(57)【要約】【課題】  画像形成装置やＰＣ等において利用されるフォントの評価を行うフォント評価装置について、二つのフォントの間での差異の評価をより正確に行うこと。【解決手段】  フォント評価装置にフォントデータをラスタライズ化してビットマップデータに変換するフォントラスタライズ部と、前記フォントラスタライズ部によって、ビットマップ化された二つのフォントデータの差分を求める差分検出部と、前記差分検出部が求めた差分に基づいて、前記二つのフォントデータの差異を数値化して評価する評価演算部とを設けることにより課題を解決した。【選択図】図１
2010145753.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
フォントデータをラスタライズ化してビットマップデータに変換するフォントラスタライズ部と、
前記フォントラスタライズ部によって、ビットマップ化された二つのフォントデータの差分を求める差分検出部と、
前記差分検出部が求めた差分に基づいて、前記二つのフォントデータの差異を数値化して評価する評価演算部とを有する
ことを特徴とするフォント評価装置。
【請求項２】
請求項１のフォント評価装置であって、
前記評価演算部は、前記二つのフォントデータで重なったピクセルと、重ならないピクセルに基づいて差異を数値化して評価する
ことを特徴とするフォント評価装置。
【請求項３】
請求項２のフォント評価装置であって、
前記評価演算部は、前記二つのフォントデータで前記重ならないピクセルの前記重なったピクセルからの距離に基づいて差異を数値化して評価する
ことを特徴とするフォント評価装置。
【請求項４】
コンピュータに
フォントデータをラスタライズ化してビットマップデータに変換するフォントラスタライズ機能と、
前記フォントラスタライズ部によって、ビットマップ化された二つのフォントデータの差分を求める差分検出機能と、
前記差分検出部が求めた差分に基づいて、前記二つのフォントデータの差異を数値化して評価する評価演算機能とを実現させる
ことを特徴とするフォント評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
二つの異なるフォントデータの差異を評価する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像形成装置やＰＣ（Personal Computer）等の電子機器では、印刷出力や画像出力される文字の図形情報を記録するフォントデータを有し、このフォントデータのバージョンアップなどを行う場合には、旧フォントと新フォントを比較して新フォントが元データに対してその形状が大きく変わっていないかなどの評価を行う必要がある。このフォントの評価を自動で正確に判定可能とする技術的要求がある。
【０００３】
従来技術として、サイズ毎による文字の劣化が発生していないか、また、突き抜けてはいけない場所の突き抜けや不自然な位置ずれなどが発生していないかなどについて評価を行う方法がある（特許文献１参照）。しかし、この方法の場合は、文字の輪郭以外に差異があっても検出できない。
【０００４】
また、他の従来技術として、メッシュサイズとサイズを変更した各文字のラスタライズ後のビットマップデータを比較する方法がある（特許文献２参照）。この方法ではラスタライザの性能による文字の違いをも検出することができる。しかし、何を持って評価結果をＯＫとするかの判断基準が不明確であり、また、結果が分かり辛いという問題がある。
【特許文献１】特開平０７−１４０９５７号公報
【特許文献２】特開２０００−３２２０４８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
解決しようとする問題点は、二つのフォントの差異の評価を正確にできなかった点である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のフォント評価装置は、フォントデータをラスタライズ化してビットマップデータに変換するフォントラスタライズ部と、前記フォントラスタライズ部によって、ビットマップ化された二つのフォントデータの差分を求める差分検出部と、前記差分検出部が求めた差分に基づいて、前記二つのフォントデータの差異を数値化して評価する評価演算部とを有することを特徴としてもよい。
【０００７】
また、本発明のフォント評価装置の前記評価演算部は、前記二つのフォントデータで重なったピクセルと、重ならないピクセルに基づいて差異を数値化して評価することを特徴としてもよい。
【０００８】
また、本発明のフォント評価装置の前記評価演算部は、前記二つのフォントデータで前記重ならないピクセルの前記重なったピクセルからの距離に基づいて差異を数値化して評価することを特徴としてもよい。
【０００９】
本発明のフォント評価プログラムは、コンピュータにフォントデータをラスタライズ化してビットマップデータに変換するフォントラスタライズ機能と、前記フォントラスタライズ部によって、ビットマップ化された二つのフォントデータの差分を求める差分検出機能と、前記差分検出部が求めた差分に基づいて、前記二つのフォントデータの差異を数値化して評価する評価演算機能とを実現させることを特徴としてもよい。
【発明の効果】
【００１０】
本発明のフォント評価装置は、フォントデータをラスタライズ化してビットマップデータに変換するフォントラスタライズ部と、前記フォントラスタライズ部によって、ビットマップ化された二つのフォントデータの差分を求める差分検出部と、前記差分検出部が求めた差分に基づいて、前記二つのフォントデータの差異を数値化して評価する評価演算部とを有することを特徴としてもよい。
【００１１】
このため、二つのフォントの差異を差分に基づいた評価値として演算可能であるので、フォントの評価が迅速に正確に行えるようになる。
【００１２】
また、本発明のフォント評価装置の前記評価演算部は、前記二つのフォントデータで重なったピクセルと、重ならないピクセルに基づいて差異を数値化して評価することを特徴としてもよい。
【００１３】
このため、例えば重ならないピクセル数が多くなると評価を下げるように、全ピクセル数に対する重なったピクセル数の百分率を用いることにより正確に評価可能となる。
【００１４】
また、本発明のフォント評価装置の前記評価演算部は、前記二つのフォントデータで前記重ならないピクセルの前記重なったピクセルからの距離に基づいて差異を数値化して評価することを特徴としてもよい。
【００１５】
これにより、単に重なり合いのあるなしのピクセル数に限らず、その距離の値を評価に取り込むことによって、重なり合いのないピクセルが重なり合いのあるピクセルから大きく離れて存在する場合には大きく評価を下げた評価値を得ることが可能となり、より正確にフォント評価が可能となる。
【００１６】
本発明のフォント評価プログラムは、コンピュータにフォントデータをラスタライズ化してビットマップデータに変換するフォントラスタライズ機能と、前記フォントラスタライズ部によって、ビットマップ化された二つのフォントデータの差分を求める差分検出機能と、前記差分検出部が求めた差分に基づいて、前記二つのフォントデータの差異を数値化して評価する評価演算機能とを実現させることを特徴としてもよい。
【００１７】
このため、二つのフォントの差異を差分に基づいた評価値として演算可能であるので、フォントの評価が迅速に正確に行えるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
画像形成装置やＰＣ等において利用されるフォントの評価を行うフォント評価装置について、二つのフォントの間での差異の評価をより正確に行うという目的を達成するために、フォントデータをラスタライズ化し、その差分を検出して、該差分に基づいて評価値を演算する方法によって実現した。
【実施例】
【００１９】
本発明実施例に係るフォント評価装置としての画像形成装置について以下に説明する。
【００２０】
［構成］
図１は、本発明実施例の画像形成装置１０１の機能ブロック図である。
【００２１】
画像形成装置１０１は、フォントラスタライザ１１１（フォントラスタライズ部）、文字比較処理部１１３、差分検出部１１５、評価演算部１１７、記憶部１２１の各機能ブロックを有する。これらの各構成部は、画像形成装置に設けられたＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御部が所定のプログラムを実行することにより実現される。
【００２２】
印刷部やスキャナ部など通常の画像形成装置に備わっている機能部については本発明の本質には重要ではないので省略する。
【００２３】
以下に各機能部について説明する。
【００２４】
フォントラスタライザ１１１（フォントラスタライズ部）は、フォントデータをラスタライズ化してビットマップデータに変換する機能部である。フォントラスタライザ１１１は、記憶部１２１が記憶する旧フォントデータ１２３を読み込んでラスタライズ化して、旧フォントラスタライズ結果１２７を出力し、記憶部１２１に記録する。同様に新フォントデータ１２５を読み込んでラスタライズ化して、新フォントラスタライズ結果１２９に出力する。ここでは、便宜上、旧フォント及び新フォントの二つの呼び名を用いたが、比較されるフォントは新旧に限らず、どのようなものであってもよい。
【００２５】
また、フォントラスタライザ１１１は、フォントの様々な評価を行う際に、異なるビットマップサイズでの変換を行って、それら異なるビットマップサイズでの出力結果に基づいて、文字比較処理部１１３による評価を可能としている。
【００２６】
文字比較処理部１１３は、前記の旧フォントラスタライズ結果１２７及び新フォントラスタライズ結果１２９に基づいて、フォントの比較を行って評価する。文字比較処理部１１３は、差分検出部１１５と評価演算部１１７を有して、これらの機能部によりフォントの比較評価を行う。以下にこれらの機能部について説明する。
【００２７】
差分検出部１１５は、旧フォントラスタライズ結果１２７及び新フォントラスタライズ結果１２９のビットマップデータを比較して、ピクセル毎に重なる点、重ならない点を求める。具体的には、旧フォントラスタライズ結果１２７及び新フォントラスタライズ結果１２９のビットマップデータをピクセル毎にＸＯＲ（排他的論理和）演算を行う。差分検出部１１５は、ＸＯＲ演算結果が「真」の場合に重ならない点、「偽」の場合に重なる点と判断する。
【００２８】
図２に差分検出部１１５が差分を検出する際の説明図を示す。図２（Ａ）は、旧フォントの文字「Ｗ」のフォントをラスタライズ化したデータであり、図２（Ｂ）は、新フォントの文字「Ｗ」のフォントをラスタライズ化したデータである。差分検出部１１５は、上記の二つのラスタライズ化データを比較して、図２（Ｃ）に示す差異のイメージを生成する。差異のイメージは、点線で示す旧フォントデータでは存在しているのに新フォントでは存在していないピクセル部分と、実線で示す新フォントデータでは存在しているのに旧フォントでは存在していないピクセル部分とを検出する。
【００２９】
図２（Ｃ）に示すように、新フォント及び旧フォントが重なった部分は、非表示にして差分部分のみを表示したイメージによりフォントの評価結果を目視にて確認可能とする。この場合、旧フォントデータでは存在しているのに新フォントでは存在していないピクセル部分と実線で示す新フォントデータでは存在しているのに旧フォントでは存在していないピクセル部分を例えば異なる色で着色する方法をとってもよい。図２（Ｃ）の差異イメージは、図１で示す評価結果２０１のひとつとして用いられる。
【００３０】
評価演算部１１７は、前記差分検出部１１５が検出した、新フォントと旧フォントの差分データに基づいて、フォントの評価を演算して数値化する。
【００３１】
例えば、以下の計算方法によりフォントの評価を百分率で表す。重なったピクセルの個数をＮｃ、旧フォントデータでは存在しているのに新フォントでは存在していないピクセル数をＮｏ、旧フォントデータでは存在しているのに新フォントでは存在していないピクセル数をＮｎとすると、評価値Ｅｆは以下の表１に示す式１のように表す。
【００３２】
【表１】
2010145753.tif 000003
本評価値を用いて評価結果を出力した例を図３に示す。
【００３３】
図３の例は、旧フォントをゴシックのバージョン０７１０、新フォントをゴシックのバージョン０８１１との二つのフォントセットをビットマップサイズ２４０×２４０にラスタライズした際の文字毎の評価値Ｅｆ（式１）を演算した結果を出力したものである。ここにおいて、Ｅｆの値の９５％を閾値と設定し、フォントの評価結果が閾値以上であればフォントの評価をＯＫと判断するので、文字５については、ＮＧの結果、またそれ以外の文字については、全てＯＫの評価を得ている。
【００３４】
評価演算部１１７は、上記の評価結果に加えて、さらに新フォントと旧フォントでの重なりの発生しないピクセルに関して、重なりのある位置から大きく離れた位置に重なりの発生しないピクセルがあるとより問題であると判断することによって、より正確な評価を可能とする。すなわち不一致点の一致点からの距離を評価値に取り込む。
【００３５】
例えば、図２で示した例では、旧フォントと新フォントの違い（重なり合いの無いピクセル）はフォント周縁にのみ発生している（図２（Ｃ））が、これら周縁部に滲み出るようにでたピクセルの不一致はフォントの評価を大きく下げるような問題とはならない。しかし、周縁から大きく離れた位置に重なり合いの無いピクセルがあると、フォントとしては問題が大きい（フォントとしての評価が低い）。そこで、これらの不一致点の一致点からの距離を評価判断に取り込むことにより、フォントの評価をより正確にすることが可能となる。
【００３６】
図４にその例を示して説明する。図４の例では、ラスタライズ化したデータについて新フォントには旧フォントに存在しないピクセルがフォントの右肩エッジに大きく線分として出ている。
【００３７】
ここで、図４で点線で描かれた白丸ｐｘは、新旧のフォントが重なった（一致した）ピクセルである。また、ｐ１からｐ４の黒丸は、旧フォントにはなく新フォントにだけあるピクセルである。
【００３８】
このときにピクセル位置の一致した点からの距離に基づく評価値ｄｐは、例えばｐ１については、ｐ１ピクセルとその隣接する一致ピクセルからの最短距離ｄ１とピクセル毎の評価値（例えば１のような定数）との積、ｄｐ１＝ｄ１・ｐ１とする（同様にｄｐ２＝ｄ２・ｐ２、以下ｐ３、ｐ４も同様に計算する）。
【００３９】
又、この不一致点の一致点からの距離の効果をより高めるために当該距離の項を二乗するとしてもよい。
【００４０】
上記について、その総和を式で表すと、ピクセルの評価値と距離との積の総和の式は以下の表２の式２になる。また、ピクセルの評価値と距離の二乗との積の総和の式は、以下の表２の式３となる。
【００４１】
【表２】
2010145753.tif 000004
評価演算部１１７が演算した上記のＤｐ・ｌｉｅａｒ（式２）及びＤｐ・ｓｑｕａｒｅ（式３）の値を図３の評価結果に併記して評価してもいいし、さらにこれらの値を式１のＮｎやＮｏと置き換えてＥｆを演算する方法としてもよい。
【００４２】
記憶部１２１は、半導体メモリ及び磁気ディスク等からなり、画像形成装置１０１に必要なプログラムやデータ、さらに上記したフォントラスタライザ１１１の項で説明した、旧フォントデータ１２３、新フォントデータ１２５、旧フォントラスタライズ結果１２７、新フォントラスタライズ結果１２９を記憶する。
【００４３】
［実施例の効果］
本発明実施例の画像形成装置により以下のことが可能となる。
【００４４】
フォント評価を自動で行い、その結果を数値として示すことが可能となる。
【００４５】
フォント評価結果を図２（Ｃ）に示すように図化して目視で確認可能となる。
【００４６】
フォント評価の演算において、差分データでの不一致点から一致点までの距離が大きい程評価が下がるため、フォントを大きく崩すような特異形状や特異点などについて正しく評価が可能となる。
【００４７】
［その他］
本発明実施例においては、画像形成装置がフォントの評価を実施する例を示したが、フォントのラスタライザが動くシステムがあればどのような環境でも実施可能である。画像形成装置以外でも例えばＰＣ（Personal Computer）上にこのフォント評価プログラムを導入して、フォントデータの入力をすることで、ＰＣ上でも同様にフォントの評価が可能である。
【００４８】
本発明実施例の評価演算においては、旧フォントでは存在しているが新フォントでは存在していない不一致ピクセルと、新フォントでは存在しているが旧フォントでは存在していない不一致ピクセルを同等として扱って演算を行ったが、これら二つについては、例えば係数を異ならせて評価値を演算する方法であってもよい。
【００４９】
本発明実施例では、不一致点の一致点からの距離をビットマップの各ピクセルの中心間の距離により計算するとしたが、ピクセルの中心間の距離に限らず一致点の外周線からの距離としてもよい。その場合に、当該外周線は、最外側のピクセルの中心を結んだものとしてもよいし、アウトラインフォントの外周のベクトルを用いる方法としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明実施例の画像形成装置の機能ブロック図である。
【図２】旧フォントデータの例（Ａ）、新フォントデータの例（Ｂ）、両者の差分データ（Ｃ）である。
【図３】本発明実施例の画像形成装置が出力した評価結果の例である。
【図４】フォントの差分データに基づく評価の演算の説明図である。
【符号の説明】
【００５１】
１０１  画像形成装置（フォント評価装置）
１１１  フォントラスタライザ（フォントラスタライズ部）
１１３  文字比較処理部
１１５  差分検出部
１１７  評価演算部
１２１  記憶部
１２３  旧フォントデータ
１２５  新フォントデータ
１２７  旧フォントラスタライズ結果
１２９  新フォントラスタライズ結果
２０１  評価結果
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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