JP3476605B2 - Image processing device - Google Patents
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Description
【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】この発明は画像処理装置、特
に原稿の読み取り画像品質の向上に関するものである。
【0002】
【従来の技術】画像処理装置においては、原稿の読み取
りに先立って白基準板を読み取り、読み取った値を基準
にして、イメージセンサ出力等を補正している。例え
ば、特開平4−137973号公報に掲載された原稿読
取装置では、光源の消灯及び点灯時にイメージセンサに
より白色原稿を読み取り、暗補正データ及び明補正デー
タとして記憶し、記憶した暗補正データ及び明補正デー
タの差を変換の出力幅として画像信号をA/D変換して
いる。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記原
稿読取装置では光源の消灯及び点灯時にイメージセンサ
により白色原稿を読み取り暗補正データ及び明補正デー
タとして記憶しているのみで、明時出力波形特性及び暗
時出力波形特性を記憶していないため、イメージセンサ
の出力波形特性によらず画像処理方式は固定であり、イ
メージセンサの読み取り画像品質にあわせて、例えばM
TF(Modulation Transfer Function)補正時の重み付
けの係数、2値化閾値又はエッジ検出閾値等の画像処理
のパラメータを変更して画像処理を行なうことができな
かった。
【0004】さらに、明時出力波形特性及び暗時出力波
形特性を記憶していないため、明時出力波形特性及び暗
時出力波形特性を基にイメージセンサの読み取り画像品
質の劣化を監視して、読み取り画像品質の劣化に応じて
操作者に警告を表示することができなかった。
【0005】この発明はかかる短所を解消するためにな
されたものであり、明時出力波形特性及び暗時出力波形
特性を基に画像品質を良好な状態に保つことを目的とす
る。
【0006】
【課題を解決するための手段】この発明に係る画像処理
装置は、白基準板を露光し走査した際のイメージセンサ
出力信号の最大値及び最小値を明時出力波形特性として
記憶する明時出力波形特性記憶手段と、光源を消灯し白
基準板を走査した際のイメージセンサ出力信号の最大値
及び最小値を暗時出力波形特性として記憶する暗時出力
波形特性記憶手段と、記憶した明時出力波形特性及び暗
時出力波形特性からS/N比を算出し記憶するS/N比
記憶手段と、記憶したS/N比を予め定めた複数の閾値
と比較して比較結果に応じて読み取り画像の2値化後画
信号の画素を隣接した複数画素から成るブロックに分
け、孤立したブロックをパターンマッチングにより検出
し補正する画像処理手段とを有する。
【0007】
【発明の実施の形態】この発明はスキャナ装置又はファ
クシミリ装置等の画像処理装置において、読み取り画像
品質を良好な状態に保つものである。
【0008】画像読取装置は、例えば光源、白基準板、
集光レンズ、ミラー、イメージセンサ、増幅器、ピーク
ホールド部、A/D変換器、特性検出部、特性記憶部、
シェーディング補正部、ラインバッファ、デジタル画像
処理部、システム制御部及び操作表示部を有する。
【0009】原稿の読取りが指示されると、原稿の読み
取りに先立ち、光源は原稿が原稿読取位置にない状態で
白基準板を露光する。白基準板に照射された光はミラー
により光路を変えられた後に、集光レンズを介してイメ
ージセンサに入射する。イメージセンサは入射した光信
号を電気信号に変換し増幅器で増幅する。ピークホール
ド部は増幅された信号の上限値及び下限値を検出し、A
/D変換器は増幅器で増幅された信号の変化の範囲を変
換の範囲として、増幅されたイメージセンサからの信号
を量子化する。特性検出部は量子化した信号からイメー
ジセンサの出力信号の最大値及び最小値を明時出力波形
特性として検出し、特性記憶部は検出した明時出力波形
特性を記憶する。
【0010】次ぎに、A/D変換器は原稿が原稿読取位
置になく、且つ、光源を消灯した状態でのイメージセン
サの出力信号を量子化する。特性検出部は量子化した信
号からイメージセンサの出力信号の最大値及び最小値を
暗時出力波形特性として検出し、特性記憶部は検出した
暗時出力波形特性を記憶し、イメージセンサが読み取る
原稿の画像品質を予想できるようにする。ここで、特性
検出部は明時出力波形特性及び暗時出力波形特性として
それぞれイメージセンサ出力信号の最大値及び最小値を
採るので特性記憶部で明時出力波形特性及び暗時出力波
形特性を記憶するために大量に記憶容量を必要とせず経
済的である。
【0011】また、デジタル画像処理部は記憶した明時
出力波形特性及び暗時出力波形特性、又は、S/N比を
基に読み取り画像が劣化することにより孤立画素として
検出されるべき画素が連続し孤立画素検出パターンでは
検出できなくなることを予想すると、ブロック単位に孤
立を検出し補正することにより、地肌汚れ等による画像
品質の低下をさらに防止するようにしても良い。なお、
ブロックの分け方としては、例えば互いに隣接する4画
素が1ブロックとなるように分けて、パターンマッチン
グすることにより孤立を検出する。
【0012】
【実施例】図1はこの発明の一実施例の画像処理装置の
構成図である。図に示すように画像処理装置はシステム
制御部1、特性検出部2、特性記憶部3、ターゲットガ
ラス4、光源5、白基準板6、ミラー7、結像レンズ
8、イメージセンサ9、増幅器10、ピークホールド部
11、A/D変換器12、シェーディング補正部13、
デジタル画像処理部14、ラインバッファ15及び操作
表示部16を有する。
【0013】システム制御部1は主制御部101、S/
N比算出部102、パラメータ変更部103、警告出力
部104及び読込制御部105を備え、システムメモリ
(不図示)に記憶したシステムプログラムを基に画像処
理装置全体の制御を行なう。主制御部101はシステム
制御部1全体を制御する。S/N比算出部102は特性
記憶部3に記憶した明時出力波形特性及び暗時出力波形
特性を基にS/N比=20×log((明時出力波形特性
の最小値)/(暗時出力波形特性の最大値))を計算し
てS/N比を求め、特性記憶部3に記憶する。パラメー
タ変更部103は特性記憶部3に記憶した明時出力波形
特性及び暗時出力波形特性、又は、S/N比に応じてデ
ジタル画像処理部での画像処理内容を変更する部分であ
り、明時出力波形特性及び暗時出力波形特性に応じて、
例えばMTF補正係数、孤立画素検出パターン、2値化
閾値、エッジ検出閾値等の読み取り原稿の画像処理のパ
ラメータを変更する。ここで、MTF補正係数とは光学
系通過に伴う画像のコントラストの劣化を補正するため
の周辺画素に対する重み付け係数である。2値化閾値と
は多値画像信号を白黒2値信号に変換するための閾値で
ある。エッジ検出閾値とは注目している画素とその周辺
画素との濃度差が所定以上のときに注目画素を強制的に
白画素又は黒画素に置換する処理において原稿のエッジ
判定に用いる閾値である。警告出力部104は特性記憶
部3に記憶した明時出力波形特性及び暗時出力波形特性
を基に補正しても一定以上の画像品質を保つことができ
ないときに操作表示部16に警告を表示する。例えば、
S/N比が20dbを下回ったときに、警告出力部104は
操作表示部16に警告を表示する。読込制御部105は
画像読み込み又は明時出力波形特性の読み込み時に光源
5を発光する。なお、MTF補正及び孤立画素検出につ
いては後に説明する。
【0014】特性検出部2は最大値検出部201と最小
値検出部202を備える。最大値検出部201は白基準
板6を露光し走査した際のイメージセンサ9の出力信号
の最大値、及び、光源5消灯時のイメージセンサ9の出
力信号の最大値を検出する。同様に最小値検出部202
は白基準板6を露光し走査した際のイメージセンサ9の
出力信号の最小値、及び、光源5消灯時のイメージセン
サ9の出力信号の最小値を検出する。特性記憶部3は明
時波形特性記憶部301と暗時波形特性記憶部302を
備える。明時波形特性記憶部301は最大値検出部20
1及び最小値検出部202が検出した白基準板6を露光
し走査した際のイメージセンサ9の出力信号の最大値、
及び、最小値を明時出力波形特性として各々8bitで記憶
する。暗時波形特性記憶部302は光源5消灯時のイメ
ージセンサ9の出力信号の最大値、及び、最小値を暗時
出力波形特性として記憶する。
【0015】ターゲットガラス4は原稿17の搬送をガ
イドし、光学系への塵等の混入を防止する。光源5は原
稿読取時又は明時出力波形特性の読取時に原稿17又は
白基準板6を照明する。ミラー7は原稿17または白基
準板6からの反射光を所定光路長分導光する。結像レン
ズ8はミラー7により導光された原稿像を所定の縮率で
結像する。イメージセンサ9は結像レンズ8により結像
された光情報を電気信号に光電変換する。増幅器10は
イメージセンサ9からのアナログ信号を所定の倍率で増
幅する。ピークホールド部11は増幅器10により増幅
された画信号1ラインの最大値を検出し保持する。A/
D変換器12はピークホールド部11が保持する最大値
を基準に画信号の量子化を行なう。シェーディング補正
部13はA/D変換器12により量子化された画データ
に対し、光学系の特性に起因するシェーディング歪みを
補正する。デジタル画像処理部14はシェーディング補
正部13により歪みの取り除かれた画信号に対して種々
の画像処理を施す。ラインバッファ15はシェーディン
グ補正部13及びデジタル画像処理14で参照する各種
データを格納する。
【0016】上記構成の画像処理装置の動作について図
2のフローチャートを参照して説明する。
【0017】操作者が原稿17の読み取り指示を入力す
ると(ステップS1)、原稿17の読み取りに先立ち、
システム制御部1は明時波形特性記憶部301に記憶し
た最大値をゼロクリアし最小値に8bitで表わすことので
きる最大の数である0FFHを設定した後(ステップS
2)、光源5を点灯する(ステップS3)。光源5から
の照射光はタ−ゲットガラス4を透過し、白基準板6に
到達し、照射光の一部が白基準板6の反射率に応じて反
射する。反射光は正反射光および乱反射光の2種類に分
類されるが、このうち乱反射光の一部をミラ−7を介し
て導光し、結像レンズ8でイメ−ジセンサ9に結像す
る。A/D変換器12は画素毎にイメ−ジセンサ9出力
を量子化し、特性検出部2は量子化した画データを順次
比較して最大値及び最小値を検出し(ステップS4)、
明時波形特性記憶部301に記憶する(ステップS
5)。ここで、特性検出部2は例えば、主走査方向1ラ
イン上に画素が2048画素ある場合に、特性検出部2は量
子化した画素のデータを順次それまでに検出した最大値
及び最小値と比較して、今回量子化した画素のデータが
それまでに検出した最大値より大きい又は最小値より小
さい場合に最大値又は最小値を置き換える処理を全画素
分である2048回繰り返すことにより、最大値及び最小値
を検出する。
【0018】白基準板6照射時の白基準板6の反射光の
最大値及び最小値を検出し、明時波形特性記憶部301
に記憶した後、システム制御部1は暗時波形特性記憶部
302に記憶した最大値をゼロクリアし最小値に8bitで
表わすことのできる最大の数である0FFHを設定し(ステ
ップS6)、光源5を消灯する(ステップS7)。暗時
波形特性を記憶したときと同様に、この時のイメージセ
ンサ9の出力をA/D変換器12で画素毎に量子化し、
特性検出部2は量子化した画素のデータを順次比較し最
大値及び最小値を検出し(ステップS8)、暗時波形特
性記憶部302に記憶する(ステップS9)。このよう
に、明時出力波形特性として白基準板6照射時のイメー
ジセンサ9の出力の最大値及び最小値を採り、暗時出力
波形特性として光源5消灯時のイメージセンサ9の出力
の最大値及び最小値を採るので、特性記憶部3ではイメ
ージセンサ9の出力を全て記憶する必要が無く、記憶容
量を小さくすることができる。なお、最大値及び最小値
を採る代わりに標準偏差又は平均値を採るようにしても
良い。
【0019】システム制御部1のパラメータ変更部10
3は特性記憶部3に記憶した明時出力波形特性及び暗時
出力波形特性を基に、例えばMTF補正係数、孤立画素
検出パターン、2値化閾値、エッジ検出閾値等の読み取
り原稿の画像処理のパラメータを変更する(ステップS
10)。その後、画像の読み込みを開始し、イメージセ
ンサ9が読み込んだ画データをシェーディング補正部1
3で補正し、デジタル画像処理部14で処理する(ステ
ップS11)。
【0020】なお、パラメータ変更部103は明時出力
波形特性及び暗時出力波形特性の代わりにS/N比を基
に読み取り原稿の画像処理のパラメータを変更してもよ
い。
【0021】次ぎに、読み込んだ画像データをデジタル
画像処理部14で処理する場合の画像処理の例としてM
TF補正を行なう場合の重み付け係数であるMTF補正
係数について説明する。
【0022】デジタル画像データのMTF補正は、読み
取り画像の注目画素を含む所定領域、例えば3画素×3
画素を切り出し、周辺画素に重みづけを行って注目画素
に作用させるのが一般的である。3画素×3画素領域
(以後、「マトリクスレジスタ」という。)の画素構成
を、図3のようにEを注目画素、A,B,C,D,F,
G,H,Iを周辺画素と定義する。例えば図4に示すよ
うに注目画素Eに係数3の重み付けをして、注目画素E
の周辺画素B,D,F,Iに係数1/2の重み付けをす
ると、注目画素Eの濃度補正後の画素濃度E1はE1=
3×E0−(B0+D0+F0+H0)/2となる。こ
こで、B0,D0,E0,F0,H0は多値濃度データ
である。
【0023】まず、均一濃度での補正演算について考え
ると、マトリクスレジスタの構成画素データは全て同一
データであるから、演算結果はE1=3×E0−4×E
0/2=E0であり、注目画素Eの濃度補正は行われな
い。次に、周辺画素の濃度が注目画素の濃度の、例えば
1/2である場合、すなわち注目画素のレベルが周辺画
素よりもE0/2だけ高い場合を考えると、E1=3×
E0−(4×E0)/(2×2)=2×E0となり、E
0だけ濃度補正が行われる。すなわち周辺画素の濃度E
0/2に比べて3×E0/2だけ濃度が高くなり黒側の
コントラストが強調されることになる。
【0024】逆に周辺画素のレベルが注目画素の3/2
である場合、E1=3×E0−3×E0=0となり、−
E0の濃度補正が行なわれる。即ち周辺画素の濃度3×
E0/2に比べて3×E0/2だけ濃度が低くなり、白
側のコントラストが強調されることになる。このような
コントラスト補正は各画素の重みづけ係数により変える
ことができる。
【0025】図5〜7に重み付け係数設定例を示す。図
5の重みづけ係数はE1=4×E0−(2×B0+D0
+F0+2×H0)/2を表し、図4に示した場合に比
べて副走査方向のコントラスト補正効果が強い。図6の
重みづけ係数はE1=4×E0−(B0+2×D0+2
×F0+H0)/2を表し、図4に示した場合に比べて
主走査方向のコントラスト補正効果が強い。図7の重み
づけ係数はE1=5×E0−(B0+D0+F0+H
0)を表し、図4に示した場合に比べて主走査方向及び
副走査方向のコントラスト補正効果が強い。
【0026】コントラスト補正機能としては図7の場合
の効果が最も大きく、文字画像の再現性が良い。しかし
ながら、光源の経時劣化に伴う原稿照明光量の低下等に
よりスキャナ部の読み取り品質が低下してくると、注目
画素Eに重畳したノイズ成分に対して強力な補正が作用
し、本来白地であるべき領域に黒点が発生するいわゆる
地肌汚れが発生する可能性がある。そこで、原稿読み取
り毎にイメージセンサ9の読み取り品質を監視し、イメ
ージセンサ9の読み取り品質に応じて例えばMTF補正
係数を変えることにより、出荷後の経時変化に起因する
画像品質の劣化を防止する。また、例えばMTF補正係
数を変更しても画像品質の劣化を防止できないときは、
システム制御部1の警告出力部104は操作表示部16
から警告を出力し、操作者またはサービスマンに対する
警告を発生する要にしても良い。これにより、メンテナ
ンス要否が容易に判断でき、機器の信頼性を高めること
ができる。
【0027】なお、MTF補正のマトリクスサイズは3
画素×3画素に限定するものではなく、また重みづけ係
数もマトリクス内のデータに対して任意に設定すること
が可能である。
【0028】また、MTF補正演算はシステム制御部1
で行っても良いし、例えば図8に示すようにハードェア
で構成したMTF補正演算部で行っても良い。図におい
てはマトリクスレジスタサイズを3画素×3画素とし、
注目画素E、注目画素Eの周辺画素をA,B,C,D,
F,G,H,Iで表わす。また、各画素A〜Iの濃度を
それぞれA0,B0,C0,D0,E0,F0,G0,
H0,I0として5bitで表わすものとする。
【0029】MTF補正演算部は第一減算器21、第二
減算器22、第三減算器23、第四減算器24、第一加
算器25、第二加算器26、第一マルチプレクサ27、
第二マルチプレクサ28、第三加算器29、インバータ
30及び第四加算器31から成る。第一減算器21はB
画素とE画素の濃度の差(B0−E0)を計算する。第
二減算器22はH画素とE画素の濃度の差(H0−E
0)を計算する。第三減算器23はD画素とE画素の濃
度の差(D0−E0)を演算する。第四減算器24は、
D画素とE画素の濃度の差(D0−E0)を計算する。
第一加算器25は第一減算器21と第二減算器22の演
算結果を加算し、(B0+H0−2×E0)を計算す
る。第二加算器26は第三減算器23と第四減算器24
の演算結果を加算し、(D0+F0−2×E0)を計算
する。第一マルチプレクサ27は選択信号であるMTFSL0
信号が1の時に第一加算器25の演算結果を出力し、MT
FSL0信号が0の時に第一加算器25の演算結果を1bitシ
フトした((B0+H0)/2−E0)を出力する。第
二マルチプレクサ28は選択信号であるMTFSL1信号が1
の時に第二加算器26の演算結果を出力し、MTFSL1が0
の時に第二加算器26の演算結果を1bitシフトした
((D0+F0)/2−E0)を出力する。第三加算器
29は第一マルチプレクサ27の出力と第二マルチプレ
クサ28の出力を加算する。インバータ30は第三加算
器29の演算結果をビット単位に反転する。第四加算器
31はインバータ30が反転した信号とE画素の濃度を
加算する。このようにMTF補正演算部を構成すると、
選択信号であるMTFSL0信号及びMTFSL1信号の設定によ
り、図9に表わすように画素Eの濃度E0をE1=3×
E0−(B0+D0+F0+H0)/2,E1=4×E
0−(2×B0+D0+F0+2×H0)/2,E1=
4×E0−(B0+2×D0+2×F0+H0)/2,
E1=5×E0−(B0+D0+F0+H0)/2の4
通りに補正できる。
【0030】上記MTF補正演算部でMTF補正する場
合の動作について図10のフローチャートを参照して説
明する。
【0031】図2のフローチャートで説明したように、
特性記憶部3に明時出力波形特性及び暗時出力波形特性
を記憶した後に(ステップS21)、システム制御部1
のS/N比算出手段102はS/N比=20×log
((明時出力波形特性の最小値)/(暗時出力波形特性
の最大値))を計算してS/N比を求める(ステップS
22)。システム制御部1の主制御部101はS/N比
算出手段102が求めたS/N比を予め定めた閾値と比
較して、例えばS/N比が閾値として設定した20dbより
低い場合は(ステップS23)、選択信号であるMTFSL0
信号及びMTFSL1信号を0にして、注目画素Eの補正後の
濃度E1を求める式としてE1=3×E0−(B0+D
0+F0+H0)/2を選択し(ステップS24)、警
告出力部104を介して警告を表示する(ステップS2
5)。その後、イメージセンサ9で原稿を読み込み(ス
テップS26,S27)、イメージセンサ9から読み込
んだ信号をシェーディング補正部13で補正した後にM
TF補正演算部で注目画素の濃度がE1=3×E0−
(B0+D0+F0+H0)/2となるようにMTF補
正する。このように、S/N比が低い場合に、MTF補
正する補正強度を下げるので、画像品質の劣化を防止す
ることができる。
【0032】次ぎに、読み込んだ画像データをデジタル
画像処理部14で処理する場合の孤立画素検出処理及び
孤立ブロック検出処理について説明する。
【0033】孤立画素検出パターンは読み取り画像の2
値化後画信号の孤立画素をパターンマッチングにより検
出する際に使用するものである。例えば3画素×3画素
のマトリクスを構成し、マトリクス構成データが図11
(a)及び図12(a)に示すような孤立画素検出パタ
ーンにマッチングしたときマトリックス中心の注目画素
を孤立点とみなして、図11(b)又は図12(b)に
示すように極性を反転する。例えばファクシミリ装置に
おいては、2値化後画信号を所定のアルゴリズムで圧縮
及び変調して電話回線上に送出するので、画信号の圧縮
率は電送時間を大きく左右するが、白情報又は黒情報が
連続しているほど圧縮率は高くなる。そこで、このよう
に2値化後データの孤立点を無くすことにより電送時間
の短縮を図ることができる。なお、図中黒抜きの丸で示
す画素を黒画素、白抜きの丸で示す画素を白画素とす
る。
【0034】また、イメージセンサ9の読み取り品質が
低下すると孤立画素が発生し画像品質も劣化する。そこ
で、読み取り品質が低下するにつれて、孤立画素検出パ
ターンを変更し孤立画素ブロックの検出能力を高めるよ
うにすると、地肌汚れによる著しい画像品質の劣化を防
止することができる。なお、図12(a)で示す孤立画
素検出パターンを注目画素を中心として回転させた孤立
画素検出パターンを用いても良い。また、図11(a)
及び図12(a)では黒画素が孤立している孤立画素検
出パターンを示しているが、逆に白画素が孤立している
パターンも使用しても良い。
【0035】さらにイメージセンサ9の読み取り品質が
低下し、S/N比が低下すると地肌汚れ又は白抜け画素
の発生頻度が高くなり、隣接する複数画素にわたって地
肌汚れ又は白抜け画素が発生するようになる。地肌汚れ
又は白抜け画素が連続すると、例えば図11(a)及び
図12(a)に示した孤立画素検出パターンでは地肌汚
れ又は白抜け画素を検出できなくなる。そこで、例え
ば、6画素×6画素のマトリックスを構成し、図13及
び図14に示すような互いに隣接した4画素を反転する
ようにした孤立画素検出パターンを用いても良い。な
お、図14の孤立画素検出パターンを回転させた孤立画
素検出パターンを用いても良い。
【0036】また、6画素×6画素のマトリックスを構
成し、互いに隣接する4画素を1ブロックとしてブロッ
ク単位で孤立画素を検出するようにしても良い。この場
合の動作を図15のフローチャートを参照して説明す
る。
【0037】図2のフローチャートで説明したように、
特性記憶部3に明時出力波形特性及び暗時出力波形特性
を記憶した後に(ステップS31)、システム制御部1
のS/N比算出手段102はS/N比=20×log
((明時出力波形特性の最小値)/(暗時出力波形特性
の最大値))を計算してS/N比を求める(ステップS
32)。
【0038】その後、イメージセンサ9で原稿を読み込
み、イメージセンサ9から読み込んだ信号をシェーディ
ング補正部13でシェーディング補正した後に(ステッ
プS33)、デジタル画像処理部14はS/N比算出手
段102が求めたS/N比を予め定めた第一閾値、例え
ば20dbと比較して(ステップS34)、求めたS/N比
が第一閾値より小さい場合に3画素×3画素のマトリッ
クスを構成し、例えば図11及び図12に示した孤立画
素検出パターンを用いて孤立画素を検出する(ステップ
S35)。孤立画素が検出された場合は、デジタル画像
処理部14は孤立画素の極性を反転し、検出した孤立画
素を強制的に白画素又は黒画素に変更する(ステップS
36)。
【0039】次ぎに、デジタル画像処理部14はS/N
比算出手段102が求めたS/N比を予め定めた第二閾
値、例えば10dbと比較する(ステップS37)。求めた
S/N比が第二閾値より小さい場合はイメージセンサ9
の画像読み取り品質が低下している場合であるので、デ
ジタル画像処理部14は、図16に示すように6画素×
6画素のマトリックスを構成し、互いに隣接する4画素
を1ブロックとして9個のブロックに分割する。デジタ
ル画像処理部14は各ブロックの白画素及び黒画素の数
を比較して、例えばブロック内に3画素以上黒画素が存
在する場合はそのブロックを黒画素ブロック、ブロック
内に3画素以上白画素が存在する場合はそのブロックを
白画素ブロック、ブロック内に白画素及び黒画素が2画
素ずつ存在する場合は前のブロックと同じ属性と判定
し、例えば図17に示すように3ブロック×3ブロック
のマトリックスを構成する(ステップS38)。その
後、デジタル画像処理部14は前述した3画素×3画素
のマトリックスを構成した場合と同様にパターンを用い
て孤立ブロックを検出し(ステップS39)、図18に
示すように注目ブロック内の全画素を強制的に白画素又
は黒画素に変更する(ステップS40)。このように、
例えば、S/N比と比較する閾値として第一閾値を20d
b、第二閾値を10dbと定めS/N比に応じて孤立画素及
び孤立ブロック検出を行なわない処理、孤立画素検出を
行なう処理、孤立画素及び孤立ブロック検出を行なう処
理の3種類の処理を行なうので、イメージセンサ9の読
み取り画像品質が良い場合には補正を行なわずに細かい
画像を再現するようにして、イメージセンサ9の読み取
り画像品質が悪い場合には地肌汚れ又は白抜け画素等を
補正するようにすることができる。
【0040】なお、上記実施例では特性検出部2内に最
大値検出部201と最小値検出部202を設けたが、図
19に示すように最大最小値検出部203で明時出力波
形特性及び暗時出力波形特性の最大値及び最小値を求め
るようにしても良い。
【0041】最大値検出時には、システム制御部1は、
例えば8bitの最大最小値検出部203の保持値を00Hに
リセットするとともに排他論理ゲート204への最大値
/最小値切換信号をHレベルに設定する。その後、入力
データが最大最小値検出部203及びコンパレータ20
5に入力される。コンパレータ205は最大最小値検出
部203の保持値よりも入力信号の方が大きいときにハ
イアクティブのパルス信号を発生する。このパルスには
通常入力データの切り替わり時にグリッジが発生するた
め、図20に示すように入力データの切り替わりとは異
なるタイミングを持つクロックSCKでサンプリングし
た後、最大最小値検出部203のラッチに入力する。サ
ンプリング後に発生している時の入力データが新たにラ
ッチされ、最大値が更新される。
【0042】最小値検出時においては、システム制御部
1は排他論理ゲート204への制御信号をLレベルに設
定する。これにより、排他論理ゲート204の入力と出
力の間で入力データの極性が反転する。すなわち、小さ
いデータほど大きいデータに変換されるため、このデー
タを用いて最大値検出を行なうことにより結果的には最
小値を検出することになる。最大最小値検出部203の
出力データを排他論理ゲート207で再度極性反転し、
入力データと同一極性にする。このような回路構成をと
ることで、最大値検出及び最小値検出に独立した2回路
を設ける必要がなくなり、回路規模の低減を行なうこと
ができる。
【0043】なお、上記実施例においてはS/N比算出
部102及びパラメータ変更部103をシステム制御部
1内に設けたがシステム制御部1外に設けても良い。
【0044】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の画像処理
装置は、白基準板を露光し走査した際のイメージセンサ
出力信号の最大値及び最小値を明時出力波形特性として
記憶する明時出力波形特性記憶手段と、光源を消灯し白
基準板を走査した際のイメージセンサ出力信号の最大値
及び最小値を暗時出力波形特性として記憶する暗時出力
波形特性記憶手段と、記憶した明時出力波形特性及び暗
時出力波形特性からS/N比を算出し記憶するS/N比
記憶手段と、記憶したS/N比を予め定めた複数の閾値
と比較して比較結果に応じて読み取り画像の2値化後画
信号の画素を隣接した複数画素から成るブロックに分
け、孤立したブロックをパターンマッチングにより検出
し補正する画像処理手段とを有する。よって、イメージ
センサの出力にノイズ成分が多くなった場合であっても
地肌汚れ等による画像品質の低下を防止できる。Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing apparatus,
The present invention relates to improvement of the quality of a read image of a document. 2. Description of the Related Art In an image processing apparatus, an original is read.
Read the white reference plate prior to
Thus, the output of the image sensor and the like are corrected. example
For example, a manuscript read in Japanese Unexamined Patent Publication No.
In the capture device, when the light source is turned off and on, the image sensor
Scans a white original, darkness correction data and lightness correction data
Data and store the stored dark correction data and light correction data.
A / D conversion of the image signal using the difference
I have. [0003] However, the above problems
An image sensor is used in the manuscript reading device when the light source is turned off and on.
Scans a white original to obtain dark and light correction data.
Output waveform characteristics and darkness
Time output waveform characteristics are not stored, so the image sensor
The image processing method is fixed regardless of the output waveform characteristics of
According to the image quality read by the image sensor, for example, M
Weighting for TF (Modulation Transfer Function) correction
Image processing such as the coefficient of the image, the threshold for binarization or the threshold for edge detection
Image processing cannot be performed by changing the parameters of
won. Further, the output waveform characteristics at the time of light and the output waveform at the time of darkness
Since the shape characteristics are not stored, the output waveform characteristics during light and the dark
Sensor image products based on the time output waveform characteristics
Monitor for image quality degradation and respond to read image quality degradation
A warning could not be displayed to the operator. The present invention has been made to solve such a disadvantage.
The output waveform characteristics at the time of light and the output waveform at the time of darkness
The purpose is to maintain good image quality based on the characteristics.
You. [0006] Image processing according to the present invention
The device is an image sensor when the white reference plate is exposed and scanned.
The maximum and minimum values of the output signal are used as the output waveform characteristics during light.
Turn off the light source and turn on the white light
Maximum value of the image sensor output signal when scanning the reference plate
And dark output to store the minimum value as dark output waveform characteristics
Waveform characteristic storage means for storing the stored bright output waveform characteristics and darkness
S / N ratio to calculate and store S / N ratio from time output waveform characteristics
Storage means, and a plurality of threshold values for which the stored S / N ratio is predetermined
After binarization of the read image according to the comparison result
Divide signal pixels into blocks consisting of adjacent pixels
And isolated blocks are detected by pattern matching.
And image processing means for performing correction. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention relates to a scanner or a camera.
In an image processing device such as a x-ray machine, the read image
It keeps quality in good condition. The image reading apparatus includes, for example, a light source, a white reference plate,
Condensing lens, mirror, image sensor, amplifier, peak
Hold unit, A / D converter, characteristic detection unit, characteristic storage unit,
Shading correction unit, line buffer, digital image
It has a processing unit, a system control unit, and an operation display unit. When an instruction to read a document is given, the reading of the document is performed.
Before taking the document, make sure that the light source is not
Expose the white reference plate. The light applied to the white reference plate is a mirror
After the optical path is changed by the
Incident on the image sensor. The image sensor is the incident optical signal
The signal is converted to an electric signal and amplified by an amplifier. Peak Hall
The load section detects the upper and lower limits of the amplified signal,
The / D converter changes the range of change of the signal amplified by the amplifier.
The range of conversion is the amplified signal from the image sensor.
Is quantized. The characteristic detection unit converts the quantized signal into an image
The maximum and minimum values of the output signal of the sensor
Detected as a characteristic, and the characteristic storage unit detects the detected bright output waveform.
Store the characteristics. Next, the A / D converter determines that the original is in the original reading position.
Image sensor with the light source turned off
Quantize the output signal of the The characteristic detection unit
The maximum and minimum values of the output signal of the image sensor from the signal
Detected as dark output waveform characteristics and detected by characteristic storage unit
Stores dark output waveform characteristics and read by image sensor
Be able to predict the image quality of the original. Where the characteristic
The detector detects the light output waveform characteristics and dark output waveform characteristics.
Set the maximum and minimum values of the image sensor output signal respectively.
Because it is adopted, the output waveform characteristics at the time of light and the output waveform at the time of darkness
It does not require a large amount of storage capacity to store shape characteristics.
Costly. The digital image processing section stores the stored
Output waveform characteristics and dark output waveform characteristics or S / N ratio
As an isolated pixel due to the deterioration of the read image based on
In the isolated pixel detection pattern where the pixels to be detected are continuous
If you expect that detection will not be possible,
By detecting and correcting standing, images due to background contamination etc.
The deterioration of quality may be further prevented. In addition,
Blocks are divided, for example, into four
Divide the element so that it becomes one block, and
To detect isolation. FIG. 1 shows an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
It is a block diagram. As shown in the figure, the image processing device is a system
Control unit 1, characteristic detection unit 2, characteristic storage unit 3, target
Lath 4, light source 5, white reference plate 6, mirror 7, imaging lens
8, image sensor 9, amplifier 10, peak hold unit
11, A / D converter 12, shading correction unit 13,
Digital image processing unit 14, line buffer 15, and operation
It has a display unit 16. The system control unit 1 includes a main control unit 101 and S /
N ratio calculating unit 102, parameter changing unit 103, warning output
Unit 104 and a read control unit 105;
(Not shown) based on the system program stored in the
It controls the entire processing device. The main control unit 101 is a system
The control section 1 is entirely controlled. The S / N ratio calculation unit 102 has a characteristic
Bright output waveform characteristics and dark output waveforms stored in storage unit 3
S / N ratio = 20 × log ((output waveform characteristics at light
) / (Maximum value of dark output waveform characteristics))
To obtain the S / N ratio and store it in the characteristic storage unit 3. Parame
The data change unit 103 outputs the bright output waveform stored in the characteristic storage unit 3.
Characteristics in accordance with the characteristics and dark output waveform characteristics or S / N ratio.
Digital image processing section.
According to the output waveform characteristics at light and the output waveform characteristics at dark.
For example, MTF correction coefficient, isolated pixel detection pattern, binarization
Image processing parameters for the scanned document, such as thresholds and edge detection thresholds
Change parameters. Here, the MTF correction coefficient is optical
To correct the deterioration of image contrast caused by passing through the system
Is a weighting coefficient for the surrounding pixels. Binarization threshold and
Is a threshold value for converting a multi-level image signal into a black-and-white binary signal.
is there. The edge detection threshold is the pixel of interest and its surroundings
When the density difference from the pixel is greater than or equal to
The edge of the original in the process of replacing with white or black pixels
This is a threshold used for the determination. The warning output unit 104 stores characteristics
Light output waveform characteristics and dark output waveform characteristics stored in section 3
Can maintain a certain level of image quality even when corrected based on
When there is no such message, a warning is displayed on the operation display unit 16. For example,
When the S / N ratio falls below 20db, the warning output unit 104
A warning is displayed on the operation display unit 16. The read control unit 105
Light source when reading images or reading output waveform characteristics
5 emits light. Note that MTF correction and isolated pixel detection
Will be described later. The characteristic detecting section 2 has a maximum value detecting section 201 and a minimum value detecting section 201.
A value detection unit 202 is provided. Maximum value detection unit 201 is based on white
Output signal of the image sensor 9 when the plate 6 is exposed and scanned.
Of the image sensor 9 when the light source 5 is turned off.
Detect the maximum value of the force signal. Similarly, the minimum value detection unit 202
Is the image sensor 9 when the white reference plate 6 is exposed and scanned.
The minimum value of the output signal and the image sensor when the light source 5 is turned off
The minimum value of the output signal of the sensor 9 is detected. The characteristic storage unit 3 is clear
The time waveform characteristic storage unit 301 and the dark waveform characteristic storage unit 302
Prepare. The bright waveform characteristic storage unit 301 stores the maximum value detection unit 20.
Exposure of white reference plate 6 detected by 1 and minimum value detection unit 202
Maximum value of the output signal of the image sensor 9 when scanning is performed,
And the minimum value is stored as 8bit each as the output waveform characteristic at the time of light.
I do. The dark waveform characteristic storage unit 302 stores an image when the light source 5 is turned off.
When the maximum value and the minimum value of the output signal of the
Store as output waveform characteristics. The target glass 4 guides the conveyance of the original 17.
To prevent dust from entering the optical system. Light source 5 is Hara
When reading a manuscript or reading the bright output waveform characteristics,
The white reference plate 6 is illuminated. Mirror 7 is original 17 or white base
The reflected light from the quasi-plate 6 is guided by a predetermined optical path length. Imaging lens
The mirror 8 converts the original image guided by the mirror 7 at a predetermined reduction ratio.
Form an image. Image sensor 9 forms an image with imaging lens 8
The obtained optical information is photoelectrically converted into an electric signal. Amplifier 10
The analog signal from the image sensor 9 is increased at a predetermined magnification.
Width. The peak hold unit 11 is amplified by the amplifier 10
The detected maximum value of one line of the image signal is detected and held. A /
D converter 12 is the maximum value held by peak hold unit 11
The image signal is quantized based on. Shading correction
The unit 13 is an image data quantized by the A / D converter 12
The shading distortion caused by the characteristics of the optical system.
to correct. The digital image processing unit 14
Various types of image signals from which distortion has been removed by the corrector 13
Image processing. Line buffer 15 is Shadin
Various types referred to by the image correction unit 13 and the digital image processing 14.
Store the data. Diagram of the operation of the image processing apparatus having the above configuration
This will be described with reference to the flowchart of FIG. The operator inputs an instruction to read the document 17
Then (step S1), prior to reading the document 17,
The system control unit 1 stores in the light-time waveform characteristic storage unit 301.
Since the maximum value is cleared to zero and the minimum value is represented by 8 bits
After setting 0FFH, which is the maximum number that can be
2) Turn on the light source 5 (step S3). From light source 5
Is transmitted through the target glass 4 and reaches the white reference plate 6.
And a part of the irradiation light is reflected according to the reflectance of the white reference plate 6.
Shoot. The reflected light is divided into two types: specularly reflected light and irregularly reflected light.
Among them, part of the irregularly reflected light is transmitted through mirror-7.
To form an image on the image sensor 9 by the imaging lens 8.
You. A / D converter 12 outputs image sensor 9 for each pixel
, And the characteristic detecting unit 2 sequentially converts the quantized image data
The maximum value and the minimum value are detected by comparison (step S4),
It is stored in the light waveform characteristic storage unit 301 (step S
5). Here, the characteristic detecting unit 2 is, for example, one line in the main scanning direction.
When there are 2048 pixels in the area, the characteristic detection unit 2
The maximum value of the child pixel data that has been detected up to that point
And the minimum value, the pixel data
Greater than the maximum value detected so far or less than the minimum value
The maximum value or the minimum value is replaced for all pixels
Min and max values by repeating 2048 times which is the minute
Is detected. The reflected light of the white reference plate 6 when illuminating the white reference plate 6
The maximum value and the minimum value are detected, and the light waveform characteristic storage unit 301 is detected.
After that, the system control unit 1 stores the dark waveform characteristic storage unit.
The maximum value stored in 302 is cleared to zero and the minimum value is 8 bits
Set 0FFH, which is the maximum number that can be represented (step
Step S6), the light source 5 is turned off (step S7). In the dark
Just as when the waveform characteristics were stored, the image
The output of the sensor 9 is quantized by the A / D converter 12 for each pixel,
The characteristic detecting unit 2 sequentially compares the quantized pixel data, and
The maximum value and the minimum value are detected (step S8), and the dark waveform
It is stored in the sex storage unit 302 (step S9). like this
In addition, as the output waveform characteristics during light,
Takes the maximum and minimum values of the output of the di-sensor 9 and outputs it in the dark
Output of image sensor 9 when light source 5 is turned off as waveform characteristics
Since the maximum value and the minimum value of
It is not necessary to store all the outputs of the
The amount can be reduced. The maximum and minimum values
Instead of taking the standard deviation or the mean.
good. Parameter changing section 10 of system control section 1
3 is a light output waveform characteristic stored in the characteristic storage unit 3 and a dark output characteristic.
Based on output waveform characteristics, for example, MTF correction coefficient, isolated pixel
Read detection patterns, binarization thresholds, edge detection thresholds, etc.
The image processing parameters of the original document (step S
10). After that, start reading the image and
The image data read by the sensor 9 to the shading correction unit 1
3 and processed by the digital image processing unit 14 (step
Step S11). Note that the parameter changing unit 103 outputs the light
Based on S / N ratio instead of waveform characteristics and dark output waveform characteristics
May change the image processing parameters of the scanned original.
No. Next, the read image data is digitally converted.
As an example of image processing when processing is performed by the image processing unit 14, M
MTF correction which is a weighting factor when performing TF correction
The coefficient will be described. MTF correction of digital image data is performed by reading
A predetermined area including the target pixel of the captured image, for example, 3 pixels × 3
Cut out the pixel, weight the surrounding pixels, and
Generally. 3 pixel x 3 pixel area
(Hereinafter referred to as “matrix register”)
, And E as a target pixel, A, B, C, D, F,
G, H, and I are defined as peripheral pixels. For example, as shown in FIG.
As described above, the target pixel E is weighted by the coefficient 3, and the target pixel E
Weight the peripheral pixels B, D, F, and I of the
Then, the pixel density E1 of the target pixel E after the density correction is E1 =
3 × E0− (B0 + D0 + F0 + H0) / 2. This
Here, B0, D0, E0, F0, and H0 are multi-value density data.
It is. First, a correction operation at a uniform density will be considered.
Then, the constituent pixel data of the matrix register are all the same
Since it is data, the operation result is E1 = 3 × E0−4 × E
0/2 = E0, and the density correction of the target pixel E is not performed.
No. Next, the density of the peripheral pixel is, for example,
1/2, that is, the level of the pixel of interest is
Considering the case of being higher than the prime by E0 / 2, E1 = 3 ×
E0− (4 × E0) / (2 × 2) = 2 × E0.
Density correction is performed by 0. That is, the density E of the peripheral pixels
The density is increased by 3 × E0 / 2 compared to 0/2,
The contrast will be enhanced. Conversely, the level of the peripheral pixel is 3/2 of the pixel of interest.
, E1 = 3 × E0−3 × E0 = 0, and −
The density correction of E0 is performed. That is, the density of peripheral pixels is 3 ×
The density is lower by 3 × E0 / 2 than E0 / 2,
The side contrast will be enhanced. like this
Contrast correction is changed by weighting coefficient of each pixel
be able to. FIGS. 5 to 7 show examples of setting weighting coefficients. Figure
The weighting coefficient of 5 is E1 = 4 × E0− (2 × B0 + D0
+ F0 + 2 × H0) / 2, which is smaller than the case shown in FIG.
In all cases, the contrast correction effect in the sub-scanning direction is strong. In FIG.
The weighting factor is E1 = 4 × E0− (B0 + 2 × D0 + 2
× F0 + H0) / 2, which is smaller than the case shown in FIG.
Strong contrast correction effect in the main scanning direction. 7 weights
The weighting coefficient is E1 = 5 × E0− (B0 + D0 + F0 + H
0), and in the main scanning direction and in comparison with the case shown in FIG.
Strong contrast correction effect in the sub-scanning direction. FIG. 7 shows the contrast correction function.
Is the largest, and the reproducibility of the character image is good. However
To reduce the amount of illumination of the original due to deterioration of the light source over time.
Pay attention as the reading quality of the scanner unit deteriorates
Strong correction works on noise components superimposed on pixel E
However, a so-called black spot occurs in an area that should be a white background.
Background dirt may occur. So read the manuscript
The reading quality of the image sensor 9 is monitored every
MTF correction according to the reading quality of the image sensor 9
By changing the coefficient, due to aging after shipping
Prevent degradation of image quality. Also, for example, an MTF correction
If changing the number does not prevent the image quality from deteriorating,
The warning output unit 104 of the system control unit 1
Outputs a warning from the
A warning may be required. This allows the maintainer
To easily determine the necessity of installation and improve the reliability of equipment.
Can be. The matrix size of the MTF correction is 3
It is not limited to pixels x 3 pixels.
The number can also be set arbitrarily for the data in the matrix.
Is possible. The MTF correction calculation is performed by the system controller 1
May be performed, for example, as shown in FIG.
May be performed by the MTF correction calculation unit configured as described above. Figure smell
The matrix register size to 3 pixels x 3 pixels,
The target pixel E, and peripheral pixels of the target pixel E are A, B, C, D,
Expressed as F, G, H, I. Also, the density of each pixel A to I
A0, B0, C0, D0, E0, F0, G0,
H0 and I0 are represented by 5 bits. The MTF correction operation unit includes a first subtractor 21 and a second
Subtractor 22, third subtractor 23, fourth subtractor 24, first adder
An arithmetic unit 25, a second adder 26, a first multiplexer 27,
Second multiplexer 28, third adder 29, inverter
30 and a fourth adder 31. The first subtractor 21 is B
The difference (B0-E0) between the density of the pixel and the density of the E pixel is calculated. No.
The two subtractor 22 calculates the difference between the densities of the H pixel and the E pixel (H0−E
0) is calculated. The third subtractor 23 calculates the density of the D pixel and the E pixel.
The degree difference (D0-E0) is calculated. The fourth subtractor 24 is
The difference between the densities of the D pixel and the E pixel (D0-E0) is calculated.
The first adder 25 is a function of the first subtractor 21 and the second subtractor 22.
Add the calculation results and calculate (B0 + H0-2 × E0)
You. The second adder 26 includes a third subtractor 23 and a fourth subtractor 24.
Is added to calculate (D0 + F0-2 × E0)
I do. The first multiplexer 27 has a selection signal MTFSL0.
When the signal is 1, the operation result of the first adder 25 is output, and MT
When the FSL0 signal is 0, the operation result of the first adder 25 is
((B0 + H0) / 2-E0) is output. No.
The dual multiplexer 28 outputs the MTFSL1 signal, which is a selection signal, to 1
At the time, the operation result of the second adder 26 is output, and MTFSL1 is set to 0.
The result of the operation of the second adder 26 was shifted by 1 bit
((D0 + F0) / 2-E0) is output. Third adder
29 is the output of the first multiplexer 27 and the second multiplexer.
The output of the kusa 28 is added. Inverter 30 adds third
The result of operation of the unit 29 is inverted in bit units. Fourth adder
31 indicates the signal inverted by the inverter 30 and the density of the E pixel.
to add. When the MTF correction calculation unit is configured as described above,
Depending on the setting of the MTFSL0 and MTFSL1 signals
As shown in FIG. 9, the density E0 of the pixel E is calculated as E1 = 3 ×
E0− (B0 + D0 + F0 + H0) / 2, E1 = 4 × E
0− (2 × B0 + D0 + F0 + 2 × H0) / 2, E1 =
4 × E0− (B0 + 2 × D0 + 2 × F0 + H0) / 2,
E1 = 5 × E0− (B0 + D0 + F0 + H0) / 2 = 4
Can be corrected as follows. When the MTF correction is performed by the MTF correction calculation unit,
The operation in the case of FIG.
I will tell. As described in the flowchart of FIG.
Brightness output waveform characteristics and darkness output waveform characteristics stored in the characteristic storage unit 3
Is stored (step S21), the system control unit 1
S / N ratio calculating means 102 of S / N ratio = 20 × log
((Minimum value of light output waveform characteristics) / (dark output waveform characteristics
) Is calculated to determine the S / N ratio (step S
22). The main control unit 101 of the system control unit 1 has an S / N ratio
The S / N ratio calculated by the calculation means 102 is compared with a predetermined threshold value.
For example, if the S / N ratio is set to a threshold value of 20db,
If it is low (step S23), the selection signal MTFSL0
The signal and the MTFSL1 signal are set to 0, and the pixel E of interest is corrected.
As a formula for calculating the density E1, E1 = 3 × E0− (B0 + D
0 + F0 + H0) / 2 is selected (step S24).
A warning is displayed via the notification output unit 104 (step S2).
5). Thereafter, the original is read by the image sensor 9 (scan).
Steps S26 and S27), read from the image sensor 9
After the shading correction unit 13 corrects the
The density of the pixel of interest is E1 = 3 × E0−
(B0 + D0 + F0 + H0) / 2
Correct. As described above, when the S / N ratio is low, MTF compensation is performed.
The correction strength is reduced to prevent image quality deterioration.
Can be Next, the read image data is digitally converted.
Isolated pixel detection processing when processing is performed by the image processing unit 14;
The isolated block detection processing will be described. The isolated pixel detection pattern corresponds to 2 of the read image.
Isolated pixels of the image signal after binarization are detected by pattern matching.
It is used when issuing. For example, 3 pixels x 3 pixels
And the matrix configuration data is shown in FIG.
(A) and an isolated pixel detection pattern as shown in FIG.
Pixel of interest at the center of the matrix when matching
Is regarded as an isolated point, and as shown in FIG. 11B or FIG.
Invert the polarity as shown. For example, for facsimile machines
Is to compress the binarized image signal with a predetermined algorithm
And modulates the image signal and sends it out over the telephone line.
The rate greatly affects the transmission time, but white information or black information
The compression ratio increases as the continuity increases. So, like this
Transmission time by eliminating isolated points of data after binarization
Can be reduced. It is indicated by a black circle in the figure.
Pixels are black pixels, and pixels indicated by white circles are white pixels.
You. The reading quality of the image sensor 9 is
When it is reduced, isolated pixels are generated and the image quality is also deteriorated. There
As the reading quality deteriorates, the isolated pixel detection
Change the turn to increase the ability to detect isolated pixel blocks
This prevents significant image quality degradation due to background contamination.
Can be stopped. The isolated image shown in FIG.
Isolation by rotating the element detection pattern around the pixel of interest
A pixel detection pattern may be used. FIG. 11 (a)
In FIG. 12A, an isolated pixel detection in which a black pixel is isolated is performed.
Output pattern, but white pixels are isolated
Patterns may also be used. Further, the reading quality of the image sensor 9 is improved.
If the S / N ratio decreases, the background becomes dirty or white pixels
Frequency increases, and the ground
Skin stains or white pixels are generated. Background dirt
Or, if white pixels continue, for example, as shown in FIG.
In the isolated pixel detection pattern shown in FIG.
Or a blank pixel cannot be detected. So, for example
For example, a matrix of 6 pixels × 6 pixels is formed, and FIG.
And invert four adjacent pixels as shown in FIG.
Such an isolated pixel detection pattern may be used. What
Note that an isolated image obtained by rotating the isolated pixel detection pattern in FIG.
An element detection pattern may be used. Further, a matrix of 6 pixels × 6 pixels is formed.
4 pixels adjacent to each other as one block
Alternatively, an isolated pixel may be detected on a per-clock basis. This place
The operation in this case will be described with reference to the flowchart of FIG.
You. As described in the flowchart of FIG.
Brightness output waveform characteristics and darkness output waveform characteristics stored in the characteristic storage unit 3
Is stored (step S31), the system control unit 1
S / N ratio calculating means 102 of S / N ratio = 20 × log
((Minimum value of light output waveform characteristics) / (dark output waveform characteristics
) Is calculated to determine the S / N ratio (step S
32). Thereafter, the original is read by the image sensor 9.
The signal read from the image sensor 9
After shading correction by the shading correction unit 13 (step
Step S33), the digital image processing unit 14 calculates the S / N ratio
A predetermined first threshold value for the S / N ratio determined by stage 102, eg
S / N ratio obtained by comparing with 20db (step S34)
Is smaller than the first threshold, a matrix of 3 pixels x 3 pixels
And the isolated image shown in FIGS. 11 and 12, for example.
Detect isolated pixels using element detection pattern (step
S35). If an isolated pixel is detected, a digital image
The processing unit 14 inverts the polarity of the isolated pixel and outputs the detected isolated image.
Element is forcibly changed to a white pixel or a black pixel (step S
36). Next, the digital image processing unit 14 performs S / N
The S / N ratio obtained by the ratio calculation means 102 is set to a second threshold value which is predetermined.
The value is compared with, for example, 10 db (step S37). Asked
If the S / N ratio is smaller than the second threshold, the image sensor 9
Image reading quality has deteriorated.
The digital image processing unit 14 has 6 pixels ×
Construct a matrix of 6 pixels, 4 pixels adjacent to each other
Is divided into nine blocks as one block. Digital
The image processing unit 14 determines the number of white pixels and black pixels in each block.
Are compared, for example, if there are three or more black pixels in the block
If present, the block is a black pixel block, block
If there are three or more white pixels in the block,
White pixel block, two white and black pixels in the block
If there is a single element, judge as the same attribute as the previous block
Then, for example, as shown in FIG.
(Step S38). That
Thereafter, the digital image processing unit 14 performs the above-described 3 × 3 pixels.
The pattern is used in the same way as when the matrix of
To detect an isolated block (step S39).
As shown in the figure, all pixels in the block of interest are
Is changed to a black pixel (step S40). in this way,
For example, the first threshold is set to 20d as the threshold to be compared with the S / N ratio.
b, the second threshold value is set to 10db, and the number of isolated pixels depends on the S / N ratio.
And isolated block detection, isolated pixel detection
Processing to be performed, processing to detect isolated pixels and isolated blocks
Since three types of processing are performed, the reading of the image sensor 9 is performed.
If the captured image quality is good,
Read the image sensor 9 so as to reproduce the image
If the image quality is poor, remove background stains or white pixels.
It can be corrected. In the above embodiment, the characteristic detecting section 2
A large value detection unit 201 and a minimum value detection unit 202 are provided.
As shown in FIG.
Calculate the maximum and minimum values of the shape characteristics and dark output waveform characteristics
You may make it. When the maximum value is detected, the system control unit 1
For example, the held value of the 8-bit maximum / minimum value detection unit 203 is set to 00H.
Reset and maximum value to exclusive logic gate 204
/ Set the minimum value switching signal to H level. Then enter
The data is the maximum / minimum value detection unit 203 and the comparator 20
5 is input. Comparator 205 detects maximum and minimum values
When the input signal is larger than the held value of
Generates an inactive pulse signal. This pulse
Normally, glitches occur when input data is switched.
This is different from the switching of the input data as shown in FIG.
Sampling with a clock SCK that has a certain timing
After that, it is input to the latch of the maximum / minimum value detection unit 203. Sa
Input data that has occurred after sampling
And the maximum value is updated. When the minimum value is detected, the system control unit
1 sets the control signal to the exclusive logic gate 204 to L level.
Set. Thereby, the input and output of the exclusive logic gate 204 are output.
The polarity of the input data is reversed between the forces. That is, small
Data is converted to larger data,
As a result, the maximum value is detected using the
A small value will be detected. Of the maximum / minimum value detection unit 203
The polarity of the output data is inverted again by the exclusive logic gate 207,
Make the same polarity as the input data. With such a circuit configuration
2 circuits independent of maximum value detection and minimum value detection
It is not necessary to provide
Can be. In the above embodiment, the S / N ratio was calculated.
Unit 102 and parameter changing unit 103 as a system control unit
1, but may be provided outside the system control unit 1. As described above, the image processing of the present invention
The device is an image sensor when the white reference plate is exposed and scanned.
The maximum and minimum values of the output signal are used as the output waveform characteristics during light.
Turn off the light source and turn on the white light
Maximum value of the image sensor output signal when scanning the reference plate
And dark output to store the minimum value as dark output waveform characteristics
Waveform characteristic storage means for storing the stored bright output waveform characteristics and darkness
S / N ratio to calculate and store S / N ratio from time output waveform characteristics
Storage means, and a plurality of threshold values for which the stored S / N ratio is predetermined
After binarization of the read image according to the comparison result
Divide signal pixels into blocks consisting of adjacent pixels
And isolated blocks are detected by pattern matching.
And image processing means for performing correction. Therefore, the image
Even if the sensor output has a lot of noise components
It is possible to prevent a decrease in image quality due to background contamination or the like.
【図面の簡単な説明】
【図1】この発明の画像処理装置の構成図である。
【図2】画像処理装置の概略動作を示すフローチャート
である。
【図3】マトリックスレジスタの構成図である。
【図4】MTF補正の重み付け例を示す説明図である。
【図5】副走査方向の補正強度が強いMTF補正の重み
付け例を示す説明図である。
【図6】主走査方向の補正強度が強いMTF補正の重み
付け例を示す説明図である。
【図7】補正強度が強いMTF補正の重み付け例を示す
説明図である。
【図8】MTF補正演算部の構成図である。
【図9】選択信号とMTF補正の演算式の関係を表わす
説明図である。
【図10】MTF補正演算部の動作を表わすフローチャ
ートである。
【図11】注目画素のみが異なる孤立画素検出パターン
の構成図である。
【図12】注目画素が突出して異なる孤立画素検出パタ
ーンの構成図である。
【図13】中央4画素が異なる孤立画素検出パターンの
構成図である。
【図14】中央4画素が突出して異なる孤立画素検出パ
ターンの構成図である。
【図15】孤立ブロック検出の動作を表わすフローチャ
ートである。
【図16】6画素×6画素のマトリックスレジスタの構
成図である。
【図17】ブロックの構成図である。
【図18】補正後の6画素×6画素のマトリックスレジ
スタの構成図である。
【図19】最大値及び最小値を検出する回路の構成図で
ある。
【図20】最大値検出時のタイミングチャートである。
【図21】最小値検出時のタイミングチャートである。
【符号の説明】
1 システム制御部
102 S/N比算出部
103 パラメータ変更部
2 特性検出部
3 特性記憶部
301 明時波形特性記憶部
302 暗時波形特性記憶部
5 光源
6 白基準板
9 イメージセンサ
10 増幅器
12 A/D変換器
13 シェーディング補正部
14 デジタル画像処理部BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a configuration diagram of an image processing apparatus according to the present invention. FIG. 2 is a flowchart illustrating a schematic operation of the image processing apparatus. FIG. 3 is a configuration diagram of a matrix register. FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an example of weighting for MTF correction. FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of weighting of MTF correction having a high correction strength in the sub-scanning direction. FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating an example of weighting MTF correction with a high correction strength in the main scanning direction. FIG. 7 is an explanatory diagram showing a weighting example of MTF correction having a high correction strength. FIG. 8 is a configuration diagram of an MTF correction calculation unit. FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating a relationship between a selection signal and an arithmetic expression for MTF correction. FIG. 10 is a flowchart illustrating an operation of an MTF correction calculation unit. FIG. 11 is a configuration diagram of an isolated pixel detection pattern that differs only in a pixel of interest. FIG. 12 is a configuration diagram of an isolated pixel detection pattern in which a target pixel protrudes and is different. FIG. 13 is a configuration diagram of an isolated pixel detection pattern in which four central pixels are different. FIG. 14 is a configuration diagram of an isolated pixel detection pattern in which four central pixels protrude and are different. FIG. 15 is a flowchart illustrating an operation of detecting an isolated block. FIG. 16 is a configuration diagram of a 6 × 6 pixel matrix register. FIG. 17 is a configuration diagram of a block. FIG. 18 is a configuration diagram of a 6 × 6 pixel matrix register after correction. FIG. 19 is a configuration diagram of a circuit that detects a maximum value and a minimum value. FIG. 20 is a timing chart when a maximum value is detected. FIG. 21 is a timing chart when a minimum value is detected. [Description of Signs] 1 System control unit 102 S / N ratio calculation unit 103 Parameter change unit 2 Characteristic detection unit 3 Characteristic storage unit 301 Bright waveform characteristic storage unit 302 Dark waveform characteristic storage unit 5 Light source 6 White reference plate 9 Image Sensor 10 Amplifier 12 A / D converter 13 Shading correction unit 14 Digital image processing unit
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) H04N 1/04 H04N 1/407 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on front page (58) Field surveyed (Int.Cl. 7 , DB name) H04N 1/04 H04N 1/407
Claims (1)
による光画信号を画素単位に電気画信号に変換するイメ
ージセンサを有する画像処理装置において、 白基準板を露光し走査した際のイメージセンサ出力信号
の最大値及び最小値を明時出力波形特性として記憶する
明時出力波形特性記憶手段と、 光源を消灯し白基準板を走査した際のイメージセンサ出
力信号の最大値及び最小値を暗時出力波形特性として記
憶する暗時出力波形特性記憶手段と、 記憶した明時出力波形特性及び暗時出力波形特性からS
/N比を算出し記憶するS/N比記憶手段と、 記憶したS/N比を予め定めた複数の閾値と比較して比
較結果に応じて読み取り画像の2値化後画信号の画素を
隣接した複数画素から成るブロックに分け、孤立したブ
ロックをパターンマッチングにより検出し補正する画像
処理手段とを有することを特徴とする画像処理装置。(1) An image processing apparatus having a light source for exposing an original and an image sensor for converting an optical image signal by reflected light from the original into an electric image signal in pixel units, wherein a white reference plate is provided. A light output waveform characteristic storage means for storing the maximum value and the minimum value of the image sensor output signal when the image is exposed and scanned as a light output waveform characteristic, and the image sensor output when the light source is turned off and the white reference plate is scanned. Dark output waveform characteristic storage means for storing the maximum value and the minimum value of the signal as dark output waveform characteristics; and S based on the stored light output waveform characteristics and dark output waveform characteristics.
S / N ratio storage means for calculating and storing the / N ratio, comparing the stored S / N ratio with a plurality of predetermined thresholds, and determining the pixels of the binarized image signal of the read image in accordance with the comparison result. An image processing apparatus comprising: an image processing unit that divides a block into a plurality of adjacent pixels and detects and corrects an isolated block by pattern matching.
Priority Applications (1)
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| JP24053695A JP3476605B2 (en) | 1995-08-28 | 1995-08-28 | Image processing device |
Applications Claiming Priority (1)
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