(57)【要約】      （修正有）【課題】印刷画像を構成する網点の形状を、評価の基準となる比較元の印刷画像の網点の形状と比較することにより、印刷画像を構成する網点の形状を正確かつ定量的に評価することができる網点形状評価装置等を提供する。【解決手段】評価対象である印刷画像から所定数の網点を含む評価網点画像を取得する手段と、評価の基準となる比較元の印刷画像から所定数の網点を含む比較元網点画像を取得する手段と、複数の評価網点画像を正規化した正規化ベクトルから算出されたＮ次元の固有ベクトルとし、複数の比較元網点画像を正規化した正規化ベクトルから算出されたＭ次元の固有ベクトルとしたとき、行列Ｘ’［ｘｉｊ］の最大固有値又は第ｉ固有値までを算出する手段と、算出された最大固有値、又は第ｉ固有値までの積を、評価対象の印刷画像を構成する網点形状と比較元の印刷画像を構成する網点形状の類似度を示す評価指標値として取得する手段を有する。【選択図】図２
2010130083.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
印刷画像を構成する網点の形状評価装置において、
評価対象である印刷画像から所定数の網点を含む評価網点画像をｎ個取得する評価網点画像取得手段と、
評価の基準となる比較元の印刷画像から前記所定数の網点を含む比較元網点画像をｍ個取得する比較元網点画像取得手段と、
取得した前記複数の評価網点画像を正規化した正規化ベクトルを（ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・，ｘｎ）としたとき、以下の式１にて定義される行列Ｘｓにかかる自己相関行列ＸＸｔの固有値及び固有ベクトルを算出する第１算出手段と、
取得した前記複数の比較元網点画像を正規化した正規化ベクトルを（ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・，ｘｍ）としたとき、以下の式２にて定義される行列Ｘｒにかかる自己相関行列ＸＸｔの固有値及び固有ベクトルを算出する第２算出手段と、
前記第１算出手段にて算出されたＮ次元の固有ベクトルを［Φ１，・・・，ΦＮ］とし、前記第２算出手段にて算出されたＭ次元の固有ベクトルを［Ψ１，・・・，ΨＭ］としたとき、ＮがＭ以上である場合には以下の式３及び式４を要素とし、ＭがＮ以上である場合には以下の式５及び式６を要素とする行列Ｘ’［ｘｉｊ］の最大固有値又は第ｉ固有値（ｉは自然数）までを算出する固有値算出手段と、
算出された最大固有値、又は第ｉ固有値までの積を、前記評価対象の印刷画像を構成する網点形状と前記比較元の印刷画像を構成する網点形状の類似度を示す評価指標値として取得する評価指標値取得手段と、
を有することを特徴とする網点形状評価装置。
【数１】
2010130083.tif 000021
【数２】
2010130083.tif 000022
【数３】
2010130083.tif 000023
【数４】
2010130083.tif 000024
【数５】
2010130083.tif 000025
【数６】
2010130083.tif 000026
【請求項２】
請求項１に記載の網点形状評価装置において、
前記評価網点画像取得手段は、前記評価対象の印刷画像から網点を１つのみ有する評価網点画像をｎ個取得し、
前記比較元網点画像取得手段は、前記比較元の印刷画像から網点を１つのみ有する評価網点画像をｍ個取得することを特徴とする網点形状評価装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の網点形状評価装置において、
前記評価網点画像取得手段は、評価対象の印刷画像が多値階調の画像である場合には、当該評価対象の印刷画像に対して二値化処理を行なった後に各前記評価網点画像を取得し、
前記比較元網点画像取得手段は、比較元の印刷画像が多値階調の画像である場合には、当該比較元の印刷画像に対して二値化処理を行なった後に各前記比較元網点画像を取得することを特徴とする網点形状評価装置。
【請求項４】
請求項３に記載の網点形状評価装置において、
前記評価網点画像取得手段は、評価対象の印刷画像に含まれる各画素に対して、４近傍ラベリング処理又は８近傍ラベリング処理を行ない、ｎ個の網点を１つずつ抽出することにより、抽出した各網点を有すｎ個の前記評価網点画像を取得し、
前記比較元網点画像取得手段は、比較元の印刷画像に含まれる各画素に対して、４近傍ラベリング処理又は８近傍ラベリング処理を行ない、ｍ個の網点を１つずつ抽出することにより、抽出した各網点を有すｍ個の前記比較元網点画像を取得することを特徴とする網点形状評価装置。
【請求項５】
請求項３又は請求項４に記載の網点形状評価装置において、
前記評価網点画像取得手段は、評価対象の印刷画像が所定の網点面積率以上である場合には、当該評価対象の印刷画像に対して白黒反転処理を行なった後に各前記評価網点画像を取得し、
前記比較元網点画像取得手段は、比較元の印刷画像が所定の網点面積率以上である場合には、当該比較元の印刷画像に対して白黒反転処理を行なった後に各前記比較元網点画像を取得することを特徴とする網点形状評価装置。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の網点形状評価装置として機能させることを特徴とする網点形状評価プログラム。
【請求項７】
印刷画像を構成する網点の形状評価方法において、
評価対象である印刷画像から所定数の網点を含む評価網点画像をｎ個取得する評価網点画像取得工程と、
評価の基準となる比較元の印刷画像から前記所定数の網点を含む比較元網点画像をｍ個取得する比較元網点画像取得工程と、
取得した前記複数の評価網点画像を正規化した正規化ベクトルを（ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・，ｘｎ）としたとき、以下の式１にて定義される行列Ｘｓにかかる自己相関行列ＸＸｔの固有値及び固有ベクトルを算出する第１算出工程と、
取得した前記複数の比較元網点画像を正規化した正規化ベクトルを（ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・，ｘｍ）としたとき、以下の式２にて定義される行列Ｘｒにかかる自己相関行列ＸＸｔの固有値及び固有ベクトルを算出する第２算出工程と、
前記第１算出工程にて算出されたＮ次元の固有ベクトルを［Φ１，・・・，ΦＮ］とし、前記第２算出工程にて算出されたＭ次元の固有ベクトルを［Ψ１，・・・，ΨＭ］としたとき、ＮがＭ以上である場合には以下の式３及び式４を要素とし、ＭがＮ以上である場合には以下の式５及び式６を要素とする行列Ｘ’［ｘｉｊ］の最大固有値又は第ｉ固有値（ｉは自然数）までを算出する固有値算出工程と、
算出された最大固有値、又は第ｉ固有値までの積を、前記評価対象の印刷画像を構成する網点形状と前記比較元の印刷画像を構成する網点形状の類似度を示す評価指標値として取得する評価指標値取得工程と、
を有することを特徴とする網点形状評価方法。
【数７】
2010130083.tif 000027
【数８】
2010130083.tif 000028
【数９】
2010130083.tif 000029
【数１０】
2010130083.tif 000030
【数１１】
2010130083.tif 000031
【数１２】
2010130083.tif 000032
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オフセット印刷やハイエンド網点ＤＤＣＰ（Direct Digital Color Proofing）によるシミュレーション印刷等による、印刷画像を構成する網点を評価する評価方法及び評価装置等に関し、特に、印刷網点の形状評価の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、印刷画像を構成する網点の評価方法として、版網点の面積に対する印刷網点の面積の増加率であるドットゲインを取得して、印刷網点の再現性を評価する評価方法や、印刷網点の集合を濃度計で計測し、計測された調子濃度による階調性より印刷網点を評価する評価方法等がある。
【０００３】
しかし、これらの評価方法は、網点の形状については全く考慮されていない。
【０００４】
一方で、印刷網点を印刷インキの立体像として捉え、輝度等高線法により網点の形状を評価する方法もある（例えば、特許文献１）。
【０００５】
この方法では、網点形状を三次元的に推定して立体像を取得し、比較対象となる理想の円柱立体像と比較することにより、網点形状を評価している。
【特許文献１】特開平８−１４６５９３号公報
【特許文献２】特開２００７−１００２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、網点形状を三次元的に推定した立体像と、理想の円柱立体像とを比較しているが、その比較結果を定量的に得ることができない。
【０００７】
また、この方法では、網点形状を三次元的に推定する際に、複数の網点を平均化し、いわば平均化された網点についての形状を立体像として推定しているが、通常、印刷網点の形状は、網点１つ１つばらついており、厳密にいえば、全て異なる形状であるところ、平均化してしまっては、印刷網点の形状を示す立体像としては正確性に欠け、正しい網点形状評価を行なうことができない。
【０００８】
本発明は、このような問題に鑑みなされたものであり、印刷画像を構成する網点の形状を、評価の基準となる比較元の印刷画像の網点の形状と比較することにより、印刷画像を構成する網点の形状を正確かつ定量的に評価することができる網点形状評価装置、網点形状評価プログラム及び網点形状評価方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決すべく、請求項１に記載の発明は、印刷画像を構成する網点の形状評価装置において、評価対象である印刷画像から所定数（例：１つ、又は複数でも可）の網点を含む評価網点画像をｎ個取得する評価網点画像取得手段と、評価の基準となる比較元の印刷画像から前記所定数の網点を含む比較元網点画像をｍ個取得する比較元網点画像取得手段と、取得した前記複数の評価網点画像を正規化した正規化ベクトルを（ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・，ｘｎ）としたとき、以下の式１にて定義される行列Ｘｓにかかる自己相関行列ＸＸｔの固有値及び固有ベクトルを算出する第１算出手段と、取得した前記複数の比較元網点画像を正規化した正規化ベクトルを（ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・，ｘｍ）としたとき、以下の式２にて定義される行列Ｘｒにかかる自己相関行列ＸＸｔの固有値及び固有ベクトルを算出する第２算出手段と、前記第１算出手段にて算出されたＮ次元の固有ベクトルを［Φ１，・・・，ΦＮ］とし、前記第２算出手段にて算出されたＭ次元の固有ベクトルを［Ψ１，・・・，ΨＭ］としたとき、ＮがＭ以上である場合には以下の式３及び式４を要素とし、ＭがＮ以上である場合には以下の式５及び式６を要素とする行列Ｘ’［ｘｉｊ］の最大固有値又は第ｉ固有値（ｉは自然数）までを算出する固有値算出手段と、算出された最大固有値、又は第ｉ固有値までの積を、前記評価対象の印刷画像を構成する網点形状と前記比較元の印刷画像を構成する網点形状の類似度を示す評価指標値として取得する評価指標値取得手段と、を有することを特徴とする網点形状評価装置である。
【００１０】
【数１】
2010130083.tif 000003
【００１１】
【数２】
2010130083.tif 000004
【００１２】
【数３】
2010130083.tif 000005
【００１３】
【数４】
2010130083.tif 000006
【００１４】
【数５】
2010130083.tif 000007
【数６】
2010130083.tif 000008
【００１５】
これによれば、評価対象の印刷画像から取得した複数の評価網点画像と、評価の基準となる比較元の印刷画像から取得した複数の比較元網点画像を、部分空間として認識（定義）し、それぞれの部分空間が成す角度を行列Ｘ’［ｘｉｊ］の固有値λｉを算出し、各印刷画像の網点形状の類似度を示す評価指標値として取得したので、正確且つ定量的に評価対象印刷画像の網点形状を評価することができる。
【００１６】
上記課題を解決すべく、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の網点形状評価装置において、前記評価網点画像取得手段は、前記評価対象の印刷画像から網点を１つのみ有する評価網点画像をｎ個取得し、前記比較元網点画像取得手段は、前記比較元の印刷画像から網点を１つのみ有する評価網点画像をｍ個取得することを特徴とする網点形状評価装置である。
【００１７】
これによれば、印刷画像を構成する各網点を全て形状分析（部分空間認識）するため、複数の網点を含む評価網点画像（及び比較元網点画像）を利用して形状分析を行なう場合とくらべて、高精度に網点形状の評価を行なうことができる。
【００１８】
上記課題を解決すべく、請求項３に記載の発明は、請求項１又は請求項２に記載の網点形状評価装置において、前記評価網点画像取得手段は、評価対象の印刷画像が多値階調の画像である場合には、当該評価対象の印刷画像に対して二値化処理を行なった後に各前記評価網点画像を取得し、前記比較元網点画像取得手段は、比較元の印刷画像が多値階調の画像である場合には、当該比較元の印刷画像に対して二値化処理を行なった後に各前記比較元網点画像を取得することを特徴とする網点形状評価装置である。
【００１９】
これによれば、評価対象の印刷画像や比較元の印刷画像が多値階調の画像である場合であっても、二値化することで、各印刷画像を構成する網点を１つ１つの塊として認識することができ、評価網点画像（又は比較元網点画像）を確実に取得することができる。
【００２０】
上記課題を解決すべく、請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の網点形状評価装置において、前記評価網点画像取得手段は、評価対象の印刷画像に含まれる各画素に対して、４近傍ラベリング処理又は８近傍ラベリング処理を行ない、ｎ個の網点を１つずつ抽出することにより、抽出した各網点を含むｎ個の前記評価網点画像を取得し、前記比較元網点画像取得手段は、比較元の印刷画像に含まれる各画素に対して、４近傍ラベリング処理又は８近傍ラベリング処理を行ない、ｍ個の網点を１つずつ抽出することにより、抽出した各網点を含むｍ個の前記比較元網点画像を取得することを特徴とする網点形状評価装置である。
【００２１】
これによれば、４近傍ラベリング処理又は８近傍ラベリング処理により、評価対象の印刷画像（又は比較元の印刷画像）からｎ個（ｍ個）の網点を抜き出して、網点を１つだけ有するｎ個（又はｍ個）の評価網点画像（又は比較元網点画像）を取得することができる。
【００２２】
上記課題を解決すべく、請求項５に記載の発明は、請求項３又は請求項４に記載の網点形状評価装置において、前記評価網点画像取得手段は、評価対象の印刷画像が所定の網点面積率以上である場合には、当該評価対象の印刷画像に対して白黒反転処理を行なった後に各前記評価網点画像を取得し、前記比較元網点画像取得手段は、比較元の印刷画像が所定の網点面積率以上である場合には、当該比較元の印刷画像に対して白黒反転処理を行なった後に各前記比較元網点画像を取得することを特徴とする網点形状評価装置である。
【００２３】
これによれば、網点面積率が高く（例えば、８０％以上）、隣接する網点同士が連結してしまっている場合であっても、白黒反転させて、白色部分を網点として定義することにより、かかる網点に対する形状評価を行なうことができる。
【００２４】
上記課題を解決すべく、請求項６に記載の発明は、コンピュータを、請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の網点形状評価装置として機能させることを特徴とする網点形状評価プログラムである。
【００２５】
上記課題を解決すべく、請求項７に記載の発明は、印刷画像を構成する網点の形状評価方法において、評価対象である印刷画像から所定数（例：１つ、又は複数でも可）の網点を含む評価網点画像をｎ個取得する評価網点画像取得工程と、評価の基準となる比較元の印刷画像から前記所定数の網点を含む比較元網点画像をｍ個取得する比較元網点画像取得工程と、取得した前記複数の評価網点画像を正規化した正規化ベクトルを（ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・，ｘｎ）としたとき、以下の式１にて定義される行列Ｘｓにかかる自己相関行列ＸＸｔの固有値及び固有ベクトルを算出する第１算出工程と、取得した前記複数の比較元網点画像を正規化した正規化ベクトルを（ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・，ｘｍ）としたとき、以下の式２にて定義される行列Ｘｒにかかる自己相関行列ＸＸｔの固有値及び固有ベクトルを算出する第２算出工程と、前記第１算出工程にて算出されたＮ次元の固有ベクトルを［Φ１，・・・，ΦＮ］とし、前記第２算出工程にて算出されたＭ次元の固有ベクトルを［Ψ１，・・・，ΨＭ］としたとき、ＮがＭ以上である場合には以下の式３及び式４を要素とし、ＭがＮ以上である場合には以下の式５及び式６を要素とする行列Ｘ’［ｘｉｊ］の最大固有値又は第ｉ固有値（ｉは自然数）までを算出する固有値算出工程と、算出された最大固有値、又は第ｉ固有値（ｉは自然数）までの積を、前記評価対象の印刷画像を構成する網点形状と前記比較元の印刷画像を構成する網点形状の類似度を示す評価指標値として取得する評価指標値取得工程と、を有することを特徴とする網点形状評価方法である。
【００２６】
【数７】
2010130083.tif 000009
【００２７】
【数８】
2010130083.tif 000010
【００２８】
【数９】
2010130083.tif 000011
【００２９】
【数１０】
2010130083.tif 000012
【００３０】
【数１１】
2010130083.tif 000013
【００３１】
【数１２】
2010130083.tif 000014
【発明の効果】
【００３２】
本発明によれば、評価対象の印刷画像から取得した複数の評価網点画像と、評価の基準となる比較元の印刷画像から取得した複数の比較元網点画像を、部分空間として認識（定義）し、それぞれの部分空間が成す角度を行列Ｘ’［ｘｉｊ］の固有値を算出し、各印刷画像の網点形状の類似度を示す評価指標値として取得したので、正確且つ定量的に評価対象印刷画像の網点形状を評価することができる網点形状評価装置、網点形状評価プログラム、及び網点形状評価方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下、本発明の網点形状評価装置の好適な実施の形態を、添付図面に基づいて説明する。
【００３４】
図１は、本実施形態における網点形状評価装置１の概要構成の一例を示す図である。
【００３５】
網点形状評価装置１は、図１に示すように、ＣＰＵ，ＲＡＭ，データ及びプログラムを記憶するＲＯＭ等を備える処理部２１、ハードディスクドライブ等を備える記憶部２２、液晶ディスプレイ等を備える表示部２３、マウス及びキーボードを備える操作部２４、及びネットワークを介して他のサーバ、コンピュータ、又は印刷装置等と通信を行なうための通信部２５を備えて構成されている。
【００３６】
そして、処理部２１は、ＣＰＵが例えば記憶部２２に記憶されている網点形状評価プログラム等を読み出し実行することにより、本発明の評価網点画像取得手段、比較元網点画像取得手段、第１算出手段、第２算出手段、固有値算出手段及び評価指標値取得手段等として機能し、後述する処理を行うようになっている。
【００３７】
具体的には、処理部２１は、オペレータからの指示（操作部２４の操作による）に従って、評価の対象となる印刷画像と、網点評価の基準となる比較元の印刷画像を、他のサーバ、コンピュータ、又は印刷装置から通信部２５を介して取得し、取得した各印刷画像を記憶部２２の所定領域に格納する。
【００３８】
評価の対象となる印刷画像（以下、「評価対象画像」と言う。）は、インクジェットプリンタ等により実際に像が印刷された紙やフィルム等の印刷物を、顕微鏡で拡大し、ＣＣＤなどの受光素子を具備するデジタルカメラ等で撮像した画像であり、当該画像データを評価対象の印刷画像として装置内部に取り込んで取得してもよく、或いは、ハイエンド網点ＤＤＣＰ（Direct Digital Color Proofing）によりシミュレーションされた擬似網点画像を評価対象画像として取得してもよい。本実施形態では、ハイエンド網点ＤＤＣＰ（Direct Digital Color Proofing）によりシミュレーションされた擬似網点画像を、評価対象画像として取得し、画像データとして記憶部２２の所定領域に格納する。  
【００３９】
網点評価の基準となる比較元の印刷画像（以下、「比較元画像」と言う。は、理想的な網点形状により構成された印刷画像を用いることが好ましく、本実施形態では、オフセット輪転機により実際に像が印刷された紙やフィルム等の印刷物を、顕微鏡で拡大してデジタルカメラ等で撮像した画像を、比較元画像として取得し、画像データとして記憶部２２の所定領域に格納する。
【００４０】
そして、処理部２１は、本発明における網点形状評価プログラムを記憶部２２から読み出して、評価対象画像を構成する網点の形状を評価する“網点形状評価処理”を実行する。
【００４１】
続いて、本実施形態に係る網点形状評価装置１の処理部２１の網点形状評価処理について、図２を用いて説明する。
【００４２】
図２は、網点形状評価装置１の処理部２１の網点形状評価処理を示すフローチャートである。
【００４３】
先ず、処理部２１は、記憶部２２から評価対象画像の画像データ（以下、「評価対象画像データ」と言う。）を取得する（ステップＳ１）。
【００４４】
そして、処理部２１は、取得した評価対象画像データが示す評価対象画像からｎ個の評価網点画像を取得し（ステップＳ２）、取得した各評価網点画像Ｉｍｓの大きさ（縦横）が同一の大きさになるようリサイズする（ステップＳ３）。
【００４５】
図３は、評価対象画像と評価網点画像の説明図である。
【００４６】
図３（Ａ）は、ステップＳ１にて取得した評価対象画像データが示す評価対象画像の説明図である。同図に示すように、評価対象画像は、複数の網点により構成されている。
【００４７】
図３（Ｂ）は、図３（Ａ）に示す評価対象画像から取得された評価網点画像Ｉｍｓの説明図であり、同図に示す評価網点画像Ｉｍｓは、リサイズされた後の評価網点画像Ｉｍｓである。
【００４８】
ステップＳ２において、評価対象画像に対して、パラメータを４近傍又は８近傍とするラベリング処理を行ない、評価対象画像の網点を一つ一つの網点画像に分割、抽出することにより、ｎ個の網点を抽出し、抽出された各網点を有するｎ個の評価網点画像（Ｉｍｓ（１）、Ｉｍｓ（２）、Ｉｍｓ（３）、・・・Ｉｍｓ（ｎ））を取得する。
【００４９】
なお、ラベリング処理を行なう際には、各網点が独立していることが好ましい。隣接する網点同士で連結するほどに網点面積率が高く、各網点が連結しているような場合には、１つ１つのピクセルの塊として網点を抽出することが出来ないためである。従って、評価対象画像の網点面積率が所定の網点面積率（例えば、８０％）以上である場合には、当該評価対象画像に対して白黒反転処理を行なった後に、ラベリング処理を行ない、評価網点画像Ｉｍｓを取得するよう構成する。これにより、白黒反転処理前の評価対象の印刷画像の白色部分を網点として定義して、かかる網点に対する形状評価を行なうことができる。
【００５０】
さらに、評価対象画像が多値階調の画像である場合には、当該評価対象画像に対して二値化処理を行なった後に、ラベリング処理を行ない、各評価網点画像Ｉｍｓを取得することが好ましい。
【００５１】
続いて、処理部２１は、各評価網点画像Ｉｍｓを複数の画素に等分分割して、各画素を要素とする正規化ベクトル（ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・，ｘｎ）に変換する（ステップＳ４）。
【００５２】
図４に、正規化ベクトル変換の説明図を示す。
【００５３】
図４（Ａ）は、評価網点画像Ｉｍｓ（１）を、ｖ個の画素ｐ１〜ｐｖに等分分割する様子を示す図であり、図４（Ｂ）は、分割後の各画素ｐを要素とする正規化ベクトル（ｘ１）の概念図である。
【００５４】
このように、各評価網点画像Ｉｍｓを、それぞれ正規化ベクトルに変換し、図５に示すように、正規化ベクトル（ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・，ｘｎ）からなるｖ×ｎ（ｖは画素数、ｎは評価網点画像Ｉｍｓの数）の行列Ｘｓを、以下の式１にて得る。
【００５５】
【数１３】
2010130083.tif 000015
次に、処理部２１は、上記行列Ｘに基づいて、評価対象画像の部分空間を作成する（ステップＳ５）。具体的には、上記行列Ｘｓにかかる自己相関行列ＸＸｔの固有値及び固有ベクトルを算出し、Ｎ次元の固有ベクトル［Φ１，・・・，ΦＮ］を評価対象画像の部分空間として作成する。
【００５６】
続いて、処理部２１は、記憶部２２から比較元画像の画像データ（以下、「比較元画像データ」と言う。）を取得し（ステップＳ６）、上記ステップＳ２〜５にて説明した評価対象画像に対する処理と同様の処理を行なう。比較元画像データの取得の際、必要であれば、上述した白黒反転処理、二値化処理等を行なう。なお、白黒反転処理及び二値化処理の具体的な実施条件等は評価対象画像にかかる実施条件と同様であるためここでの説明は省略する。
【００５７】
先ず、比較元データが示す比較元画像からｍ個の比較元網点画像を取得し（ステップＳ７）、取得した各比較元網点画像Ｉｍｒの大きさ（縦横）が同一の大きさになるようリサイズした（ステップＳ８）後に、各比較元網点画像Ｉｍｒを複数の画素に等分分割して、各画素を要素とする正規化ベクトル（ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・，ｘｍ）に変換して（ステップＳ９）、かかる正規化ベクトル（ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・，ｘｍ）からなるｖ×ｍ（ｖは画素数、ｍは比較元網点画像Ｉｍｒの数）の行列Ｘｒを、以下の式２にて得る。
【００５８】
【数１４】
2010130083.tif 000016
そして、処理部２１は、上記行列Ｘｒ基づいて、比較元画像の部分空間を作成する（ステップＳ１０）。具体的には、上記行列Ｘｒにかかる自己相関行列ＸＸｔの固有値及び固有ベクトルを算出し、Ｍ次元の固有ベクトル［Ψ１，・・・，ΨＭ］を比較元画像の部分空間として作成する。
【００５９】
次に、ステップＳ５で作成した評価対象画像の部分空間の次元数Ｎが、ステップＳ１０で作成した比較元画像の部分空間の次元数Ｍ以上である場合（Ｍ≦Ｎ）には、評価対象画像の部分空間に係る固有ベクトルと、比較元画像の部分空間に係る固有ベクトルに基づいて、以下の式３、式４を要素とする行列Ｘ’［ｘｉｊ］の固有値λｉを算出する（ステップＳ１１）。
【００６０】
【数１５】
2010130083.tif 000017
【００６１】
【数１６】
2010130083.tif 000018
一方、比較元画像の部分空間の次元数Ｍが、評価対象画像の部分空間の次元数Ｎ以上である場合（Ｎ≦Ｍ）には、以下の式５、式６を要素とする行列Ｘ’［ｘｉｊ］の固有値λｉを算出する（ステップＳ１１）。
【００６２】
【数１７】
2010130083.tif 000019
【００６３】
【数１８】
2010130083.tif 000020
行列Ｘ’［ｘｉｊ］の固有値λｉの算出方法は、従来公知の相互部分空間法を利用すればよく、例えば、「福井和広、山口修、“部分空間法の理論拡張と物体認識への応用”信学技報, PRMU2004-82, pp.49-58, 2004（2004-09）」等に詳細に開示されているため、ここでの相互部分空間法の説明は省略する。
【００６４】
かかる相互部分空間法により、行列Ｘ’［ｘｉｊ］の固有値λｉは、評価対象画像の部分空間と比較元画像の部分空間が成す角度θの余弦の２乗として定義することができる（λｉ＝ｃｏｓ２θｉ）。
【００６５】
つまり、相互部分空間法を利用して、各画像の網点形状を、それぞれの部分空間が成す角度として認識したため、評価対象画像を構成する網点形状が、比較元画像を構成する網点形状に近似するほど、評価対象画像の部分空間と比較元画像の部分空間が成す角度θは０度に近くなり、評価対象画像を構成する網点形状が、比較元画像を構成する網点形状と異なるほど、評価対象画像の部分空間と比較元画像の部分空間が成す角度θは９０度に近くなる。
【００６６】
ここで、行列Ｘ’［ｘｉｊ］の固有値λｉにおける「ｉ」自然数であり、固有空間（部分空間法における部分空間）の次元数を表し、最大固有値（ｉ＝１）をλ１とし、以下、２次元部分空間（ｉ＝２）であればλ２、３次元部分空間（ｉ＝３）であればλ３・・・、として表わすことができる。最大固有値（ｉ＝１）である第１固有値λ１が評価対象画像の部分空間と比較元画像の部分空間の角度の相違を最も反映しており、次元数「ｉ」が大きくなるに従い、固有値λｉの大きさは小さくなる。従って、行列Ｘ’［ｘｉｊ］の第１固有値λ１のみを算出して網点形状評価に利用してもよいし、或いは、有効な固有値の寄与率を実験的に求めることにより、算出すべき（網点形状評価に利用する）固有値の次元数を定めてもよい。
【００６７】
そして、処理部２１は、算出した行列Ｘ’［ｘｉｊ］の固有値λｉに基づいて、評価対象画像を構成する網点形状と比較元画像を構成する網点形状の類似度を示す評価指標値を取得し（ステップＳ１２）、処理を終了する。
【００６８】
評価対象画像を構成する網点形状が、比較元画像を構成する網点形状に近似するほど、各部分空間の成す角度θが０に近くなり、１に近い評価指標値が得られ、評価対象画像を構成する網点形状が、比較元画像を構成する網点形状と異なるほど、各部分空間の成す角度θが９０度に近くなり、０に近い評価指標値が得られる。
【００６９】
なお、上記ステップＳ２において、評価対象画像を一つ一つの網点画像に分割、抽出してｎ個の評価網点画像Ｉｍｓを取得し、ステップＳ７において、比較元画像を一つ一つの網点画像に分割、抽出してｍ個の比較元網点画像Ｉｍｒを取得したが、図６に示すように、分割抽出した網点を複数含む評価網点画像Ｉｍｓ（又は比較元網点画像Ｉｍｒ）を取得した場合であっても、本発明を適用することができる。
【００７０】
図６（Ａ）は、評価対象画像の図であり、図６（Ｂ）は、図６（Ａ）に示す評価対象画像から複数の網点を含む評価網点画像Ｉｍｓを取得する例を示す図である。なお、この場合、評価網点画像Ｉｍｓのサイズ形状、網点数、網点の位置等が、比較元網点画像Ｉｍｒのサイズ形状、網点数、網点の位置等とできるだけ同一であることが好ましい。
【００７１】
図７（Ａ）にハイエンド網点ＤＤＣＰによる通常モードシミュレーション印刷による評価対象画像と、網点強調モードシミュレーション印刷による評価対象画像の評価指標値のグラフの一例を示す。
【００７２】
ハイエンド網点ＤＤＣＰによる網点強調モードシミュレーション印刷では、通常モードシミュレーション印刷と比べて、比較的安定し、網点を精密に再現することができるものである。また、オフセット輪転機による印刷物を比較元画像とし、かかる比較元画像と、通常モードシミュレーション印刷による評価対象画像（又は網点強調モードシミュレーション印刷による評価対象画像）との相互部分空間法において、行列Ｘ’［ｘｉｊ］の第５固有値までを算出し、第１固有値から第５固有値までの積を評価指標値として夫々取得した。
【００７３】
図７（Ａ）に示すように、強調モードによる評価対象画像の評価指標値のほうが、通常モードによる評価対象画像の評価指標値よりも、大きく、比較元画像との類似度が高いという結果を得た。
【００７４】
以上説明したように、本実施形態による網点形状評価装置によれば、評価対象画像から取得した複数の評価網点画像Ｉｍｓと、評価の基準となる比較元画像から取得した複数の比較元網点画像Ｉｍｒを、部分空間として認識（定義）し、それぞれの部分空間が成す角度を行列Ｘ’［ｘｉｊ］の固有値λｉを算出し、各画像の網点形状の類似度を示す評価指標値として取得したので、正確且つ定量的に評価対象画像の網点形状を評価することができる。
【００７５】
また、本実施形態では、評価対象画像（又は比較元画像）を一つ一つの網点画像に分割、抽出して複数の評価網点画像Ｉｍｓ（又は比較元網点画像Ｉｍｒ）としたので、印刷画像を構成する各網点を全て形状分析（部分空間認識）するため、図６に示したように、複数の網点を含む評価網点画像（及び比較元網点画像）を利用して形状分析を行なう場合と比べて、高精度に網点形状の評価を行なうことができる。
【００７６】
ところで、評価対象画像と比較元画像が同一であれば、理論上は、各部分空間の成す角度θは０となり、評価指標値は１となるのであるが、本実施形態による評価指標値は、評価対象画像と比較元画像の僅かな網点形状の違いをも反映させることができる。
【００７７】
図７（Ｂ）は、同一のオフセット輪転機による印刷物を評価対象画像と比較元画像とした場合の評価指標値である。
【００７８】
オフセット輪転機によって印刷された印刷物を顕微鏡で拡大してデジタルカメラ等で撮像した画像を評価対象画像とし、同一のオフセット輪転機によって、評価対象画像の元となった印刷物と同じ網点面積率にて印刷された印刷物を顕微鏡で拡大してデジタルカメラ等で撮像した画像を撮像した画像を比較元画像とした。
【００７９】
同図に示すように、同じオフセット輪転機による印刷物であっても、評価指標値約０．２という結果を得た。
【００８０】
これは、印刷中にオフセット輪転機のブランケット表面に付着した紙粉の堆積等を起因とする僅かな網点形状変化が反映されたものである。
【００８１】
このように、本実施形態による網点形状評価装置１によれば、ある印刷手法（印刷シミュレーション）による網点形状が、理想の印刷手法等による比較元画像の網点形状に対してどれだけ類似しているかを評価するだけでなく、印刷装置の経年変化等により網点の品質がどの程度変化したかを定量的に評価することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】本実施形態における網点形状評価装置１の概要構成の一例を示す図である。
【図２】網点形状評価装置１の処理部２１の網点形状評価処理を示すフローチャートである。
【図３】（Ａ）は、評価対象画像の説明図であり、（Ｂ）は、（Ａ）に示す評価対象画像から取得された評価網点画像Ｉｍｓの説明図である。
【図４】正規化ベクトル変換の説明図であり、（Ａ）は、評価網点画像Ｉｍｓ（１）を、ｖ個の画素ｐ１〜ｐｖに等分分割する様子を示す図であり、（Ｂ）は、分割後の各画素ｐを要素とする正規化ベクトル（ｘ１）の概念図である。
【図５】行列Ｘｓの概念図である。
【図６】評価網点画像Ｉｍｓの他の取得例を示す説明図である。
【図７】本実施形態における網点形状評価装置１により得られた評価指標値を示すグラフである。（Ａ）は、ハイエンド網点ＤＤＣＰによる通常モードシミュレーション印刷による評価対象画像と、網点強調モードシミュレーション印刷による評価対象画像の評価指標値であり、（Ｂ）は、同一のオフセット輪転機による印刷物を評価対象画像と比較元画像とした場合の評価指標値である。
【符号の説明】
【００８３】
１    網点形状評価装置
２１  処理部
２２  記憶部
２３  表示部
２４  操作部
２５  通信部
Ｉｍｓ  評価網点画像
Ｉｍｒ  比較元網点画像
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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