JP5221401B2 - Image reading apparatus, image characteristic determination method and program in the apparatus - Google Patents
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Description
本発明は、画像読取装置により原稿から読み取った画像データがカラーなのか白黒なのか、或いは白紙なのかを判定する画像特性の判定技術(原稿判定技術)に関する。 The present invention relates to an image characteristic determination technique (original determination technique) for determining whether image data read from an original by an image reading apparatus is color, monochrome, or blank.
従来から、自動原稿送り装置(ADF)により多数の原稿を読み取るような画像読取装置が実用化されている。このような画像読取装置では、読み取った原稿がカラー原稿であった場合にはカラー画像を、白黒原稿であった場合には白黒画像を出力することが望ましい。これは、カラー画像のデータは白黒画像のデータに比べてデータのサイズが大きいため、原稿に適切に対応したモードで画像を出力することで、ハードディスク等の記憶容量を節約できるからである。しかしながら、ユーザがADFにセットした多数の原稿ごとに読み取りモードを指定する作業は非常に煩わしく、作業効率が悪い。 Conventionally, an image reading apparatus that reads a large number of originals by an automatic original feeder (ADF) has been put into practical use. In such an image reading apparatus, it is desirable to output a color image when the read original is a color original and a black and white image when the original is a black and white original. This is because the color image data has a larger data size than the monochrome image data, and the storage capacity of the hard disk or the like can be saved by outputting the image in a mode corresponding to the original appropriately. However, the operation of designating the reading mode for each of a large number of documents set on the ADF by the user is very troublesome and the work efficiency is poor.
そこで原稿種別としてカラーか白黒かを判定し、自動で原稿の読み取りモードを設定する原稿種別判定機能(画像特性の判定機能)が実用化されている。この機能によれば、ユーザがカラー原稿と白黒原稿とを区別する必要はなく、多数の原稿をADFにセットしてスタートキーを押すだけで、カラー原稿であった場合にはカラー画像が、白黒原稿であった場合には白黒画像がそれぞれ出力される。このように原稿種別に対応した適切な読み取りモードで画像を出力することで、ハードディスク等の記憶容量を無駄に使用することなく、コスト削減に貢献できる。また、原稿種別として白紙か否かを判定し、白紙であれば保存せずに記憶容量を節約することもできる。 Therefore, a document type determination function (image characteristic determination function) that determines whether the document type is color or black and white and automatically sets a document reading mode has been put into practical use. According to this function, it is not necessary for the user to distinguish between a color original and a black and white original, and if a large number of originals are simply set on the ADF and the start key is pressed, the color image is converted to black and white. If the document is a manuscript, a monochrome image is output. Thus, by outputting an image in an appropriate reading mode corresponding to the document type, it is possible to contribute to cost reduction without wasting storage capacity such as a hard disk. In addition, it is determined whether or not the original type is blank, and if it is blank, the storage capacity can be saved without saving.
また、読み取った画像に画像処理等を施す際に、白黒原稿は白黒画像のデータサイズで処理を実行できるので、一連の読み取り処理における読み取り速度の向上も期待できる。さらに、ユーザがカラー原稿か白黒原稿かを気にする必要がなくなるので、より快適な操作性を実現できる。 In addition, when image processing or the like is performed on the read image, the black and white document can be processed with the data size of the black and white image, so that an improvement in reading speed in a series of reading processes can be expected. Furthermore, since the user does not have to worry about whether the document is a color document or a monochrome document, more comfortable operability can be realized.
この原稿種別判定機能について、例えば特許文献1には、画素毎にカラー画素/白黒画素の判定を行い、その判定結果に基づき主走査方向と副走査方向とにカラー画素を計数することで、原稿の種別を判定する技術が記載されている。しかしながら、この技術では、原稿中にしわが含まれている場合等に原稿種別を誤判定してしまうおそれがある。
With respect to this document type determination function, for example, in
図1は、原稿からの反射光のR(赤色)、G(緑色)、B(青色)の各成分を個別に読み取ることのできる3ラインイメージセンサによる画像読取時のセンサ周辺の断面図である。図1において、SRはR(赤色)成分読み取りセンサである。SGはG(緑色)成分読み取りセンサである。SBはB(青色)成分読み取りセンサである。Dは搬送中の原稿である。図1のような構成を持つ画像読取装置では、原稿Dの画像情報を正しく読み取るためには、3ラインイメージセンサの各センサと原稿Dとの距離DR,DG,DBが互いに等しいことが条件となる。 FIG. 1 is a cross-sectional view of a sensor periphery during image reading by a three-line image sensor that can individually read R (red), G (green), and B (blue) components of reflected light from a document. . In FIG. 1, SR is an R (red) component reading sensor. SG is a G (green) component reading sensor. SB is a B (blue) component reading sensor. D is a document being conveyed. In the image reading apparatus having the configuration as shown in FIG. 1, in order to correctly read the image information of the document D, the distances DR, DG, and DB between the sensors of the three-line image sensor and the document D must be equal to each other. Become.
ところが、図1に示すように、原稿Dにしわが含まれていた場合、3ラインイメージセンサの各センサと原稿Dとの距離DR,DG,DBが同等ではなくなってしまう。このため、R成分読み取りセンサSR、G成分読み取りセンサSG、B成分読み取りセンサSBそれぞれの出力レベルの大きさにバラツキが発生し、原稿画像とは異なる色合い及び色味を有する画像データ(以下、ノイズ)が形成されてしまうことがある。これが結果として原稿種別の誤判定の原因となってしまう。 However, as shown in FIG. 1, when the document D includes wrinkles, the distances DR, DG, and DB between the sensors of the three-line image sensor and the document D are not equal. For this reason, the output level of each of the R component reading sensor SR, the G component reading sensor SG, and the B component reading sensor SB varies, and image data (hereinafter referred to as noise) having a different hue and color from the original image. ) May be formed. This results in erroneous determination of the document type.
そこで原稿に含まれるしわの影響を軽減させるために、例えば特許文献2には、原稿搬送路の幅方向に延在する基準面と、基準面に対向する押さえ部材とで原稿を押圧し、原稿面に形成されたしわを矯正する技術が記載されている。この技術によりしわが矯正された原稿面を読み取ることで、しわの影響を軽減した原稿種別判定を実現することができる。
しかしながら、特許文献2に記載された技術では、原稿を押圧するための抑え部材が必要になるので、原稿種別判定の高精度化を実現するのと引き換えに、コスト高を招いてしまう。 However, since the technique described in Patent Document 2 requires a restraining member for pressing the document, the cost is increased in exchange for realizing high accuracy of the document type determination.
本発明は、しわ領域が含まれている画像データに対して画像特性を高精度に判定できる技術を実現することを目的とする。 An object of the present invention is to realize a technique capable of determining image characteristics with high accuracy for image data including a wrinkle region.
上記課題を解決するために、本発明の画像読取装置は、搬送される原稿の画像を読み取る画像読取装置であって、搬送中の原稿から画像を読み取る読取手段と、前記読取手段により読み取った画像データの各画素の色空間情報を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された各画素の色空間情報を用いて各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定手段と、前記しわ領域判定手段による判定の結果を用いて前記画像データの特性を判定する特性判定手段と、を有し、前記色空間情報は、各画素の彩度値を含み、前記特性判定手段は、前記画像データの画素であって前記しわ領域判定手段によりしわ領域に含まれていないと判定され、かつ彩度値が第1の閾値に満たない画素の数に基づいて、前記画像データがカラー画像データであるか白黒画像データであるかを判定する。
また、本発明の画像読取装置は、原稿から画像を読み取る読取手段と、前記読取手段により読み取った画像データの各画素の色空間情報を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された各画素の色空間情報を用いて各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定手段と、前記しわ領域判定手段による判定の結果を用いて前記画像データの特性を判定する特性判定手段と、を有し、前記色空間情報は、各画素の彩度値を含み、前記特性判定手段は、前記画像データの中の画素であって前記しわ領域判定手段によりしわ領域に含まれていないと判定され、かつ彩度値が第2の閾値に満たない画素の数と、前記しわ領域に含まれていると判定され、かつ彩度値が第3の閾値に満たない画素の数とを用いて前記画像データがカラー画像データか白黒画像データかを判定する。
In order to solve the above-described problems, an image reading apparatus according to the present invention is an image reading apparatus that reads an image of a document that is being transported, a reading unit that reads an image from a document that is being transported, and an image that is read by the reading unit. Calculation means for calculating color space information of each pixel of data, wrinkle area determination means for determining whether each pixel is included in the wrinkle area using the color space information of each pixel calculated by the calculation means, using the result of the determination by the wrinkle area determination means have a, and determining characteristic judgment means a characteristic of the image data, the color space information includes a chroma value of each pixel, the characteristic determination unit, the Based on the number of pixels of the image data that are determined not to be included in the wrinkle region by the wrinkle region determination unit and whose saturation value does not satisfy the first threshold value, the image data is color image data. Determines whether the black-and-white image data whether it is data.
The image reading apparatus of the present invention includes a reading unit that reads an image from a document, a calculation unit that calculates color space information of each pixel of image data read by the reading unit, and each pixel calculated by the calculation unit. Wrinkle area determination means for determining whether each pixel is included in the wrinkle area using the color space information, and characteristic determination means for determining the characteristics of the image data using the determination result by the wrinkle area determination means, The color space information includes a saturation value of each pixel, and the characteristic determination means determines that the pixel is in the image data and is not included in the wrinkle area by the wrinkle area determination means. And the number of pixels whose saturation value is less than the second threshold and the number of pixels that are determined to be included in the wrinkle region and whose saturation value is less than the third threshold. The image data is a color image. Determines whether the data or black-and-white image data.
また、本発明の画像特性の判定方法は、搬送中の原稿から画像を読み取る読取手段を有する画像読取装置を用いて得た画像データにおける画像特性の判定方法であって、前記読取手段により読み取った画像データの各画素の色空間情報を算出する算出工程と、前記算出工程により算出された各画素の色空間情報を用いて各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定工程と、前記しわ領域判定工程による判定の結果を用いて前記画像データの特性を判定する特性判定工程と、を有し、前記色空間情報は、各画素の彩度値を含み、前記特性判定工程は、前記画像データの画素であって前記しわ領域判定手段によりしわ領域に含まれていないと判定され、かつ彩度値が第1の閾値に満たない画素の数に基づいて、前記画像データがカラー画像データであるか白黒画像データであるかを判定する。
また、本発明の画像特性の判定方法は、原稿から画像を読み取る読取手段を有する画像読取装置を用いて得た画像データにおける画像特性の判定方法であって、前記読取手段により読み取った画像データの各画素の色空間情報を算出する算出工程と、前記算出工程により算出された各画素の色空間情報を用いて各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定工程と、前記しわ領域判定工程による判定の結果を用いて前記画像データの特性を判定する特性判定工程と、を有し、前記色空間情報は、各画素の彩度値を含み、前記特性判定工程は、前記画像データの中の画素であって前記しわ領域判定工程によりしわ領域に含まれていないと判定され、かつ彩度値が第2の閾値に満たない画素の数と、前記しわ領域に含まれていると判定され、かつ彩度値が第3の閾値に満たない画素の数とを用いて前記画像データがカラー画像データか白黒画像データかを判定する。
The image characteristic determination method of the present invention is a method for determining image characteristics in image data obtained by using an image reading apparatus having a reading unit for reading an image from a document being conveyed, the reading being performed by the reading unit. A calculation step of calculating color space information of each pixel of the image data; a wrinkle region determination step of determining whether each pixel is included in the wrinkle region using the color space information of each pixel calculated by the calculation step; have a, and determining characteristic determination step the characteristics of the image data by using the result of the determination by the wrinkle area determination step, the color space information includes a chroma value of each pixel, the characteristic determination step, Based on the number of pixels of the image data that are determined not to be included in the wrinkle region by the wrinkle region determination means and whose saturation value does not satisfy the first threshold value, the image data is color-coded. Determines whether the monochrome image data whether the image data.
The image characteristic determination method according to the present invention is a method for determining image characteristics in image data obtained by using an image reading apparatus having a reading unit for reading an image from a document, the image characteristic being read by the reading unit. A calculation step of calculating color space information of each pixel, a wrinkle region determination step of determining whether each pixel is included in the wrinkle region using the color space information of each pixel calculated by the calculation step, and the wrinkle region A characteristic determination step of determining a characteristic of the image data using a determination result of the determination step, wherein the color space information includes a saturation value of each pixel, and the characteristic determination step includes the image data The number of pixels that are determined not to be included in the wrinkle region in the wrinkle region determination step and the saturation value is less than the second threshold, and are included in the wrinkle region. Judgment Is, the image data by using the number of pixels chroma value is less than the third threshold value determines whether the color image data or monochrome image data.
本発明によれば、原稿の画像データに含まれるしわ領域による影響を受けにくい高精度な画像特性の判定を行うことができる。また、安価な構成で実現できるため、コストダウンも期待できる。 According to the present invention, it is possible to perform highly accurate image characteristic determination that is not easily affected by a wrinkle region included in image data of a document. Further, since it can be realized with an inexpensive configuration, cost reduction can be expected.
以下に、添付図面を参照して本発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。以下の実施の形態は、本発明の実現手段としての一例であり、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において本発明が適用される装置の構成や各種条件によって適宜修正又は変更されるべきものであり、本発明は以下の実施の形態に限定されるものではない。 The best mode for carrying out the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. The following embodiments are examples as means for realizing the present invention, and should be appropriately modified or changed depending on the configuration of the apparatus to which the present invention is applied and various conditions without departing from the spirit of the present invention. The present invention is not limited to the following embodiments.
また、以下では、本発明をスキャナ等の画像読取装置に適用し、カラー画像データか白黒画像データかの特性判定として白色の背景に黒色のテキストで構成された原稿を読み取る場合に行うカラー白黒判定を説明するが、同様の画像処理方法を実行する複写機やプリンタ等の画像形成装置にも適用可能である。さらに、本実施形態として例示されている構成部品の寸法、材質、形状、それらの相対配置等は、本発明が適用される装置の構成や各種条件により適宜変更されるべきものであり、本発明の範囲を以下の実施の形態に限定する趣旨のものではない。 Also, in the following, the present invention is applied to an image reading apparatus such as a scanner, and color / monochrome determination performed when a document composed of black text on a white background is read as characteristic determination of color image data or monochrome image data. However, the present invention can also be applied to an image forming apparatus such as a copying machine or a printer that executes a similar image processing method. Furthermore, the dimensions, materials, shapes, relative arrangements, and the like of the components exemplified as the present embodiment should be changed as appropriate according to the configuration of the apparatus to which the present invention is applied and various conditions. It is not intended that the scope of the present invention be limited to the following embodiments.
[実施形態1]
図2は、本発明に係る実施形態の画像読取装置の概略的な構成を示す側断面図である。
[Embodiment 1]
FIG. 2 is a side sectional view showing a schematic configuration of the image reading apparatus according to the embodiment of the present invention.
図2に示すように、画像読取装置1は、多数積載された原稿Dをピックアップするピックアップローラ2と、ピックアップローラ2によりピックアップされた原稿Dを装置内部に給送する給送ローラ3とを備える。また、画像読取装置1は、ピックアップされた原稿Dを1枚ずつ分離する分離ローラ4と、原稿Dが積載されているか否かを検知する原稿検知センサ10とを備える。
As shown in FIG. 2, the
さらに、画像読取装置1は、原稿Dを搬送するためのレジストローラ対5と、原稿Dの表面を読み取る第1画像読取部33と、原稿Dの裏面を読み取る第2画像読取部34とを備える。第1画像読取部33は、原稿Dの表面の画像をコンタクトガラス6aを介して読み取るラインイメージセンサ7aを備える。第2画像読取部34は、原稿Dの裏面の画像をコンタクトガラス6bを介して読み取るラインイメージセンサ7bと、これに対向する部材である白板9とを備える。第1及び第2画像読取部33,34の動作はスキャナ制御部301によって制御される。さらに、画像読取装置1は第1及び第2画像読取部33,34よりも下流側に配設される搬送ローラ対8を備える。
Further, the
この画像読取装置1は、光源により原稿Dを照明して原稿画像をラインイメージセンサ7a,7bにより読み取るが、光源の光量むらやラインイメージセンサ7a,7bの感度むらがあるため、白色の色基準部材を読み取って補正する必要がある。このため、光源の発光量を適正化する光量調整処理と、ラインイメージセンサ7a,7bから出力される画像信号に対する増幅率を最適化するゲイン調整処理とを実行する際にシェーディング補正データの取得が行われる。このシェーディング補正データは、光源の光量むらやラインイメージセンサ7a,7bの感度むらをラインイメージセンサ7a,7bの画素単位で補正するシェーディング補正処理に用いられる。
The
本実施形態では、上記光量調整処理やゲイン調整処理等を含めて、ラインイメージセンサ7a,7bが原稿画像を一様に読み取るための補正処理を「シェーディング補正」と呼ぶ。ここでは、原稿Dを挟むようにラインイメージセンサ7a,7bや光源と対向して配置される対向部材9の色を白色とし、この対向部材9を読み取ってシェーディング補正データの取得を行う。
In the present embodiment, the correction process for the
画像読取装置1は、原稿Dをピックアップローラ2及び給送ローラ3によって装置内部に導入し、分離ローラ4によって1枚ずつに分離する。原稿Dは、レジストローラ対5及び搬送ローラ対8によって挟持搬送され、第1画像読取部33において原稿Dの表面の画像、第2画像読取部34において原稿Dの裏面の画像がそれぞれ主走査方向(原稿搬送方向と直交する方向)に読み取られる。尚、前述したシェーディング補正データを参照して、ラインイメージセンサ7a,7bの画像信号から生成した画像データをシェーディング補正する。画像を読み取った後、原稿Dは搬送ローラ対8によって挟持搬送されて装置外部へ排出される。
The
画像を読み取るタイミングは、原稿Dの先端部が原稿検知センサ10を通過してtime1a秒経過したときに読み取りを開始し、原稿Dの後端部が原稿検知センサ10を通過してtime2a秒経過したときに読み取りを終了するように設定されている。time1aは原稿Dの先端部が原稿検知センサ10を通過してからラインイメージセンサ7a,7bに差し掛かるまでの時間である。time2aは原稿Dの後端部が原稿検知センサ10を通過し終えてからラインイメージセンサ7a,7bを通過し終えるまでの時間である。これらの値は、原稿の搬送速度をV、原稿検知センサ10とラインイメージセンサ7a,7bとの距離をLとすると、time=L/Vから求められる。
The image reading timing starts when the leading edge of the document D passes the
図3は、スキャナ制御部301及び外部制御部302の概略構成を示すブロック図である。図3において、スキャナ制御部301では、図2の第1及び第2画像読取部33,34に相当する画像読取部11、A/D変換部12、画像処理部13、制御中枢として機能するCPU14、画像データを一時記憶するメモリ15、通信部16を備える。通信部16は汎用のUSBやSCSI等であり、ホストコンピュータ17としての外部制御部302と通信可能に接続される。
FIG. 3 is a block diagram illustrating a schematic configuration of the
スキャナ制御部301の画像読取部11で読み取りを行って出力された画像信号は、A/D変換部12に入力される。A/D変換部12では、アナログ電気信号をデジタル信号に変換する。A/D変換部12でのA/D変換処理で生成された画像データは、画像処理部13へ出力される。画像処理部13にて各種画像処理が施され、出力画像として好適な状態とされた画像データは通信部16を介して外部制御部302のホストコンピュータ17に転送される。
An image signal read and output by the image reading unit 11 of the
なお、メモリ15には、CPU14が実行すべき制御プログラムが格納されており、CPU14はメモリ15からプログラム命令を読み出しながら装置を制御する。また、メモリ15は画像処理部13によって処理されたデータを一時的に記憶しておく機能も持っている。
The
図4は、図3の画像処理部13の概略構成を示すブロック図である。図4において、画像処理部13は、ラインイメージセンサ7a,7bの感度むらを画素単位で補正するシェーディング補正部2を備える。また、画像処理部13は、読み取った画像からしわ領域を検出するしわ領域検出部18と、原稿Dについてカラー原稿か白黒原稿かを判定する原稿種別判定部19とを備える。これら各部はバスライン21を介して接続されている。また、画像処理部13は、読み取った画像を出力画像として好適な状態にするための各種補正処理を行う不図示の補正処理部も含まれる。
FIG. 4 is a block diagram showing a schematic configuration of the
次に、図5のフローを参照して画像読取装置1による画像読取動作について説明する。図5において、画像読取開始指示を受けると、先ず原稿検知センサ10により原稿が不図示の原稿台に積載されているか否かを判定する(ステップS501)。原稿がないと判定された場合は、本処理を終了する。また、原稿が原稿台に積載されていると判定された場合、図3の画像読取部11により原稿の読み取りを開始する(ステップS502)。その後、画像処理部13は、A/D変換部12によりA/D変換処理された画像データをメモリ15に記憶する(ステップS503)。また、画像データは、画像処理部13のしわ領域検出部18にて後述するしわ領域検出処理が実行され、検出結果であるしわ領域の位置情報がメモリ15に保存される(ステップS504)。その後、画像処理部13の原稿種別判定部19にて原稿種別判定処理が実行され(ステップS505)、画像処理部13の不図示の補正処理部にて原稿種別に応じた画像データが作成される(ステップS506)。ステップS505での原稿種別判定処理では、後述するようにステップS504で検出されたしわ領域の位置情報が利用される。ステップS506で作成された画像データには、画像処理部13の不図示の補正処理部にて各種補正処理が施される(ステップS507)。その後、通信部16を介して外部制御部302へ出力されて(ステップS508)、ホストコンピュータ17のハードディスクに保存される。上記ステップS501からステップS508の動作を、積載された原稿がなくなるまで繰り返し実行する。
Next, an image reading operation by the
次に、図6のフローを参照して図5のステップS504におけるしわ領域検出処理について説明する。図6において、しわ領域検出部18は、先ず原稿Dの背景明度値を算出し(ステップS601)、算出した背景明度値に基づき原稿中のしわを形成する画素の明度値(以下、しわ画素明度)を決定する(ステップS602)。さらに、原稿中の各画素が、原稿のしわの尾根部と谷部に対応する画素(以下、尾根画素)であるか否かを判定する(ステップS603)。このように求めた各情報に基づき、原稿中の各画素がしわ領域に含まれているか否か判定する(ステップS604)。ここで、ある画素がしわ領域に含まれている場合には、当該画素の位置情報をメモリ15に記憶する。
Next, the wrinkle region detection process in step S504 of FIG. 5 will be described with reference to the flow of FIG. In FIG. 6, the wrinkle
次に、図7及び図8を参照して図6のステップS601における原稿Dの背景明度値の検出処理について説明する。先ず、ヒストグラム作成処理によって、メモリ15に記憶された画像データに基づきヒストグラム情報を作成する。図7と図8は、メモリ15に記憶された原稿画像からヒストグラムを作成した結果を示している。511は読み取った画像である。画像の座標系は、左上を原点(x、y)=(0,0)とし、幅方向にx軸、高さ方向にy軸を持つ。512は画像データから作成したヒストグラム情報をグラフ化して表している。ヒストグラムは画素の明度値pと、画像内における明度値pを有する画素の出現回数tとにより表される。明度値pは、下記に例示する式1により算出される。
Next, the background lightness value detection processing of the document D in step S601 in FIG. 6 will be described with reference to FIGS. First, histogram information is created based on image data stored in the
p=MAX(R,G,B)・・・(1)
但し、R,G,Bはそれぞれ、各画素をR成分、G成分、B成分に分解した3色分解信号
また、本実施形態では、R,G,Bの最大値は8ビットデータで表せる最大の値の255,最小値は0であり、pも同様の最大値、最小値を取りうる。
p = MAX (R, G, B) (1)
However, each of R, G, and B is a three-color separation signal obtained by separating each pixel into an R component, a G component, and a B component. In the present embodiment, the maximum value of R, G, and B is the maximum that can be represented by 8-bit data. 255 and the minimum value are 0, and p can take the same maximum and minimum values.
ヒストグラム作成処理は、画像内の画素を走査し、各画素の明度値pとその出現回数tをメモリ15に記憶することでヒストグラムを作成する。図7のヒストグラムにおいて、楕円520で囲っている部分は、テキスト文字を構成する画素の明度値の出現回数を表し、楕円521で囲っている部分は背景を構成する画素の明度値の出現回数を表している。図7では、原稿がテキスト文字と背景の2色で構成されており、テキスト文字の黒色の部分と背景の白色の部分の出現回数がほとんどを占めるため図示のようなヒストグラムとなる。
In the histogram creation process, the pixels in the image are scanned, and the brightness value p of each pixel and the number of appearances t thereof are stored in the
図8において、513は原稿513aからヒストグラム作成処理により作成したヒストグラムをグラフ化し実線で表しており、グラフ513の関数式をt=F1(p)とする。514は原稿514aをヒストグラム作成処理により作成したヒストグラムをグラフ化し点線で表しており、グラフ514の関数式をt=F2(p)とする。原稿514aは、原稿513aにしわが形成された状態である。グラフ513とグラフ514の楕円525で囲っている部分は、前述したようにテキスト文字の明度を表している。しわが文字部分と重なった場合でも、文字部分は、光源からの光を十分吸収するほど黒いため、しわの影響を受けることはない。
In FIG. 8,
背景明度値の検出処理では、先ずグラフ514における明度の高い部分である右寄りの領域での、t=F2(p)の最大値となる点(Pmax2、tmax2)を検出する。図9は、最大値となる点(Pmax2、tmax2)を検出する処理を示すフローチャートである。図9において、先ず変数PにPminを代入する(ステップS901)。次に、変数Max_tに出現回数t=F2(p)を代入し、Buffer_PにPの値を代入する(ステップS902)。変数Pと変数Max_tと変数Buffer_Pはメモリ15に格納されている。次にPの値を1つインクリメントし(ステップS903)、Pの値と255の大小を比較する(ステップS904)。Pが255より大きい場合は、Pmax2にBuffer_Pを代入しtmax2にMax_tを代入し(ステップS905)、処理を終了する。Pが255以下の場合、出現回数t=F2(p)が、Max_tより大きいか否かを判定する(ステップS906)。大きい場合は、Max_tにt=F2(p)を代入し、Buffer_PにPを代入して(ステップS907)、ステップS903に戻る。上記処理によって、グラフ14のヒストグラムの中で明度がPmin以上である右寄りの領域において出現回数が最大値となる明度とその出現回数(Pmax2、tmax2)が求められる。本実施形態では8ビットで明度値を表した場合を前提にPminは128とするが、これに限定しない。Pmax2は出現回数が最大値となる明度としたが、その近傍の値を使用してもよく、本実施例と実質的に同等である。
In the background lightness value detection process, first, a point (Pmax2, tmax2) having a maximum value of t = F2 (p) in a right-side region that is a high lightness portion in the
次に、図8を参照して、図6のステップS602におけるしわ画素の明度値の検出処理について説明する。 Next, the detection process of the brightness value of the wrinkle pixel in step S602 in FIG. 6 will be described with reference to FIG.
先ず、検出されたPmax2を基準として、P1、P2、P3、P4の各位置を下記式2〜5により求める
P2=Pmax2×0.95・・・・・・・・・(2)
P3=Pmax2×1.05・・・・・・・・・(3)
P1=P2−(P2−Pmin)×0.7・・・(4)
P4=P3+(255−P3)×0.8・・・・(5)
但し、Pminは、テキスト文字を構成する画素の明度の最大値と、背景を構成する画素の明度の最大値との中間明度値を表す値として、上述したように本実施形態では128としている。なお、式4は8ビットで明度値を表した場合であり、255は検出可能な明度値の最大値である。例えば10ビットで明度値を表した場合には検出可能な明度値の最大値を1023等の値にする。また上記の式により決定された範囲は、最も広く取った範囲であり、これを適宜狭めることは可能であり本発明に含まれる。
First, each position of P1, P2, P3, and P4 is obtained by the following formulas 2 to 5 with the detected Pmax2 as a reference. P2 = Pmax2 × 0.95 (2)
P3 = Pmax2 × 1.05 (3)
P1 = P2− (P2−Pmin) × 0.7 (4)
P4 = P3 + (255−P3) × 0.8 (5)
However, Pmin is a value representing an intermediate brightness value between the maximum brightness value of the pixels constituting the text character and the maximum brightness value of the pixels constituting the background, and is set to 128 in the present embodiment as described above.
しわ画素は、P1からP2、P3からP4の範囲の明度値を持つ画素である。この理由について、図10及び図11を参照して説明する。図10及び図11は原稿のしわ領域をラインイメージセンサ7aで読み取っている状態を示し、(a)はしわの無い部分を読み取っている状態、(b)と(c)はしわ部分を読み取っている状態をそれぞれ示している。また、図10(b)では、しわの尾根より形成される傾斜部分の影響で光源から照射され原稿面で反射した光が弱くなっている。図10(c)では、しわの無い背景部分よりも反射光が強くなっている。図11(b)では、しわの谷により形成される傾斜部分の影響で反射光が強くなっておいる。図11(c)では、しわの谷により形成される傾斜部分の影響で反射光が弱くなっている。この結果、図8のグラフ514は、グラフ513より背景明度値Pmax2を挟んで暗い明度の部分と明るい明度の部分の出現回数が多くなり、背景明度値Pmax2の出現回数は少なくなる。つまり、背景明度値Pmax2を挟んで暗い明度の部分と明るい明度の部分はしわの影響により発生した明度値である。このため、P1からP2の範囲の明度値とP3からP4の範囲の明度値をしわ画素の明度値と決定する。
A wrinkle pixel is a pixel having a brightness value in the range of P1 to P2 and P3 to P4. The reason for this will be described with reference to FIGS. 10 and 11 show a state where the wrinkle region of the document is read by the
次に、図6のステップS604における尾根画素の判定処理について説明する。 Next, the ridge pixel determination process in step S604 of FIG. 6 will be described.
図12(a)は尾根しわの拡大図、図12(b)は谷しわの拡大図である。本実施形態では、図12に示すしわ522の頂点518,519をそれぞれしわの尾根、しわの谷と呼び、しわの尾根部分としわの谷部分を構成する画素を尾根画素とする。尾根画素はしわの尾根としわの谷の両方に対応させることが好適であるが、どちらか一方に対応させてもよく、後述する効果に準じた効果が得られる。しわの尾根と谷は明るい部分524と暗い部分523に挟まれている。本実施形態では、注目する画素(x、y)を挟んでS画素離れた2画素(AとB)が下記式6又は7を満たす場合、注目する画素は尾根画素であると判定する。本実施形態では、Sは3とする。
FIG. 12A is an enlarged view of a ridge wrinkle, and FIG. 12B is an enlarged view of a valley wrinkle. In the present embodiment, the
P1<Aの明度値<P2かつP3<Bの明度値<P4・・・(6)
又は、
P1<Bの明度値<P2かつP3<Aの明度値<P4・・・(7)
図14(a)は、画像上の注目画素(x,y)からS画素離れた画素位置を説明する図である。本実施形態では、注目している画素(x,y)を挟んでS画素離れた2画素(AとB)の組み合わせは、
Pix1:(x−3,y−3)とPix13:(x+3,y+3)
Pix2:(x−2,y−3)とPix14:(x+2,y+3)
Pix3:(x−1,y−3)とPix15:(x+1,y+3)
Pix4:(x,y−3)とPix16:(x,y+3)
Pix5:(x+1,y−3)とPix17:(x−1,y+3)
Pix6:(x+2,y−3)とPix18:(x−2,y+3)
Pix7:(x+3,y−3)とPix19:(x−3,y+3)
Pix8:(x+3,y−2)とPix20:(x−3,y+2)
Pix9:(x+3,y−1)とPix21:(x−3,y+1)
Pix10:(x+3,y)とPix22:(x−3,y)
Pix11:(x+3,y+1)とPix23:(x−3,y−1)
Pix12:(x+3,y+2)とPix24:(x−3,y−2)
である。但し、カッコ内は、Pix1〜Pix24の座標を表す。
P1 <A brightness value <P2 and P3 <B brightness value <P4 (6)
Or
P1 <B brightness value <P2 and P3 <A brightness value <P4 (7)
FIG. 14A is a diagram illustrating a pixel position that is separated by S pixels from the target pixel (x, y) on the image. In this embodiment, the combination of two pixels (A and B) that are separated by S pixels across the pixel (x, y) of interest is
Pix1: (x-3, y-3) and Pix13: (x + 3, y + 3)
Pix2: (x-2, y-3) and Pix14: (x + 2, y + 3)
Pix3: (x-1, y-3) and Pix15: (x + 1, y + 3)
Pix4: (x, y-3) and Pix16: (x, y + 3)
Pix5: (x + 1, y-3) and Pix17: (x-1, y + 3)
Pix6: (x + 2, y-3) and Pix18: (x-2, y + 3)
Pix7: (x + 3, y-3) and Pix19: (x-3, y + 3)
Pix8: (x + 3, y-2) and Pix20: (x-3, y + 2)
Pix9: (x + 3, y-1) and Pix21: (x-3, y + 1)
Pix10: (x + 3, y) and Pix22: (x-3, y)
Pix11: (x + 3, y + 1) and Pix23: (x-3, y-1)
Pix12: (x + 3, y + 2) and Pix24: (x-3, y-2)
It is. However, the parentheses indicate the coordinates of Pix1 to Pix24.
これらの組み合わせの中でどれか1つでも式6又は式7の条件に合致すれば、画素(x、y)は尾根画素と判定する。例えば、組み合わせ[Pix1:(x−3,y−3)とPix13:(x+3,y+3)]において、Pix1とPix13の画素の明度値をそれぞれf1、f13として式6と式7を適用すると、
P1<f1<P2かつP3<f13<P4
又は
P1<f13<P2かつP3<f1<P4
となる。この条件を満たすと、画素(x、y)は尾根画素と判定される。また、Pix1からPix24のいずれかが読取画像の範囲外となる画素(例えば、図14(b)の516)に対しては、範囲外の部分は判定処理に用いず、読取画像の範囲内の部分のみを用いる(例えば、図14(b)の517)。
If any one of these combinations meets the condition of Expression 6 or Expression 7, the pixel (x, y) is determined to be a ridge pixel. For example, in the combination [Pix1: (x-3, y-3) and Pix13: (x + 3, y + 3)], when the brightness values of the pixels of Pix1 and Pix13 are f1 and f13, respectively,
P1 <f1 <P2 and P3 <f13 <P4
Or P1 <f13 <P2 and P3 <f1 <P4
It becomes. When this condition is satisfied, the pixel (x, y) is determined as a ridge pixel. For pixels in which any one of Pix1 to Pix24 is outside the range of the read image (for example, 516 in FIG. 14B), the portion outside the range is not used in the determination process, and is within the range of the read image. Only the portion is used (for example, 517 in FIG. 14B).
次に、図13のフローを参照して、読取画像全体から尾根画素の位置を検出する処理について説明する。画像の座標系は、画像の左上端を原点(x、y)=(0,0)とし、幅方向にx軸、高さ方向にy軸を持つ座標系である。また、画像の高さと幅はそれぞれheightとwidthで表す。さらに位置(x、y)の画素の明度値はf(x、y)で表す。 Next, processing for detecting the position of the ridge pixel from the entire read image will be described with reference to the flow of FIG. The coordinate system of the image is a coordinate system in which the upper left corner of the image is the origin (x, y) = (0, 0), the x axis is in the width direction, and the y axis is in the height direction. The height and width of the image are represented by height and width, respectively. Further, the brightness value of the pixel at the position (x, y) is represented by f (x, y).
図13において、先ず画像の左上端(x、y)=(0,0)から走査を開始する(ステップS1301)。次に、注目する画素(x、y)が、尾根画素か否かを判定する(ステップS1302)。注目する画素(x、y)が尾根画素である場合、当該画素(x、y)の座標(x、y)をメモリ15に記憶する(ステップS1303)。その後、注目する画素(x、y)のx座標を1つインクリメントする(ステップS1304)。注目する画素(x、y)のx座標が幅widthを超えた場合、注目する画素(x、y)のy座標を1つインクリメントし、x座標を0にリセットする(ステップS1306)。次に、注目する画素(x、y)のy座標がheightを超えたか判定し(ステップS1307)、heightを超えた場合は処理を終了し、height以下の場合はステップS1302に戻る。 In FIG. 13, first, scanning is started from the upper left end (x, y) = (0, 0) of the image (step S1301). Next, it is determined whether or not the pixel of interest (x, y) is a ridge pixel (step S1302). If the pixel of interest (x, y) is a ridge pixel, the coordinates (x, y) of the pixel (x, y) are stored in the memory 15 (step S1303). Thereafter, the x coordinate of the pixel of interest (x, y) is incremented by one (step S1304). When the x coordinate of the pixel of interest (x, y) exceeds the width width, the y coordinate of the pixel of interest (x, y) is incremented by 1, and the x coordinate is reset to 0 (step S1306). Next, it is determined whether or not the y coordinate of the pixel (x, y) of interest exceeds height (step S1307). If it exceeds height, the process is terminated, and if it is not more than height, the process returns to step S1302.
次に、図15のフローを参照して、図6のステップS604におけるしわ領域判定処理について説明する。前述したように画像の座標系は、画像の左上端を原点(x、y)=(0,0)とし、幅方向にx軸、高さ方向にy軸を持つ座標系である。また画像の高さと幅はそれぞれheightとwidthで表す。さらに位置(x、y)の画素の明度値はf(x、y)で表す。 Next, the wrinkle region determination process in step S604 of FIG. 6 will be described with reference to the flow of FIG. As described above, the coordinate system of the image is a coordinate system in which the upper left corner of the image is the origin (x, y) = (0, 0), the x axis is in the width direction, and the y axis is in the height direction. The height and width of the image are represented by height and width, respectively. Further, the brightness value of the pixel at the position (x, y) is represented by f (x, y).
図15において、先ず画像の左端(x、y)=(0,0)から走査を開始する(ステップS1501)。注目する画素(x、y)が尾根画素を中心に距離r内(rは定数)の画素であれば(ステップS1502)、当該画素をしわ領域候補と判定し、ステップS1503へ移行する。ステップS1503では、しわ領域候補とされた画素で、前述のP1からP2の範囲の明度値を持つ画素であるか否か、P3からP4の範囲の明度値を持つ画素であるか否かを判断する。当該画素の明度値が上記どちらかの範囲内であれば、当該画素をしわ領域内の画素と判定し、当該画素の位置をしわ領域データとしてメモリ15に記憶する(ステップS1508)。その後、注目する画素(x、y)のx座標を1つインクリメントする(ステップS1504)。注目する画素(x、y)のx座標が幅widthを超えた場合、注目する画素(x、y)のy座標を1つインクリメントし、x座標を0にリセットする(ステップS1506)。次に、注目する画素(x、y)のy座標がheightを超えたか判定し(ステップS1507)、heightを超えたならば処理を終了し、height以下ならばステップS1502に戻る。
In FIG. 15, first, scanning is started from the left end (x, y) = (0, 0) of the image (step S1501). If the pixel of interest (x, y) is a pixel within the distance r (r is a constant) with the ridge pixel as the center (r is a constant) (step S1502), the pixel is determined as a wrinkle region candidate, and the process proceeds to step S1503. In step S1503, it is determined whether or not the pixel is a wrinkle region candidate and has a lightness value in the range of P1 to P2 described above, or a pixel having a lightness value in the range of P3 to P4. To do. If the brightness value of the pixel is within one of the above ranges, the pixel is determined to be a pixel in the wrinkle region, and the position of the pixel is stored in the
次に、図16のフローを参照して、図5のステップS505における原稿種別判定処理について説明する。画像の座標系は、画像の左上端を原点(x,y)=(0,0)とし、幅方向にx軸、高さ方向にy軸を持つ座標系である。また、画像の幅はそれぞれheightとwidthで表す。 Next, the document type determination process in step S505 in FIG. 5 will be described with reference to the flow in FIG. The coordinate system of the image is a coordinate system in which the upper left corner of the image is the origin (x, y) = (0, 0), the x axis is in the width direction, and the y axis is in the height direction. The width of the image is represented by height and width, respectively.
図16において、先ずメモリ15に保持されたカラーカウンタSCを0にリセットし、画像の左上端(x,y)=(0,0)から走査を開始する(ステップS1601)。
In FIG. 16, first, the color counter SC held in the
次にしわ領域検出部18がメモリ15に保存したしわ領域データを参照しながら、注目する画素(x,y)がしわ画素とされたか否かを判定する(ステップS1602)。注目する画素(x,y)がしわ画素であった場合には、ステップS1606へ移行し、注目する画素(x、y)のx座標を1つインクリメントして次の画素の処理を行う。注目する画素(x,y)がしわ画素でなかった場合はステップS1603へ移行する。ステップS1603では、画像データの当該画素の色空間情報として彩度値S及び明度値pを算出する。
Next, referring to the wrinkle area data stored in the
彩度値S及び明度値pの算出は、各画素をR成分、G成分、B成分に分解した3色分解信号を用いて行われる。ここでR成分、G成分、B成分とはそれぞれ、各画素データを赤(Red)、緑(Green)、青(Blue)の3色の成分に分解した画素値である。ここで、彩度値Sは、下記に例示する式8により計算される。
The saturation value S and the lightness value p are calculated using a three-color separation signal obtained by separating each pixel into an R component, a G component, and a B component. Here, the R component, the G component, and the B component are pixel values obtained by decomposing each pixel data into three color components of red (Red), green (Green), and blue (Blue). Here, the saturation value S is calculated by
彩度値S={MAX(R,G,B)−MIN(R,G,B)}/MAX(R,G,B)・・・(8)
但し、MAX(R,G,B)が0のときは、彩度値Sは0として処理される。明度値pは、前述の例示した式1により計算される。
Saturation value S = {MAX (R, G, B) −MIN (R, G, B)} / MAX (R, G, B) (8)
However, when MAX (R, G, B) is 0, the saturation value S is processed as 0. The lightness value p is calculated according to the above-described
本実施形態の場合、カラー画素か白黒画素かは、上記式8及び式1により求められた彩度値S及び明度値pより、明度値pを有する画素がカラー画素であるか否かを判別するための第1の閾値を与える関数J(p)より大きいか否かにより判定される。本実施形態では、第1の閾値は図17のような曲線Jとなる。図17において、縦軸は彩度値S、横軸は明度値pとなり、曲線Jは、画像読取装置1の光学的特性等の種々の因子により決定される。
In the case of the present embodiment, whether a pixel is a color pixel or a monochrome pixel is determined based on the saturation value S and the brightness value p obtained by the
上記曲線Jを用いた色判定は、被判定画素の彩度値S及び明度値pから下記式9,10を用いて行われる(ステップS1604)。
The color determination using the curve J is performed using the following
J(p)<S:カラー画素・・・(9)
J(p)≧S:白黒画素・・・(10)
(J(p)は、曲線Jにおける明度値pのときの彩度値)
よって、被判定画素の彩度値S及び明度値pの組み合わせが、図17における斜線部分に位置するとき、被判定画素はカラー画素と判定され、曲線Jを挟んで反対側に位置するときに、白黒画素と判定される。以後、曲線Jのような各画素の色情報を決定するための閾値を判定曲線と呼ぶ。なお、この判定曲線Jは予めメモリ15に保存されており、上記式9,10による判定はメモリ15を参照しながら行われる。J(p)よりSの方が大きければ、画素(x,y)がカラー画素であるとして、カラーカウンタSCのカウント数をインクリメントする(ステップS1605)。続いて、画素(x,y)のx座標を1つインクリメントする(ステップS1606)。
J (p) <S: Color pixel (9)
J (p) ≧ S: monochrome pixel (10)
(J (p) is the saturation value at the lightness value p in the curve J)
Therefore, when the combination of the saturation value S and the lightness value p of the pixel to be determined is located in the shaded portion in FIG. 17, the pixel to be determined is determined to be a color pixel, and is located on the opposite side across the curve J Are determined to be monochrome pixels. Hereinafter, the threshold for determining the color information of each pixel such as the curve J is referred to as a determination curve. The determination curve J is stored in advance in the
次にxが幅widthを超えているか否か判定し(ステップS1607)、超えている場合は、画素(x,y)のy座標を1つインクリメントし、xを0にリセットする(ステップS1608)。次にyが高さheightを超えているか否か判定し(ステップS1609)、超えていない場合はステップS1602に戻り、超えている場合はステップS1610へ移行する。ステップS1610では、読み取られた原稿がカラー原稿か白黒原稿かの判定を、全画素数Aに対するカラーカウンタSCのカウント数の割合で行う。しわ領域を除く全画素数Aに対してSCの割合が、予め定められた閾値K(%)よりも大きい場合、原稿はカラー原稿として判定され、図5のステップS506に進み、画像処理部13の補正処理部でカラー画像が作成される。また、小さい場合、原稿は白黒原稿として判定され、ステップS506に進み、画像処理部13の補正処理部で白黒画像が作成される。
Next, it is determined whether or not x exceeds the width width (step S1607). If it exceeds, the y coordinate of the pixel (x, y) is incremented by 1 and x is reset to 0 (step S1608). . Next, it is determined whether or not y exceeds the height height (step S1609). If not, the process returns to step S1602, and if it exceeds, the process proceeds to step S1610. In step S1610, it is determined whether the read document is a color document or a monochrome document at a ratio of the count number of the color counter SC to the total pixel number A. If the ratio of SC to the total number of pixels A excluding the wrinkle area is larger than a predetermined threshold value K (%), the document is determined as a color document, and the process proceeds to step S506 in FIG. A color image is created by the correction processing unit. If the document is small, the document is determined as a monochrome document, and the process advances to step S506 to generate a monochrome image by the correction processing unit of the
以上のように、読み取った原稿がカラー原稿か白黒原稿かを判定して以降の画像処理を行う場合、しわ領域に含まれる画素を原稿種別判定に用いないので、高精度の原稿種別判定を行うことができる。 As described above, when determining whether the read original is a color original or a black-and-white original and performing subsequent image processing, the pixels included in the wrinkled area are not used for the original type determination. be able to.
[実施形態2]
実施形態2は、図5のステップS505での原稿種別判定処理が異なり、図18のフローを参照して実施形態2の原稿種別判定部19で実行される原稿種別判定処理について説明する。その他の構成及び処理は実施形態1と同一であるため説明を省略する。また、以下の説明では、実施形態1で説明した図を適宜参照しながら説明を進める。画像の座標系は、画像の左上端を原点(x,y)=(0,0)とし、幅方向にx軸、高さ方向にy軸を持つ座標系である。また、画像の幅はそれぞれheightとwidthで表す。
[Embodiment 2]
In the second embodiment, the document type determination process in step S505 in FIG. 5 is different, and the document type determination process executed by the document
図18において、先ずメモリ15に保持しているカラーカウンタSCのカウント数を0にリセットし、画像の左上端(x,y)=(0,0)から走査を開始する(ステップS1801)。ステップS1802では、画素(x,y)の彩度値S及び明度値pを算出する。画素(x,y)の彩度値S及び明度値pの算出方法は、図16のステップS1603と同様に例示した式1,3を用いる。
In FIG. 18, first, the count number of the color counter SC held in the
次に、画素(x,y)がしわ領域であるか否かを判定し(ステップS1803)、しわ領域でない場合にはステップS1804へ移行し、しわ領域である場合はステップS1805へ移行する。ステップS1804では、第2の閾値としての判定曲線を与える関数JA(p)の読み込みを行う(図19参照)。ステップS1805では、判定曲線JA(p)とは異なる第3の閾値としての判定曲線を与える関数JB(p)の読み込みを行う(図20参照)。判定曲線JA,JBの見方は図17と同様である。 Next, it is determined whether or not the pixel (x, y) is a wrinkle region (step S1803). If it is not a wrinkle region, the process proceeds to step S1804. If it is a wrinkle region, the process proceeds to step S1805. In step S1804, a function JA (p) that gives a determination curve as the second threshold is read (see FIG. 19). In step S1805, a function JB (p) that gives a determination curve as a third threshold different from the determination curve JA (p) is read (see FIG. 20). The way of judging the judgment curves JA and JB is the same as that shown in FIG.
ステップS1806では、判定曲線JA,JBに基づき画素(x,y)がカラー画素か白黒画素かを判定する。ここでの判定方法は、図16のステップS1604にて示した方法に準ずる。すなわち、下記式11〜14により判定する。 In step S1806, it is determined whether the pixel (x, y) is a color pixel or a monochrome pixel based on the determination curves JA and JB. The determination method here is in accordance with the method shown in step S1604 of FIG. That is, it determines with the following formulas 11-14.
JA(p)<S:カラー画素・・・(11)
JA(p)≧S:白黒画素・・・(12)
JA(p)は、曲線JAにおける明度値pのときの彩度値S
JB(p)<S:カラー画素・・・(13)
JB(p)≧S:白黒画素・・・(14)
JB(p)は、曲線JBにおける明度値pのときの彩度値S
画素(x,y)がしわ領域でない場合には、式11,12により、画素(x,y)がカラー画素か白黒画素かを判定する。一方、画素(x,y)がしわ領域であった場合には、式13,14により判定する。ステップS1806にて、JA(p)より彩度Sの方が大きいか、又はJB(p)より彩度Sの方が大きい場合はステップS1807に移行し、それ以外ならばステップS1808へ移行する。
JA (p) <S: Color pixel (11)
JA (p) ≧ S: monochrome pixel (12)
JA (p) is the saturation value S at the lightness value p in the curve JA.
JB (p) <S: Color pixel (13)
JB (p) ≧ S: monochrome pixel (14)
JB (p) is the saturation value S at the lightness value p in the curve JB.
If the pixel (x, y) is not a wrinkle region, it is determined whether the pixel (x, y) is a color pixel or a black-and-white pixel according to
ステップS1807ではカラーカウンタSCのカウント数をインクリメントする。その後、画素(x,y)のx座標を1つインクリメントする(ステップS1808)。次にxが幅widthを超えているか否か判定し(ステップS1809)、超えている場合は、画素(x,y)のy座標を1つインクリメントし、xを0にリセットする(ステップS1810)。次にyが高さheightを超えているか否か判定し(ステップS1811)、超えていない場合はステップS1802に戻り、超えている場合はステップS1812へ移行する。ステップS1812では、カラーカウンタSCのカウント数に基づいて読み取られた原稿がカラー原稿か白黒原稿かを判定する。判定方法は、図16のステップS1610と同様である。その後、原稿判定部19は原稿種別判定の一連の処理を終了し、図5のステップS506へ進む。
In step S1807, the count number of the color counter SC is incremented. Thereafter, the x coordinate of the pixel (x, y) is incremented by one (step S1808). Next, it is determined whether or not x exceeds the width width (step S1809). If it exceeds, the y coordinate of the pixel (x, y) is incremented by 1 and x is reset to 0 (step S1810). . Next, it is determined whether or not y exceeds the height height (step S1811). If not, the process returns to step S1802, and if it exceeds, the process proceeds to step S1812. In step S1812, it is determined based on the count number of the color counter SC whether the read document is a color document or a monochrome document. The determination method is the same as step S1610 in FIG. Thereafter, the
以上説明したように、本実施形態によれば、注目画素がカラー画素か白黒画素かの判定を2つの判定曲線を用いて行っている。また、しわ領域での判定曲線JBは、前述したしわ領域であることに起因するノイズを考慮し、判定曲線JAよりもカラー原稿と誤認識しにくい曲線としたので、より精度の高い原稿種別判定を行うことができる。 As described above, according to the present embodiment, the determination of whether the target pixel is a color pixel or a monochrome pixel is performed using two determination curves. The determination curve JB in the wrinkle region is a curve that is less likely to be erroneously recognized as a color document than the determination curve JA in consideration of the noise caused by the wrinkle region described above. It can be performed.
[実施形態3]
実施形態3は、画像特性の判定処理として上記実施形態1,2における原稿種別判定処理に代えて、原稿から読み取った画像データが白紙画像データか否かを判定する白紙原稿判定処理(白紙判定処理)を行う場合である。その他の構成及び処理は実施形態1と同一であるため説明を省略する。また、以下の説明では、実施形態1で説明した図を適宜参照しながら説明を進める。
[Embodiment 3]
In the third embodiment, instead of the document type determination process in the first and second embodiments as the image characteristic determination process, a blank document determination process (blank determination process) for determining whether or not the image data read from the document is blank image data. ). Other configurations and processes are the same as those in the first embodiment, and thus description thereof is omitted. Further, in the following description, the description proceeds with reference to the drawings described in the first embodiment as appropriate.
従来から原稿が白紙であるか否かを判定する白紙原稿判定機能を有する機種は存在し、読み取った原稿が白紙原稿であった場合には、読み取った原稿の画像データを保存しないようにして、ハードディスク等の記憶容量の節約に役立っている。この白紙原稿判定機能は、読み取った原稿の画像データを2値化した2値画像データを作成し、作成された2値画像データを左から右、上から下へ走査し、白画素が黒画素に変化した数と、黒画素が白画素に変化した数とをカウントし、そのカウント値が所定の閾値以下である場合に、原稿が白紙であると判定する方法(特開平10−229484号公報)や作成された2値画像データ中の黒画素が所定の割合以下である場合に白紙であると判定する方法(特開平06−141126号公報)がある。 Conventionally, there are models that have a blank document determination function for determining whether or not a document is blank, and when a scanned document is a blank document, do not save the image data of the scanned document, This is useful for saving storage capacity such as hard disks. This blank page original determination function creates binary image data obtained by binarizing image data of a read original, scans the created binary image data from left to right, and from top to bottom, and white pixels are black pixels. And the number of black pixels changed to white pixels are counted, and when the count value is equal to or smaller than a predetermined threshold value, it is determined that the document is blank (Japanese Patent Laid-Open No. 10-229484). ) And a method (Japanese Patent Laid-Open No. 06-141126) that determines that the black pixel in the created binary image data is blank when the ratio is equal to or less than a predetermined ratio.
ここで、上記従来の白紙原稿判定方法では原稿中にしわが含まれている場合、白紙原稿であっても白紙ではないと誤判定されることがある。また、上記2値画像データによる白紙原稿判定方法では、原稿中のしわ部分の影が黒画素と判定されてしまう。これは、白紙であってもしわを多く含む原稿は白紙ではないと判定されてしまうためである。また、特許文献1のように、原稿に生じたしわを矯正する装置では、原稿を押圧する部材が必要となるために高価になる。
Here, in the above-described conventional blank document determination method, when a wrinkle is included in a document, it may be erroneously determined that even a blank document is not blank. Further, in the blank document determination method using the binary image data, the shadow of the wrinkled portion in the document is determined to be a black pixel. This is because it is determined that a document including many wrinkles even if it is blank is not blank. Further, as in
そこで、本実施形態は、読み取った原稿の画像データに含まれるしわ領域の影響が少ない、安価な構成の高精度な画像特性の判定としての白紙原稿判定を行うことを目的としている。 Accordingly, the present embodiment is intended to perform blank document determination as a highly accurate image characteristic determination with an inexpensive configuration that is less affected by the wrinkle region included in the image data of the read document.
図21は、実施形態3の画像処理部の概略構成を示すブロック図である。図21において、画像処理部13は、画像特性の判定処理を行う手段として、原稿種別判定部19に代えて、白紙原稿判定部219を有する。しわ領域検出部18によるしわ画素の検出が完了した後、白紙原稿判定部219によって原稿Dが白紙であるか否かの判定が行われる。白紙原稿判定部219による白紙原稿の判定はメモリ15に保存されたしわ画素の位置情報を参照しながら行われ、白紙と判定された画像データはメモリ15から破棄される。白紙でないと判定された原稿の画像データは、通信部16を介してホストコンピュータ17に転送される。また、メモリ15に保存されたしわ画素の位置情報は白紙原稿判定が完了した後に破棄される。
FIG. 21 is a block diagram illustrating a schematic configuration of an image processing unit according to the third embodiment. In FIG. 21, the
続いて、図22のフローを参照して、実施形態3の画像読取装置による画像読取動作について説明する。図22において、画像読取開始指示を受けると、先ず原稿検知センサ10により原稿が不図示の原稿台に積載されているか否かを判定する(ステップS2201)。原稿がないと判定された場合は処理を終了する。また、原稿が原稿台に積載されていると判定された場合、図3の画像読取部11により原稿の読み取りを開始する(ステップS2202)。その後、画像処理部13は、A/D変換部12によりA/D変換処理された画像データをメモリ15に記憶する(ステップS2203)。また、画像データは、画像処理部13のしわ領域検出部18にて図5のステップS504と同様のしわ領域検出処理が実行され、検出結果であるしわ領域の位置情報がメモリ15に保存される(ステップS2204)。その後、画像処理部13の白紙原稿判定部219にて白紙原稿判定処理が実行され(ステップS2205)、白紙と判定された原稿の画像データはメモリ15から破棄される(ステップS2206)。
Next, an image reading operation performed by the image reading apparatus according to the third embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. In FIG. 22, when an image reading start instruction is received, the
一方、原稿が白紙ではない場合の画像データは、メモリ15に記憶された他の画像処理命令に基づき画像処理部13による処理(例えば、原稿が斜め搬送されたために発生する画像データの歪みを補正する処理等)が実行される(ステップS2207)。その後、通信部16を介して外部制御部302へ出力されて(ステップS2208)、ホストコンピュータ17のハードディスクに保存される。上記ステップS2201からステップS2208の動作を、積載された原稿がなくなるまで繰り返し実行する。
On the other hand, the image data when the document is not blank is processed by the
次に、図23のフローを参照して、図22のステップS2205における白紙原稿判定処理について説明する。本実施形態の白紙原稿判定部219は、2値画像を左から右、上から下に走査し、白画素が黒画素に変化した数と白画素が黒画素に変化した数とをカウントして白紙原稿判定を行う。
Next, the blank document determination process in step S2205 in FIG. 22 will be described with reference to the flow in FIG. The blank
図23において、先ず左から右、上から下に読み取った原稿の画像データの各画素を、画素の明度値が閾値以上ならば白画素に、閾値未満ならば黒画素に変換することにより、原稿から読み取った画像データから2値画像を作成する(ステップS2301)。ステップS2301で作成された2値画像を、左から右、上から下へ注目画素Nをずらし、全画素走査しながら白紙原稿判定を行う。注目画素Nは当該画像データ上の座標(x,y)にあるとし、Nが画像データ上の左端の画素であった場合は以降の処理を行わず、ステップS2308へ進む(ステップS2302)。ステップS2308では、白紙原稿判定に使用しなかった画素の数として未使用画素数Hをインクリメントする。ステップS2303では注目画素Nが、上記しわ画素判定処理においてしわ画素であると判定され、メモリ15に記憶されている位置情報に合致している場合にはステップS2308へ、そうでない場合にはステップS2304へ進む。
In FIG. 23, each pixel of the image data of the document read from the left to the right and from the top to the bottom is first converted to a white pixel if the brightness value of the pixel is equal to or greater than the threshold value, and to a black pixel if the pixel brightness value is less than the threshold value. A binary image is created from the image data read from (Step S2301). In the binary image created in step S2301, the target pixel N is shifted from left to right and from top to bottom, and blank document determination is performed while scanning all pixels. It is assumed that the target pixel N is at the coordinates (x, y) on the image data. If N is the leftmost pixel on the image data, the subsequent processing is not performed and the process proceeds to step S2308 (step S2302). In step S2308, the number of unused pixels H is incremented as the number of pixels that are not used for blank page original determination. In step S2303, it is determined that the target pixel N is a wrinkle pixel in the wrinkle pixel determination process, and if it matches the position information stored in the
Nが黒画素で、Nの1つ前の隣接する画素N−1(座標が(x−1,y)である画素を示す)がしわ画素であった場合(ステップS2304でYES)には画素の色が変化したと判定して、変化数Bをインクリメントする(ステップS2307)。また、Nが黒画素で隣接する画素N−1が白画素であった場合(ステップS2305でYES)又はNが白画素でN−1が黒画素であった場合(ステップS2306でYES)には画素の色が変化したと判定して、変化数Bをインクリメントする(ステップS2307)。その後、ステップS2309で注目画素Nが画像の最後の画素(N(xmax,ymax))になるまでステップS2310〜S2312のいずれかを経由して、ステップS2302からS2307までの処理を繰り返し、全画素を走査し終えたらステップS2313へ進む。 If N is a black pixel and an adjacent pixel N-1 immediately before N (showing a pixel whose coordinates are (x-1, y)) is a wrinkle pixel (YES in step S2304), the pixel Is determined to have changed, and the change number B is incremented (step S2307). Further, when N is a black pixel and the adjacent pixel N-1 is a white pixel (YES in step S2305) or when N is a white pixel and N-1 is a black pixel (YES in step S2306). It is determined that the color of the pixel has changed, and the change number B is incremented (step S2307). Thereafter, the process from step S2302 to S2307 is repeated via any of steps S2310 to S2312 until the target pixel N becomes the last pixel (N (xmax, ymax)) in step S2309, and all the pixels are When the scanning is completed, the process proceeds to step S2313.
ステップS2313では全画素数から白紙原稿判定に使用しなかった未使用画素数Hを差し引いた画素数が0であるか判定する。0である場合、原稿には左端の画素を除いてしわ画素しかないと考えられるため、原稿は白紙として判定される。それ以外であれば、ステップS2314に進む。ステップS2314では、変化数Bが判定に用いた画素数(全画素の数から未使用画素数Hを引いた数)に対して予め定められた白紙判定閾値J以下であるか判定する。閾値J以下である場合、原稿を白紙と判定し図22のステップS2206に進んで画像データを破棄し、それ以外では原稿を白紙でないと判定し図22のステップS2207へ進む。 In step S2313, it is determined whether the number of pixels obtained by subtracting the number of unused pixels H that has not been used for blank sheet document determination from the total number of pixels is zero. If it is 0, it is considered that there are only wrinkle pixels in the document excluding the leftmost pixel, so the document is determined to be blank. Otherwise, the process proceeds to step S2314. In step S2314, it is determined whether the change number B is equal to or less than a blank page determination threshold value J that is predetermined with respect to the number of pixels used for the determination (the number obtained by subtracting the number of unused pixels H from the number of all pixels). If it is less than or equal to the threshold value J, the document is determined to be blank and the process proceeds to step S2206 in FIG. 22 to discard the image data. Otherwise, it is determined that the document is not blank and the process proceeds to step S2207 in FIG.
なお、上記しわ領域検出処理、白紙原稿判定処理をスキャナ制御部301ではなく、外部制御部302で実行しても良い。
The wrinkle area detection process and the blank document determination process may be executed by the
本実施形態によれば、白紙原稿判定を行う前にしわ領域の検出を行い、検出されたしわ部分を白紙原稿判定に使用しないので、原稿中のしわ部分による誤判定を低減でき、安価で精度の高い白紙原稿判定を実現することができる。 According to the present embodiment, since the wrinkle area is detected before blank document determination is performed and the detected wrinkle portion is not used for blank document determination, erroneous determination due to the wrinkle portion in the document can be reduced, and it is inexpensive and accurate. High blank paper document determination can be realized.
上記各実施形態では、スキャナ制御部301で作成された画像データは通信部16を介してホストコンピュータ17に送られ、ホストコンピュータ17のハードディスクに保存されるものと説明したが、画像データの保存先としてはハードディスクに限らない。例えば、CD−ROM、CD−R、CD−RW、DVD−ROM、DVD−RAM、DVD−RW、DVD+RW等の光ディスク、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM等の記憶媒体装置を用いてもよい。
In each of the above-described embodiments, the image data created by the
尚、本発明は、上述した各フローによる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムや当該プログラムを格納したコンピュータ可読記憶媒体としても適用可能である。この場合、上述した各フローによる処理を実行するコンピュータプログラムが格納された記憶媒体を、画像読取装置のコンピュータに供給して、当該コンピュータが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して上記処理を実行する。また、本発明の上述した各フローによる処理の一部または全てを、ハードウエア又はソフトウエアによる処理に置き替えてもよい。また、画像読取装置に接続したホストコンピュータ17等のホスト装置において、本発明の処理の一部または全てを行ってもよい。この場合は、画像読取装置とホスト装置を含む画像読取システムが本発明の画像読取装置に相当する。
Note that the present invention can also be applied to a program for causing a computer to execute the processing according to each flow described above and a computer-readable storage medium storing the program. In this case, a storage medium storing a computer program for executing the processing according to each flow described above is supplied to the computer of the image reading apparatus, and the computer reads the program code stored in the storage medium and executes the above processing. To do. In addition, a part or all of the processing according to each flow of the present invention may be replaced with processing by hardware or software. Further, some or all of the processing of the present invention may be performed in a host device such as the
1 画像読取装置
2 ピックアップローラ
3 給送ローラ
4 分離ローラ
5 レジストローラ
6a,6b コンタクトガラス
7a,7b ラインイメージセンサ
8 搬送ローラ
9 白板
10 原稿検知センサ
11 画像読取部
12 A/D変換部
13 画像処理部
14 CPU
15 メモリ
16 通信部
17 ホストコンピュータ
18 しわ領域検出部
19 原稿種別判定部
20 シェーディング補正部
21 バスライン
33 第1画像読取部
34 第2画像読取部
219 白紙原稿判定部
301 スキャナ制御部
302 外部制御部
D 原稿
SR R成分読み取りセンサ
SG G成分読み取りセンサ
SB B成分読み取りセンサ
DESCRIPTION OF
15
Claims (8)
搬送中の原稿から画像を読み取る読取手段と、
前記読取手段により読み取った画像データの各画素の色空間情報を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された各画素の色空間情報を用いて各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定手段と、
前記しわ領域判定手段による判定の結果を用いて前記画像データの特性を判定する特性判定手段と、を有し、
前記色空間情報は、各画素の彩度値を含み、
前記特性判定手段は、前記画像データの画素であって前記しわ領域判定手段によりしわ領域に含まれていないと判定され、かつ彩度値が第1の閾値に満たない画素の数に基づいて、前記画像データがカラー画像データであるか白黒画像データであるかを判定することを特徴とする画像読取装置。 An image reading apparatus for reading an image of a document being conveyed,
Reading means for reading an image from a document being conveyed ;
Calculating means for calculating color space information of each pixel of the image data read by the reading means;
Wrinkle area determination means for determining whether each pixel is included in the wrinkle area using the color space information of each pixel calculated by the calculation means;
Have a, and determining characteristic judgment means a characteristic of the image data by using the result of the determination by the wrinkle area determination means,
The color space information includes a saturation value of each pixel,
The characteristic determination means is based on the number of pixels that are pixels of the image data and are determined not to be included in the wrinkle area by the wrinkle area determination means, and whose saturation value does not satisfy the first threshold value. An image reading apparatus for determining whether the image data is color image data or monochrome image data .
前記読取手段により読み取った画像データの各画素の色空間情報を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された各画素の色空間情報を用いて各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定手段と、
前記しわ領域判定手段による判定の結果を用いて前記画像データの特性を判定する特性判定手段と、を有し、
前記色空間情報は、各画素の彩度値を含み、
前記特性判定手段は、前記画像データの中の画素であって前記しわ領域判定手段によりしわ領域に含まれていないと判定され、かつ彩度値が第2の閾値に満たない画素の数と、前記しわ領域に含まれていると判定され、かつ彩度値が第3の閾値に満たない画素の数とを用いて前記画像データがカラー画像データか白黒画像データかを判定することを特徴とする画像読取装置。 Reading means for reading an image from a document;
Calculating means for calculating color space information of each pixel of the image data read by the reading means;
Wrinkle area determination means for determining whether each pixel is included in the wrinkle area using the color space information of each pixel calculated by the calculation means;
Characteristic determination means for determining the characteristic of the image data using the result of determination by the wrinkle area determination means,
The color space information includes a saturation value of each pixel,
The characteristic determination means determines the number of pixels in the image data that are determined not to be included in the wrinkle area by the wrinkle area determination means, and whose saturation value does not satisfy the second threshold value, And determining whether the image data is color image data or black-and-white image data using a number of pixels that are determined to be included in the wrinkle region and whose saturation value is less than a third threshold value. It is that images reader.
前記しわ領域判定手段は、各画素の明度値からヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムからしわ領域に含まれる画素の明度値を決定し、決定された画素の明度値からしわ領域に含まれる画素であるか否かを判定することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像読取装置。 The color space information includes the brightness value of each pixel,
The wrinkle area determination means creates a histogram from the brightness value of each pixel, determines a brightness value of a pixel included in the wrinkle area from the created histogram, and a pixel included in the wrinkle area from the determined brightness value of the pixel the image reading apparatus according to any one of claims 1 to 4, characterized in that determining whether a.
前記読取手段により読み取った画像データの各画素の色空間情報を算出する算出工程と、
前記算出工程により算出された各画素の色空間情報を用いて各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定工程と、
前記しわ領域判定工程による判定の結果を用いて前記画像データの特性を判定する特性判定工程と、を有し、
前記色空間情報は、各画素の彩度値を含み、
前記特性判定工程は、前記画像データの画素であって前記しわ領域判定手段によりしわ領域に含まれていないと判定され、かつ彩度値が第1の閾値に満たない画素の数に基づいて、前記画像データがカラー画像データであるか白黒画像データであるかを判定することを特徴とする画像特性の判定方法。 A method for determining image characteristics in image data obtained by using an image reading apparatus having a reading means for reading an image from a document being conveyed ,
A calculation step of calculating color space information of each pixel of the image data read by the reading unit;
A wrinkle region determination step for determining whether each pixel is included in the wrinkle region using the color space information of each pixel calculated by the calculation step;
Using the result of the determination by the wrinkle area determining step have a, and determining characteristic determination step the characteristics of the image data,
The color space information includes a saturation value of each pixel,
The characteristic determination step is based on the number of pixels of the image data that are determined not to be included in the wrinkle region by the wrinkle region determination unit and whose saturation value is less than the first threshold value. A method of determining image characteristics, characterized in that it is determined whether the image data is color image data or monochrome image data .
前記読取手段により読み取った画像データの各画素の色空間情報を算出する算出工程と、 A calculation step of calculating color space information of each pixel of the image data read by the reading unit;
前記算出工程により算出された各画素の色空間情報を用いて各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定工程と、 A wrinkle region determination step for determining whether each pixel is included in the wrinkle region using the color space information of each pixel calculated by the calculation step;
前記しわ領域判定工程による判定の結果を用いて前記画像データの特性を判定する特性判定工程と、を有し、 A characteristic determination step of determining a characteristic of the image data using a result of determination by the wrinkle region determination step,
前記色空間情報は、各画素の彩度値を含み、 The color space information includes a saturation value of each pixel,
前記特性判定工程は、前記画像データの中の画素であって前記しわ領域判定工程によりしわ領域に含まれていないと判定され、かつ彩度値が第2の閾値に満たない画素の数と、前記しわ領域に含まれていると判定され、かつ彩度値が第3の閾値に満たない画素の数とを用いて前記画像データがカラー画像データか白黒画像データかを判定することを特徴とする画像特性の判定方法。 The characteristic determination step is a number of pixels in the image data that are determined not to be included in the wrinkle region by the wrinkle region determination step, and whose saturation value is less than the second threshold; And determining whether the image data is color image data or black-and-white image data using a number of pixels that are determined to be included in the wrinkle region and whose saturation value is less than a third threshold value. Method of determining image characteristics.
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