画素信号Ｄａｖｅを減算し、その差を算出する。なお、ここで、差が負の値となった場合には、注目領域における平均値は分散―平均記憶制御部２４３６に記憶してあった平均値より明るいという判断になるため補正量０とする。ここで算出した差は一例として図９に示したＹ２とＹ１の差を意味するものである。算出された輝度値の差は第一補正量選択部２４６４へ出力される。

【0055】

第一補正量選択部２４６４では、エッジ判定結果Ｅｆを参照し、減算器２４６３で算出した信号値の差を補正量の候補として出力するか、０を出力するかを選択する。エッジ判定結果Ｅｆが１であって、注目領域がエッジである場合には補正量の候補として０を出力する。また、０ではなくあらかじめ定めた所定の補正量としてもよい。エッジ領域などの画像境界では、異なる画像領域の影響を受け、表面の画素の網点構造に関係なく分散値が発生するため、分散―平均記憶制御部２４３６から受け取った画素信号Ｄｌｕｔを基とした補正では正しく補正できない可能性がある。よってここで補正量を０としている。また、エッジ領域は表面の画素の信号値が濃いため裏写りが発生することはなく、補正しなくても問題は発生しない。

【0056】

エッジ判定結果Ｅｆが０であって、注目領域がエッジでない場合には、第一補正量選択部２４６４は補正量の候補として減算器２４６２で算出した信号値の差を出力する。

【0057】

次に第二補正量選択部２４６５では、紙白判定結果Ｗｆを参照し、第一補正量選択部２４６４の出力した信号値を補正量Ｄｍとして出力するか、減算器２４６２で算出した信号値の差を補正量Ｄｍとして出力するか、を選択する。紙白判定結果Ｗｆが１であって、注目領域が紙白領域である場合には補正量として減算器２４６２で算出した最大輝度値から現在入力された画素信号との差を出力する。これは紙白領域に裏写りがあって、現在の注目領域が裏写りの輪郭部に該当する場合に、分散値が発生してしまい、分散―平均記憶制御部２４３６から受け取った画素信号Ｄｌｕｔを基とした補正では正しく補正できないためである。画素信号Ｄｌｕｔを基とした補正とは第一補正量選択部の出力結果を基とした補正を意味する。そこで、保持しておいた最大輝度値との差を補正量として出力するものである。言い換えると、補正のための指標を強制的に紙白輝度値（最大輝度値）に置き換える。また、紙白判定結果Ｗｆが０であって、注目領域が紙白領域ではない場合には、第二補正量選択部２４６５は第一補正量選択部２４６４から入力される値を補正量Ｄｍとして出力する。

【0058】

次に補正処理部２４３９では、補正量算出部２４３８から受け取った補正量を元として入力された画素信号Ｄｇに裏写り補正処理を実行する。裏写り補正処理は、例えば画素信号Ｄｇの輝度値に補正量を加算し、画素信号Ｄｇを明るくするものである。このとき、入力された画素信号が裏写りしていない画素信号であれば差が小さくなり補正量は小さなものとなる。このほか、単純に補正量を加算するのではなく、入力された画素信号値に応じてゲインをかけて補正するものであってもよい。例えば、裏写りは入力された画素信号値が明るければ明るいほど影響を受けやすいので、画素信号の明るさに応じて、明るいほど強く補正するようなゲインをかけるものであってもよい。補正された画素信号値はＤｕとしてＲＡＭ２１１０へ書き戻される。

【0059】

また、読み取った網点画像の分散値は注目領域（ウィンドウサイズ）内の網点の量５０％を最大値の頂点として５０％以上と未満で同じような分布を取る。そして網点の量０％もしくは１００％で分散値は最小値を取る。これを図１１に示す。図を参照すると異なる平均値で同一の分散値が発生している。しかしながら、このとき本裏写り補正処理は網点の量５０％未満を対象とするものでよい。つまり、平均値の濃度が中間濃度となるところを境目としてそれ以下を対象にして補正させるものとしてよい。中間濃度以上であれば表面の濃度が高く裏写りの影響を受けにくいためである。このようにすることで分散値と平均値の関係は一意になる。さらに他の構成として５０％以上の濃度である場合に補正量が小さくなるゲインを持ってもよい。これら網点量を考慮した処理は前述の補正処理部２４３９に実装される。

【0060】

なお、本処理は本実施例においては色毎に個別に実行する。よって分散―平均記憶部２４３７には色毎に個別に分散値毎の平均値が格納される。色毎に個別にすることで、裏写り成分がカラー（例えば赤い文字の裏写り成分など）であっても補正可能となる。

【0061】

ここで、図１０に分散―平均記憶部２４３７に構成されるＬＵＴの一例を示す。１行目がＬＵＴのアドレスを示し、２行目がＬＵＴに格納されているデータを示す。このＬＵＴのアドレスは分散値を示すものであるが、数値を小さくするために標準偏差（σ）として代替してもよい。標準偏差も数値の意味するところは分散値と同様にバラつき度を示すことに変わりない。ここでＬＵＴに格納される分散値と平均値の関係について説明する。例えば分散値０（アドレス０）の示すところは、裏写りの影響を考慮しないとベタ塗り部分か紙白部分かのどちらかとなる。ここで本ＬＵＴに格納される平均値は画像内で最も数値が高い（明るい）平均値なので、必然として分散値０のアドレスに格納される平均値は紙白の平均値となる。そして分散値（アドレス）が徐々に増えていくにつれて、画像内の網点の画素数が増えていくことになるので、格納される平均値（輝度データ）は低く（暗く）なっていく。よって、画像１ページを参照した後に形成されるＬＵＴの各アドレスに格納されるデータは図１０に示すような値となる。

【0062】

また、色毎に個別にするのではなく、色数分の次元を持つようにＬＵＴを構成してもよい。例えばＲＧＢで３色であれば［Ｒ分散値］［Ｇ分散値］［Ｂ分散値］で３次元を構成し、各色それぞれの平均値を格納するようにしてもよい。

【0063】

＜裏写り領域の輪郭部での処理について＞
裏写り領域の輪郭部での裏写り補正処理に関して図１２を用いて詳細に説明する。図１２はスキャナ１４０で読み取った原稿１００の表面の読み取り画像データ３１０の一例である。実際の原稿１００の表面には、高濃度画像３１１および網点で表現された中間調画像３１２のみが印刷物として存在する。また原稿１００の裏面には高濃度画像３１１と同様の印刷物が存在するものとする。このとき、スキャナ１４０で読み取った原稿１００の表面の読み取り画像データ３１０には、原稿１００の裏面に存在する高濃度画像が裏写り画像３１３として発生している。ここで中間調画像３１２は図８の中間調画像３０２に対して、薄い中間調画像である。

【0064】

この読み取り画像データ３１０の各領域に注目する。まず、中間調画像３１２の領域に注目したものを中間調注目領域３１６として図示する。中間調注目領域３１６は、網点構造なので網点の打たれている領域と打たれていない領域に画素毎に分かれている。ここで中間調画像３１２は図８の中間調画像３０２よりも薄い中間調画像であるため、中間調注目領域３１６は、図８の中間調注目領域３０６に比べ網点の量が少ない。このように薄い中間調画像では、網点自身が薄く打たれるのではなく、網点の量が少なくなる。つまり、中間調画像の濃さに関係なく、網点の点濃度は均一である。よって、本領域内部の各画素を比較した場合に最大輝度の画素（もっとも明るい画素）と最小輝度の画素（もっとも暗い画素）の画素値の差は大きい。つまり図６で示した紙白領域判定処理において、本領域は紙白領域ではない（紙白判定結果Ｗｆ＝０）と判定される。また、中間調注目領域３１６は網点構造により分散値を持つ。しかしながら図８の中間調注目領域３０６と比べ、網点の量が少ないため、分散値は小さな値となる。

【0065】

次に中間調画像３１２と裏写り画像３１３の重なった領域に注目したものを重なり注目領域３１５として図示する。重なり注目領域３１５は、網点構造なので網点の打たれている領域と打たれていない領域に画素毎に分かれている。しかしながら裏写り画像の影響を受け全体的に暗い（値の低い）画素値となっている。ここで、裏写り成分は分散値に影響を及ぼしにくいので重なり注目領域３１５の分散値と裏写りしていない中間調画像３１２の中間調注目領域３１６から得られる分散値は同じような値になりやすい。

【0066】

次に裏写り画像３１３の境界部分を裏写り輪郭領域３１４として図示する。裏写り輪郭領域３１４では領域の左側に裏写り画素が存在し、右側は画素の存在しない白領域となっている。よって領域の左側と右側に輝度の差があるため本領域は小さな値ではあるが分散値を持つ。また、この裏写り輪郭領域３１４には表面の画像（つまり網点）が存在しない。よって本領域内部の各画素を比較した場合に最大輝度の画素（もっとも明るい画素）と最小輝度の画素（もっとも暗い画素）の画素値の差は小さい。つまり図６で示した紙白領域判定処理において、本領域は紙白領域である（紙白判定結果Ｗｆ＝１）と判定される。また、本領域は各画素の画素値の差が小さいため、エッジ判定部２４３４の処理ではエッジ領域として判定されない。

【0067】

このような表面の画像と重なっていない裏写り領域は、補正により白領域内部の白画素と同等の輝度値になるように補正されるべきである。しかし、図１０に示した分散値と平均値のＬＵＴを用いた補正では本領域が少なからず分散値を持ってしまうため、分散値０が補正の指標として選択されず、期待した補正結果は得られない。そこで、本実施例では上記紙白判定結果Ｗｆを用いて図７に示した補正量算出処理を実行することで、本領域を白領域内部の白画素（最大輝度値）と同等の輝度値になるように補正することができる。

【0068】

また、中間調画像が薄く、裏写り画像が濃い場合、裏写り輪郭領域３１４と中間調注目領域３１６や重なり注目領域３１５は、同じような分散値になることがある。そのため、例えば裏写り輪郭領域３１４において、「分散値がある閾値よりも低い場合に強く補正する」といった処理では中間調注目領域３１６や重なり注目領域３１５も一緒に強く補正されてしまい、所望の結果が得られなくなる。よって本実施例のように紙白領域を画素値の差により判定し、補正量を制御することは有効な手段となる。

【0069】

＜裏写り補正処理のフローチャート＞
図１３は、実施例１における複写機の裏写り補正処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートは、ＨＤＤ２１３０に格納されたプログラムに従って、ＣＰＵ２１００がスキャナ部１４０を制御し原稿１００の画像読取を実行し、スキャナ画像処理部２４００（特に裏写り補正処理部２４３０）を制御することで実行する。

【0070】

まずＳ１０１において、読み取られた画像に対してエッジ検出処理を実行する。これは、エッジ判定部２４３４にて実行されるもので読み取られた画像の注目画素を中心としたウィンドウ（バッファ部２４３３が出力）を参照し、公知の技術でエッジ検出するものである。

【0071】

Ｓ１０２では、ＣＰＵ２１００はＳ１０１のエッジ判定結果を参照し、注目画素がエッジ部か否かを判定する。エッジ部と判定された場合にはＳ１０７に進む。非エッジであればＳ１０３へ進む。

【0072】

Ｓ１０３では、分散値と平均値の算出を実行する。これは、分散値算出部２４３２および平均値算出部２４３３にて実行されるもので、読み取られた画像の注目画素を中心としたウィンドウ（バッファ部２４３３が出力）を参照し、算出する。

【0073】

Ｓ１０４では、分散―平均記憶部２４３７のＬＵＴからデータを読みだす。これは分散―平均記憶制御部２４３６にて実行されるもので、読み出すＬＵＴのアドレスはＳ１０３で算出した分散値と同一のものである。読み出されたデータは裏写り補正情報となる。

【0074】

Ｓ１０５では、ＣＰＵ２１００はＳ１０４で読み出した値とＳ１０３で算出した平均値のどちらが大きいかの比較を実行する。Ｓ１０４で読み出した値の方が大きければＳ１０７へ進む。Ｓ１０３で算出した平均値の方が大きければＳ１０６へ進む。

【0075】

Ｓ１０６では、分散―平均記憶部２４３７のＬＵＴへデータの書き込みを実行する。書きこまれるデータはＳ１０３で算出した平均値であって、書き込むアドレスは、Ｓ１０３で算出した分散値である。

【0076】

次にＳ１０７では、裏写りのための補正量を算出する。これは主に紙白判定部２４３５および補正量算出部２４３８にて実行されるものであって、詳細は後述する。

【0077】

Ｓ１０８では、入力された画素（Ｓ１０１における注目画素）に対して裏写り補正処理を実行する。これは補正処理部２４３９にて実行されるものであって、Ｓ１０７で算出した補正量を元として例えば入力された画素の信号値（輝度値）に補正量を加算し、画素信号Ｄｇを明るくするものである。また入力された画素の信号値に、補正量に応じたゲインをかけるものであってもよい。例えば、注目画素の輝度値が所定輝度よりも低い場合は、ゲインを１未満にすることで、補正を抑制する。注目画素の輝度値が低いほど、ゲインを小さくすることで、補正を抑制してもよい。また、注目画素を含む注目領域の平均輝度値に基づき、ゲインを決定してもよい。

【0078】

以上で裏写り補正処理のフローチャートは終了する。

【0079】

＜補正量算出処理のフローチャート＞
図１４は、本実施例における裏写り補正量算出処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートは、ＨＤＤ２１３０に格納されたプログラムに従って、ＣＰＵ２１００が裏写り補正処理部２４３０（特に紙白判定部２４３５及び補正量算出部２４３８）を制御することで実行する。

【0080】

まずＳ２０１において、ＣＰＵ２１００は紙白判定部２４３５を制御して最大最小輝度差を算出する。これは図６の最大値算出部２４５１、最小値算出部２４５２および減算器２４５３により算出されるものである。

【0081】

次にＳ２０２において、ＣＰＵ２１００は比較部２４５４を制御してＳ２０１で算出した最大最小輝度差が所定の比較閾値より大きいか否かを判定する。この比較閾値Ｔｈは予めＣＰＵ２１００によって設定される。具体的には、図１２における中間調注目領域３１６や重なり注目領域３１５における最大最小輝度差よりも小さく、さらに裏写り輪郭領域３１４における最大最小輝度差よりも大きい値を閾値として設定する。比較の結果、所定の比較閾値Ｔｈより大きいと判定されれば、Ｓ２０５へ進む。所定の比較閾値Ｔｈ以下であると判定されれば、Ｓ２０３へ進む。なお、実際には所定閾値との比較結果は紙白判定結果Ｗｆとして紙白領域判定部２４３５によって生成され、補正量算出部２４３８で使用される。

【0082】

Ｓ２０３では、最大平均輝度値を取得する。これは図７の最大輝度値保持部２４６１から出力される値である。

【0083】

次にＳ２０４では、Ｓ２０３で取得した最大平均輝度値と注目領域の平均輝度値の差を減算器２４６２で算出し、補正量としている。これにより最大最小輝度値が小さいが分散値を持つ裏写りの輪郭部などにおいても適切に紙白（最大平均輝度値）へと補正可能な補正量を算出できる。

【0084】

またＳ２０５では注目領域がエッジ領域か否かを判定する。これは、ＣＰＵ２１００がエッジ判定部２４３４を制御することで判定される。エッジ領域ではないと判定された場合、Ｓ２０６へ進む。エッジ領域であると判定された場合はＳ２０７へ進む。

【0085】

Ｓ２０６では、ＬＵＴ読み出し値（画素信号Ｄｌｕｔ）と注目平均輝度値（画素信号Ｄａｖｅ）を用いて補正量を算出する。補正量は補正量算出部２４３８の減算器２４６３によって算出される。

【0086】

一方、Ｓ２０７では、注目領域がエッジ領域であるため、補正量を０として算出する。

【0087】

以上で本フローチャートは終了する。

【0088】

なお、注目領域に含まれる全ての画素の輝度が低い低輝度領域では、最大輝度値と最小輝度値の差が低くなる。その場合、Ｓ１０８において、注目画素の輝度値に応じたゲインをかけることで裏写り補正が抑制される。しかしながら、図１４のフローチャートが始まる前に、注目画素の輝度値が所定輝度値以上かを判定し、注目画素の輝度値が所定輝度値未満の場合、図１４のフローチャートを実行することなく、注目画素に対して、裏写り補正を行わないようにしてもよい。

【0089】

以上の本実施形態により、裏写りの輪郭部などで分散値が発生した場合でも、表面の網点画像と区別し、補正量を適切に算出することが可能となる。よって、表面の画像品質の劣化を低減させつつ適切に裏写り領域を補正させることが可能となる。

【0090】

＜第２実施形態＞
実施例１では、裏写りの輪郭部における最大最小輝度差に着目し、表面の網点画像と裏写りの輪郭部とを区別し、補正量を算出する方法および構成について述べた。

【0091】

しかしながら、もし表面の画像に最大最小輝度差が小さい領域が存在してしまうと誤って紙白領域と判定し、誤った補正量を算出してしまう可能性があった。例えば、スキャナにおける画像を読み取るイメージセンサの品質や照明ランプの発光の揺らぎやムラ、原稿の特性などに起因するものである。または、読み取る原稿を印刷した印刷機の印刷品質によって表面の画像の網点が綺麗に打たれていない個所が点在する場合などが該当する。

【0092】

実施例２では、最大最小輝度差が小さい表面の画像があった場合でも、適切に補正量を算出する方法および構成について述べる。

【0093】

本実施例では実施例１に対して、裏写りの補正量算出部２４３８の内部構成および補正量算出処理に関する処理フローが異なる。複写機の外観およびスキャナ部１４０、スキャナ画像処理部２４００の構成やコントローラ２００の構成は実施例１と同様である。以下、実施例１との差分について本実施例を詳細に説明する。

【0094】

＜裏写り補正処理部＞
図１５は、実施例２における補正量算出部２４３８の構成を示すブロック図である。

【0095】

最大輝度値保持部２４６１、減算器２４６２、減算器２４６３および第一補正量選択部２４６４は実施例１と同様である。

【0096】

比較部２４７０は平均値算出部２４３３が算出した現在の注目領域における平均値である画素信号Ｄａｖｅと所定の比較閾値Ｄｔｈとを比較する。比較部２４７０は画素信号Ｄａｖｅの値が閾値Ｄｔｈよりも大きければ比較結果Ｃｆを１として後段の第二補正量選択部２４７１へ出力する。また、比較部２４７０は画素信号Ｄａｖｅの値が閾値Ｄｔｈ以下であれば比較結果Ｃｆを０として後段の第二補正量選択部２４７１へ出力する。

【0097】

第二補正量選択部２４７１は実施例１の第二補正量選択部２４６５と異なり、紙白判定結果Ｗｆだけでなく比較結果Ｃｆも参照する。そして、第一補正量選択部２４６４の出力した信号値を補正量Ｄｍとして出力するか、減算器２４６２で算出した信号値の差を補正量Ｄｍとして出力するか、を選択する。

【0098】

紙白判定結果Ｗｆが１であって、さらに比較結果Ｃｆが１である場合には、第二補正量選択部２４６５は補正量として減算器２４６２で算出した最大輝度値から現在入力された画素信号との差を出力する。これは注目領域が紙白領域であって、さらに注目領域の平均輝度値が閾値Ｄｔｈよりも明るい場合に、最大輝度値から現在入力された画素信号との差を補正量とすることを意味する。このように平均輝度値が閾値Ｄｔｈよりも明るいことを条件に加味することで、表面の画像の網点が綺麗に打たれていない個所（表面画像で分散値が低い個所）が存在したとしても区別して補正量を算出することが可能となる。なぜなら、表面画像であれば平均輝度値が少なからず低くなるからである。よって、閾値Ｄｔｈは裏写り画像の輝度よりも若干低い値を設定することが望ましい。若干低い値とすることで、表面の裏写りよりも濃い領域で分散値が低い個所が発生してしまった場合でも誤補正を防止できるからである。紙白判定結果Ｗｆが０または比較結果Ｃｆが０である場合には、第二補正量選択部２４６５は補正量として、第一補正量選択部２４６４から入力される値を出力する。これは、これは注目領域が紙白領域ではなく、また注目領域の平均輝度値が閾値Ｄｔｈよりも暗い場合に、第一補正量選択部２４６４から入力される値を補正量とすることを意味する。

【0099】

＜裏写り補正処理のフローチャート＞
図１６は、実施例２における補正量算出処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートは、ＨＤＤ２１３０に格納されたプログラムに従って、ＣＰＵ２１００が裏写り補正処理部２４３０（特に紙白判定部２４３５及び補正量算出部２４３８）を制御することで実行する。

【0100】

まずＳ３００において、注目画素を含む注目領域の平均輝度値が所定の比較閾値Ｄｔｈより大きいか否かを判定する。これは、ＣＰＵ２１００が補正量算出部２４３８内部の比較部２４７０を制御することによって判定される。この所定の比較閾値Ｔｈは予めＣＰＵ２１００によって設定される。具体的には、前述の通りに裏写り画素の輝度よりも若干低い値を閾値として設定する。平均輝度値が所定の比較閾値Ｄｔｈより大きい場合は、Ｓ３０１へ進む。なお、Ｓ３０１では、注目領域の平均輝度値ではなく、注目画素の輝度値と所定値を比較し、注目画素の輝度値が所定値以上であれば、Ｓ３０１へ進んでもよい。Ｓ３０１へ進むことにより裏写り画素の輝度までの領域でＳ３０２で紙白領域と判定された領域を対象に最大平均輝度値と注目平均輝度値の差を補正量とすることが可能となる。また、注目平均輝度値が所定の比較閾値Ｄｔｈ以下の場合は、Ｓ３０５へ進む。このようにＳ３００にてフローを分岐させることで、表面の裏写りよりも濃い領域で分散値が低い個所が発生してしまった場合でも誤補正を防止できる。

【0101】

また、Ｓ３０１からＳ３０７までは実施例１の図１４で示したフローチャートのＳ２０１からＳ２０７までと同様である。

【0102】

以上で裏写り補正前処理のフローチャートは終了する。

【0103】

以上の本実施例の構成および処理によれば、部分的に最大最小輝度差が小さい表面の画像が発生してしまった場合でも、適切に補正量を算出することが可能となった。これにより本実施例は、表面の画像の網点が綺麗に打たれていない個所などで表面の画像領域の最大最小輝度差が小さくなってしまった場合であっても裏写り補正部による誤補正を低減させることが可能である。

【0104】

（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】