(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像情報に基づいて、前記画像情報で表される画像の全領域のうち、画像形成装置の作像性能を調べるのに適した領域を決定する画像処理方法において、
前記画像の全領域から所定の大きさの部分領域を抽出する部分領域抽出工程と、
抽出された部分領域の測色結果に基づいて前記画像形成装置の作像性能を調整したと仮定した場合における画像全体の色再現性の成績を予測するためのアルゴリズムを用いて、前記成績を予測する色再現性予測工程と、
前記部分領域抽出工程及び色再現性予測工程の繰り返しの実施によって得られた複数の前記成績のうち、最良の成績に対応する前記部分領域を、被検領域として決定する被検領域決定工程とを実施することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
画像情報に基づいて、前記画像情報で表される画像の全領域のうち、画像形成装置の作像性能を調べるのに適した領域を決定する画像情報処理装置において、
前記画像の全領域から所定の大きさの部分領域を抽出する部分領域抽出手段と、
抽出された部分領域の測色結果に基づいて前記画像形成装置の作像性能を調整したと仮定した場合における画像全体の色再現性の成績を予測するためのアルゴリズムを用いて、前記成績を予測する色再現性予測手段と、
前記部分領域抽出手段による抽出処理、及び前記色再現性予測手段による予測処理、の繰り返しの実施によって得られた複数の前記成績のうち、最良の成績に対応する前記部分領域を、被検領域として決定する被検領域決定手段とを備えることを特徴とする画像情報処理装置。
【請求項３】
請求項２の画像情報処理装置において、
前記部分領域抽出手段によって抽出された部分領域における色の濃淡の平坦度を算出する平坦度算出手段と、
前記平坦度の算出結果の優れた部分領域だけを選択して、前記成績の予測対象としてその画像情報を前記色再現性予測手段に出力する予測対象選択手段とを設けたことを特徴とする画像情報処理装置。
【請求項４】
請求項３の画像情報処理装置において、
前記部分領域における画素の色情報である画素値の分散度、画素値の最大値と最小値との差分、及び画素値の周波数特性のうち、少なくとも何れか１つに基づいて前記平坦度を算出する処理を実施するように、前記平坦度算出手段を構成したことを特徴とする画像情報処理装置。
【請求項５】
請求項２乃至４の何れかの画像情報処理装置において、
前記色再現性予測手段による予測結果に基づいて、新たな部分領域を抽出する処理を実施するように、前記部分領域抽出手段を構成したことを特徴とする画像情報処理装置。
【請求項６】
請求項２乃至５の何れかの画像情報処理装置であって、
前記アルゴリズムが、前記部分領域抽出手段によって抽出された部分領域の色に合わせて前記画像形成装置の作像性能を調整したと仮定した場合における、他の全ての部分領域についての色再現性をそれぞれ個別に予測し、それら予測結果の最良値又は平均値を、画像全体の色再現性の成績として求めるためのアルゴリズムであることを特徴とする画像情報処理装置。
【請求項７】
請求項２乃至５の何れかの画像情報処理装置であって、
前記アルゴリズムが、前記部分領域抽出手段によって抽出された部分領域の画像全体における位置に合わせて前記画像形成装置の作像性能を調整したと仮定した場合における、他の全ての部分領域の位置についての色再現性をそれぞれ個別に予測し、それら予測結果の最良値又は平均値を、画像全体の色再現性の成績として求めるためのアルゴリズムであることを特徴とする画像情報処理装置。
【請求項８】
プログラムを機械読み取り可能に記録した記録媒体であって、
画像情報に基づいて、前記画像の全領域のうち、画質の良否判定の被検対象とする領域を決定する画像情報処理装置における、
前記画像の全領域から所定の大きさの部分領域を抽出する部分領域抽出手段と、
抽出された部分領域の測色結果に基づいて前記画像形成装置の作像性能を調整したと仮定した場合における画像全体の色再現性の成績を予測するためのアルゴリズムを用いて、前記成績を予測する色再現性予測手段と、
前記部分領域抽出手段による抽出処理、及び前記色再現性予測手段による予測処理、の繰り返しの実施によって得られた複数の前記成績のうち、最良の成績に対応する前記部分領域を、被検領域として決定する被検領域決定手段とを備える画像情報処理装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムを機械読み取り可能に記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の全領域のうち、画質の良否判定の被検対象とする領域を決定する画像処理方法や画像情報処理装置に関するものである。また、かかる画像処理方法を実現するプログラムを機械読み取り可能に記録した記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、プリンタ等の画像形成装置によって出力した画像の色と、オリジナルの画像情報の色との差を比較して、画像形成装置の作像性能の良否を判定することが行われている。一般的には、次のような判定手法によって作像性能の良否を判定する。即ち、まず、予め用意されている画像情報を利用して色判定用のチャート画像を出力した後、そのチャート画像をスキャナに読み取らせて出力画像情報を得る。次いで、チャート画像における各部の色について、オリジナルの画像情報によって表現されている色と、出力画像情報によって表現されている色との差を求め、その結果に基づいて作像性能の良否を判定する。
【０００３】
しかしながら、写真画像などの出力需要が増えてきている近年において、そのような判定手法を用いると、上述した色判定用のチャート画像を高価なフォト光沢紙に出力しなければならず、コスト高になってしまう。また、同じ画像を多量に出力する場合には、限られた色しか具備していない色判定用のチャート画像よりも、実際に出力する画像中の色を、被検対象とした方が、良い結果を得る可能性が高くなる。このため、色判定用のチャート画像の代わりに、ユーザーが自由に出力した画像を用いて、作像性能の良否を判定する技術の開発が望まれている。
【０００４】
ユーザーが自由に出力した画像を用いて作像性能の良否を判定するためには、その画像の全領域から、色の判定に適した被検領域を抽出する技術が必要になる。そして、かかる技術としては、特許文献１に開示されている領域抽出方法が挙げられる。この領域抽出方法は、まず、画像情報に基づいて、オリジナルの画像の全領域から、注目画素を含む小区画領域を抽出し、その小区画領域における各画素の画素値に基づいて、その小区画領域の各画素間における濃度の平坦性（濃度の均一性）を示すエントロピー値を求める。そして、注目画素を順次ずらしていきながら、前述の小区画領域の抽出とエントロピー値の算出とを行う処理を繰り返し実施した後、それぞれの小区画領域のエントロピー値に基づいて、画像の全領域の中から、各画素間の濃度の平坦な小区画領域を特定する。各画素間の濃度の平坦な領域は、色の変化が少ないため、出力色のチェックを行う領域として適している。つまり、特許文献１に開示されている領域抽出方法を応用すれば、ユーザーによって提供されるオリジナルの画像の全領域から、色の判定に適した被検領域を抽出することが可能である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、色の判定に適した被検領域を抽出することができても、その被検領域が、色再現性に優れた作像性能の調整を可能にするものであるとは限らなかった。具体的には、一般に、画像形成装置には、ある色を忠実に再現できるように作像性能を調整すると、別の色の再現性を悪くしてしまうという特性が少なからず存在する。このため、特許文献１に開示されている領域抽出方法を応用して色の判定に適した被検領域を抽出したとしても、その被検領域の実際の出力色を測定した結果に基づいて、その出力色を本来の色に近づけるように作像性能を調整すると、他の領域の色再現性を大きく悪化させて、画像全体としては却って色再現性を悪化させてしまうおそれがある。
【０００６】
本発明は、以上の背景に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、画像全体としての色再現性を向上させるのに適した被検領域を選択することができる画像情報処理方法等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、請求項１の発明は、画像情報に基づいて、前記画像情報で表される画像の全領域のうち、画像形成装置の作像性能を調べるのに適した領域を決定する画像処理方法において、前記画像の全領域から所定の大きさの部分領域を抽出する部分領域抽出工程と、抽出された部分領域の測色結果に基づいて前記画像形成装置の作像性能を調整したと仮定した場合における画像全体の色再現性の成績を予測するためのアルゴリズムを用いて、前記成績を予測する色再現性予測工程と、前記部分領域抽出工程及び色再現性予測工程の繰り返しの実施によって得られた複数の前記成績のうち、最良の成績に対応する前記部分領域を、被検領域として決定する被検領域決定工程とを実施することを特徴とするものである。
また、請求項２の発明は、画像情報に基づいて、前記画像情報で表される画像の全領域のうち、画像形成装置の作像性能を調べるのに適した領域を決定する画像情報処理装置において、前記画像の全領域から所定の大きさの部分領域を抽出する部分領域抽出手段と、抽出された部分領域の測色結果に基づいて前記画像形成装置の作像性能を調整したと仮定した場合における画像全体の色再現性の成績を予測するためのアルゴリズムを用いて、前記成績を予測する色再現性予測手段と、前記部分領域抽出手段による抽出処理、及び前記色再現性予測手段による予測処理、の繰り返しの実施によって得られた複数の前記成績のうち、最良の成績に対応する前記部分領域を、被検領域として決定する被検領域決定手段とを備えることを特徴とするものである。
また、請求項３の発明は、請求項２の画像情報処理装置において、前記部分領域抽出手段によって抽出された部分領域における色の濃淡の平坦度を算出する平坦度算出手段と、前記平坦度の算出結果の優れた部分領域だけを選択して、前記成績の予測対象としてその画像情報を前記色再現性予測手段に出力する予測対象選択手段とを設けたことを特徴とするものである。
また、請求項４の発明は、請求項３の画像情報処理装置において、前記部分領域における画素の色情報である画素値の分散度、画素値の最大値と最小値との差分、及び画素値の周波数特性のうち、少なくとも何れか１つに基づいて前記平坦度を算出する処理を実施するように、前記平坦度算出手段を構成したことを特徴とするものである。
また、請求項５の発明は、請求項２乃至４の何れかの画像情報処理装置において、前記色再現性予測手段による予測結果に基づいて、新たな部分領域を抽出する処理を実施するように、前記部分領域抽出手段を構成したことを特徴とするものである。
また、請求項６の発明は、請求項２乃至５の何れかの画像情報処理装置であって、前記アルゴリズムが、前記部分領域抽出手段によって抽出された部分領域の色に合わせて前記画像形成装置の作像性能を調整したと仮定した場合における、他の全ての部分領域についての色再現性をそれぞれ個別に予測し、それら予測結果の最良値又は平均値を、画像全体の色再現性の成績として求めるためのアルゴリズムであることを特徴とするものである。
また、請求項７の発明は、請求項２乃至５の何れかの画像情報処理装置であって、前記アルゴリズムが、前記部分領域抽出手段によって抽出された部分領域の画像全体における位置に合わせて前記画像形成装置の作像性能を調整したと仮定した場合における、他の全ての部分領域の位置についての色再現性をそれぞれ個別に予測し、それら予測結果の最良値又は平均値を、画像全体の色再現性の成績として求めるためのアルゴリズムであることを特徴とするものである。
また、請求項８の発明は、プログラムを機械読み取り可能に記録した記録媒体であって、画像情報に基づいて、前記画像の全領域のうち、画質の良否判定の被検対象とする領域を決定する画像情報処理装置における、前記画像の全領域から所定の大きさの部分領域を抽出する部分領域抽出手段と、抽出された部分領域の測色結果に基づいて前記画像形成装置の作像性能を調整したと仮定した場合における画像全体の色再現性の成績を予測するためのアルゴリズムを用いて、前記成績を予測する色再現性予測手段と、前記部分領域抽出手段による抽出処理、及び前記色再現性予測手段による予測処理、の繰り返しの実施によって得られた複数の前記成績のうち、最良の成績に対応する前記部分領域を、被検領域として決定する被検領域決定手段とを備える画像情報処理装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムを機械読み取り可能に記録したことを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００８】
これらの発明においては、画像全体の中から抽出した部分領域の測色結果に基づいて画像形成装置の作像性能を調整したと仮定した場合における画像全体の色再現性の成績を予測する処理を繰り返し行い、得られた複数の成績のうち、最良の成績に対応する部分領域を、被検領域として決定することで、画像全体としての色再現性を向上させるのに適した被検領域を選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係る画像情報処理装置の要部構成を示すブロック図。
【図２】同画像情報処理装置によって実施される被検対象領域決定処理の処理フローを示すフローチャート。
【図３】第１実施例に係る画像情報処理装置の要部構成を示すブロック図。
【図４】同画像情報処理装置によって実施される被検対象領域決定処理の処理フローを示すフローチャート。
【図５】第２実施例に係る画像情報処理装置の要部構成を示すブロック図。
【図６】同画像情報処理装置によって実施される被検対象領域決定処理の処理フローを示すフローチャート。
【図７】第２実施例に係る画像情報処理装置１０における保持解と、新たに抽出される部分領域群との関係の一例を説明するための模式図。
【図８】模擬焼きなまし法を用いる場合における同処理フローの一部を示す部分フローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を適用した画像情報処理装置の一実施形態について説明する。
図１は、実施形態に係る画像情報処理装置１０の要部構成を示すブロック図である。図示のように、画像情報処理装置１０は、画像情報取得手段１１、部分領域群抽出手段１２、色再現性予測手段１３、停止基準判定手段１４、被検領域決定手段１５等を有している。
【００１１】
画像情報処理装置１０の画像情報取得手段１１は、ユーザーからパーソナルコンピュータ等を介して送られてくる画像データを取得する。この画像データは、画像を構成する、マトリクス状に並ぶ複数の画素についてそれぞれＣ（シアン），Ｍ（マゼンタ），Ｙ（イエロー），Ｋ（黒）の単色成分の明度を表した画素値を具備するものであり、パーソナルコンピュータ等からプリンタに出力されるオリジナルの画像データである。画像情報処理装置１０は、この画像データの全領域のうち、どの領域を色検査の被検対象にするのかを決定するものである。この決定の後、画像情報処理装置１０に対して、出力画像をスキャナで読み取らせた読取画像データが入力されると、画像情報処理装置１０は、その出力画像における被検対象領域を、各画素のマトリクスの位置に基づいて特定し、その色データをオリジナルの色データと比較して、出力色の良否を判定する。
【００１２】
画像情報処理装置１０は、オリジナルの画像データにおける色検査の被検領域を決定するにあたり、まず、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの４色についてそれぞれ、その画像データの全領域の中から、色の検査に適した部分領域の組合せを決定する。
【００１３】
図２は、画像情報処理装置１０によって実施される被検対象領域決定処理の処理フローを示すフローチャートである。画像情報処理装置１０は、まず、画像情報取得手段（１１）によって画像データを取得する（ステップ１：以下、ステップをＳと記す）。そして、繰り返し処理手段１２により、Ｓ２〜Ｓ４の処理を繰り返し行う。具体的には、画像データによって表される画素マトリクスの所定位置にある画素を注目画素とし、その注目画素を中心とする０．１〜１．０ｍｍ角の矩形領域を部分領域としてランダムにＮ個抽出する（Ｓ２）。この抽出は、図１に示したように、部分領域抽出手段１２によって行われる。
【００１４】
複数の部分領域が抽出されると色再現性予測手段１３が、それらの部分領域についてそれぞれ、その色に合わせて作像性能が調整されたと仮定した場合における画像全体としての色再現性の成績を個別に予測する（Ｓ３）。この予測は、予め記憶しているアルゴリズムに基づいてなされる。このアルゴリズムは、次のようにして構築されたものである。即ち、被検対象となる画像形成装置の特性を予め試験しておく。具体的には、専用のチャート画像を画像形成装置で出力し、そのチャート画像をスキャナで読み込んで各色部の測色する。そして、複数の色部のうち、任意の色を選択し、その測色結果が本来の色からずれている場合には、本来の色になるように画像形成装置の作像性能を調整する。その後、再びチャート画像を出力してスキャナで読み取った後、前述の任意の色以外の全ての色について、前回の測色結果と今回の測色結果とのズレを求める。画像形成装置で再現する全ての色について、それぞれに作像性能を合わせた場合における他の色のズレを、同様にして測定する。前述の任意の色を測色した場合の本来の色からのずれ量は、環境などによって変化するため、繰り返し測定を行って、全ての色についてそれぞれ前述のズレ量の平均値を求める。そして、それらの平均値に基づいて、前述のアルゴリズムを構築する。次の（１）式に、このようにして得られるアルゴリズムの一例を示す
ｅｃｏｌｏｒ（ｗ｜ｚｉ）＝ａ‖ｗ−ｚｉ‖２＋ｂ  ・・・（１）
【００１５】
この（１）式において、左辺は、画像全体の任意の位置における色再現性の成績の予測値を表している。また、ｗは、画像全体の任意の位置における色（画素値が示す色）を表している。また、ｚｉは、部分領域群抽出手段１２によって抽出されたＮ個の部分領域のうち、ｉ番目の部分領域の色（画素値が示す色）を表している。また、ａやｂはそれぞれ定数を表している。また、「‖」はノルムの記号であり、ノルムで囲まれた中の式は、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、黒（Ｋ）をそれぞれ軸とする四次元色空間におけるｗとｚｉとの間のユークリッド距離を表している。
【００１６】
この（１）式により、ｉ番目の部分領域の色に作像性能を合わせた場合における画像全体の任意の位置での色再現性の成績を予測することができる。色再現性予測手段１３は、まず始めに「ｉ＝１」に設定して、１番目の部分領域について、ｅｃｏｌｏｒ（ｗ｜ｚｉ）を計算する。次に、「ｉ＝２」に設定し、同様にしてｅｃｏｌｏｒ（ｗ｜ｚｉ）を計算する。この処理を、ｚｉ＝Ｎに達するまで繰り返し行う。これにより、ｅｃｏｌｏｒ（ｗ｜ｚｉ＝１）〜ｅｃｏｌｏｒ（ｗ｜ｚｉ＝Ｎ）を求めたら、それらの平均値、あるいはそれらのうちの最良値を１番目からＮ番目の部分領域に作像性能を合わせた際の色ｗの色再現性の予測値として求める。ｗの位置については、まず、画像全体の最も左上の位置を選択して、その位置の色をｗとして（１）式に代入して前記予測値を求める。次いで、位置を右方向に１つずらして、その位置の色をｗとして（１）式に代入して前記予測値を求める。このようにして位置をずらして（１）式に代入して前記予測値を求める処理を、画像全体の全ての位置を網羅するまで繰り返す。そして、得られた計算結果の平均値又は最悪値を、画像全体としての色再現性の予測値として求める。これを、１番目からＮ番目の部分領域に作像性能を合わせて場合における画像全体の色再現性の成績とする。
【００１７】
このようにして、部分領域群抽出手段１２によって抽出された１〜Ｎ番目の部分領域についての色再現性の成績を色再現性予測手段１３が求めたら、次に、停止基準判定手段１４が、所定の停止基準について満足するか否かを判定する（Ｓ４）。所定の停止基準の一例としては、Ｓ２及びＳ３の工程の組合せを所定回数繰り返したか否かという基準を例示することができる。また、画像全体の色再現性の成績を求めた結果が、所定回数連続して改善しなかったという基準でもよい。停止基準を満足しない場合には、停止基準判定手段１４が部分領域群抽出手段１２に対して再処理実行信号を送る。これにより、Ｓ２及びＳ３の工程が再び実施される。一方、停止基準を満足する場合には、停止基準判定手段１５が、被検領域決定手段１５に対して決定処理実行信号を出力する。すると、被検領域決定手段１５は、これまでに繰り返しのＳ３の工程によって求められた上記成績のうち、最も優れた成績に対向する部分領域群を、被検領域として決定して（Ｓ５）、その部分領域群のデータを次工程に出力する。
【００１８】
以上の構成のように、実施形態に係る画像情報処理装置１０においては、画像全体の中から抽出した部分領域の測色結果に基づいて画像形成装置の作像性能を調整したと仮定した場合における画像全体の色再現性の成績を予測する。そして、この予測を複数の部分領域群について繰り返し行い、得られた複数の成績のうち、最良の成績に対応する部分領域群を、被検領域として決定することで、画像全体としての色再現性を向上させるのに適した被検領域を選択することができる。
【００１９】
なお、（１）式は、画像全体の色再現性の成績を予測するためのアルゴリズムの一例に過ぎず、本発明に係るアルゴリズムはそれに限られるものではない。データテーブル方式のアルゴリズムであってもよいし、（１）式とは異なる関数式であってもよい。
【００２０】
実施形態に係る画像情報処理装置１０は、パーソナルコンピュータと、これを画像情報処理装置として機能させるためのプログラムとから構成されている。そして、このプログラムは、記録媒体たるＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の光ディスクに機械読み取り可能に記憶され、その光ディスクからパーソナルコンピュータのハードディスクにインストールすることが可能になっている。先に図１に示した繰り返し処理手段１２、候補領域選択手段１３、組合せ特定手段１４、指標値算出手段１５、処理停止判定手段１６、被検対象決定手段１７は、何れもパーソナルコンピュータのＣＰＵの演算処理によってソフト的に実現されるものである。
【００２１】
次に、実施形態に係る画像情報処理装置１０に、より特徴的な構成を付加した各変形例について説明する。なお、以下に特筆しない限り、各実施例に係る画像情報処理装置１０の構成は、実施形態と同様である。
［第１実施例］
第１実施例に係る画像情報処理装置１０の部分領域群抽出手段１２は、部分領域として、実施形態に係る画像情報処理装置１０よりも大きなものを抽出するように構成されている。各部分領域の大きさは、１．０ｍｍ角を超えるものである。部分領域として、比較的大きなものを選択することで、測色の際の位置ずれやノイズに対して余裕をもたせることができる。その反面、出力画像がテクスチャの影響を受けやすくなる。テクスチャが存在すると、色再現性を正確に予測することが難しくなるため、出力画像中から平坦な領域を部分領域として選択することが必要となる。
【００２２】
図３は、第１実施例に係る画像情報処理装置１０の要部構成を示すブロック図である。同図において、部分領域群抽出手段１２は、部分領域抽出手段１２ａと、平坦度算出手段１２ｂと、領域仕分け手段１２ｃと、部分領域記憶手段１２ｄとを有している。
【００２３】
図４は、第１実施例に係る画像情報処理装置１０によって実施される被検対象領域決定処理の処理フローを示すフローチャートである。同図において、Ｓ１や、Ｓ３〜Ｓ５の工程については、実施形態と同様であるので説明を省略する。Ｓ２における部分領域群抽出の工程は、部分領域抽出工程（Ｓ２ａ）、平坦度算出工程（Ｓ２ｂ）、平坦度に基づく仕分け工程（Ｓ２ｃ）、部分領域記憶工程（Ｓ２ｄ）、及び領域数判定工程（Ｓ２ｅ）の５つの工程を具備している。
【００２４】
部分領域抽出工程（Ｓ２ａ）は、部分領域抽出手段１２ａによって実施される工程である。部分領域抽出手段１２ａは、画像の全領域の中から、１つの部分領域をランダムに抽出する。
【００２５】
部分領域抽出手段１２ａによって部分領域が抽出されると、平坦度算出手段１２ｂが、抽出された部分領域における各画素の画素値（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）を参照しながら、その部分領域全体としての濃淡の平坦さを示す平坦度を算出する（Ｓ２ｂ）。平坦度としては、様々な算出法によって求められたものを用いることが可能である。平坦度の第１例としては、次のような算出法によって求められたものを挙げることができる。即ち、まず、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋについてそれぞれ、各画素の分散を求める。次いで、その分散の和に負の符号をつけたものを部分領域内の平坦度として求める。
【００２６】
平坦度の第２例として、分散共分散行列の行列式を挙げることができる。具体的には、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋについてそれぞれ、部分領域内の各画素における分散と共分散を求める。次いで、分散を対角成分に、共分散を非対角成分に配置した４×４の分散共分散行列を構築し、その行列式を計算する。そして、行列式の値に負の符号を付けたものを平坦度として求めてもよい。分散共分散行列の行列式を用いることで、ＣＭＹＫ空間での分布の広がりを評価することができるからである。先に説明した第１例の平坦度に比べて、異なる成分間の色の広がりも評価することができる点が優れている。
【００２７】
また、平坦度の第３例として、色の周波数特性を利用したものを挙げることができる。具体的には、部分領域内の各画素値を用いてフーリエ変換を行い、特定周波数のフーリエ係数の絶対値の二乗の和を求める。この和に負の符号を付けて平坦度とする。特定周波数については複数の周波数を用いることができる。第１例の平坦度では、中間調処理された画像に対しては中間調処理のパターンの影響を受けて、平坦である領域を識別できないケースがある。これに対し、第３例の平坦度では、特定周波数のフーリエ係数の絶対値の二乗の和を用いることで、中間調処理の影響を排した平坦度を算出することができる。
【００２８】
Ｓ２ｂの工程で求める平坦度は、これまで説明した第１例〜第３例のものに限られるものではなく、公知の平坦度算出技術を用いることが可能である。
【００２９】
部分領域の平坦度が算出されると、領域仕分け手段１２ｃは、その平坦度について所定の閾値を超えているか否かに基づいて、その部分領域について、部分領域群に含めるものとして相応しいかいなかを判定する。具体的には、平坦度が閾値を超えていない場合には、その部分領域を、部分領域群に含めるものとして相応しくないと判定して、部分領域抽出手段１２ａに対して再び部分領域を抽出させるための信号を出力する。これにより部分領域抽出手段１２ａによって新たな部分領域が抽出されて、Ｓ２ｂ及びＳ２ｃの処理が繰り返される。一方、平坦度が閾値を超えている場合には、その部分領域を部分領域群に含めるものとして相応しいと判定して、その部分領域を部分領域記憶手段１２ｄに記憶させる。そして、領域仕分け手段１２ｃは、部分領域記憶手段１２ｄに記憶させた部分領域が、部分領域群に必要な数に達しているか否かを判定し、達していない場合には、部分領域抽出手段１２ａに対して再び部分領域を抽出させるための信号を出力する。これにより部分領域抽出手段１２ａによって新たな部分領域が抽出されて、Ｓ２ｂ及びＳ２ｃの処理が繰り返される。一方、達している場合には、部分領域記憶手段１２ｄに対して、部分領域群のデータを次工程に出力させる信号を出力する。これにより、部分領域記憶手段１２ｄから部分領域群のデータが出力されて、部分領域群抽出工程（Ｓ１２）が終了する。
【００３０】
［第２実施例］
第２実施例に係る画像情報処理装置１０は、第１実施例に係る画像情報処理１０における特徴的な構成に加えて、次のような特徴的な構成を備えている。即ち、既に色再現性の成績を計算した複数の部分領域群のうち、成績が最も優秀であった部分領域群の情報を、保持解として記憶している。そして、部分領域群抽出工程で平坦度算出前の部分領域を抽出するときに、保持解として記憶されている部分領域群に基づいて、新たな部分領域を抽出する。より詳しくは、新たに構築する部分領域群の各部分領域のうち、少なくとも何れか１つを保持解中の部分領域と同じにするか、あるいは、保持解中の部分領域の近い位置にある部分領域とするように、新たな部分領域を抽出する。このような抽出では、最も成績が優秀であった保持解に近い状態の部分領域群を新たに抽出することで、更に成績の優秀な部分領域群を抽出する確率を高めることができる。
【００３１】
図５は、第２実施例に係る画像情報処理装置１０の要部構成を示すブロック図である。第２実施例に係る画像情報処理装置１０は、保持解更新手段１６を有している点が、第１実施例に係る画像情報処理装置１０と異なっている。
【００３２】
図６は、第２施例に係る画像情報処理装置１０によって実施される被検対象領域決定処理の処理フローを示すフローチャートである。同図において、Ｓ２ａ１、Ｓ６及びＳ７の工程が付加されている点が、第１実施例に係る図４のフローチャートと異なっている。具体的には、部分領域群抽出手段１２は、部分領域を抽出するのに先立って（Ｓ２ａ）、上述した保持解を参照する（Ｓ２ａ１）。そして、新たに構築する部分領域群の中に保持解と同じ部分領域を少なくとも１つ含ませるか、あるいは保持解の部分領域と非常に近い位置にある部分領域を含ませるように、新たな部分領域を抽出する。例えば、保持解に含まれる部分領域を選択し、その位置を画像中にランダムに作り変えることで行う。画像中にランダムに作り変える際に、元の位置の近くに作り変える確率を高く設定してもよい。
【００３３】
図７は、第２実施例に係る画像情報処理装置１０における保持解と、新たに抽出される部分領域群との関係の一例を説明するための模式図である。その例は、部分領域群が４つの部分領域からなり、新たに抽出される部分領域群における４つの部分領域のうち、３つが保持解の部分領域と全く同じものである例を示している。つまり、この例では、保持解の４つの部分領域のうち、１つだけを別の部分領域に置き換えて、新たな部分領域群として抽出している。
【００３４】
保持解に非常に近い部分領域を抽出する方法の一例として、山登り法を例示することができる。山登り法は、良い解同士は似通った構造を持つという性質を利用した探索法であり、保持解の一部を変更して探索を進めることで、効率的に良い解を探索していくことができる。但し、解が改善するときのみ保持解を更新するため、局所解に行き詰りやすいという欠点がある。そこで、より大局的な解を見つけるための方法として、複数の初期解に対して山登り法を実行する多スタート山登り法が知られている。また、解が改悪する場合でも特定確率で保持解を更新する模擬焼きなまし法も知られている。模擬焼きなまし法を用いる場合には、図８に示すように、Ｓ６及びＳ７の工程に加えて、Ｓ８の工程を実施する。即ち、新たに抽出した部分領域群における画像全体の色再現性の成績がこれまでの最良でない場合には（Ｓ６でＮ）、その成績と保持解の成績との差を改悪量（ｄ）とし、その改悪量に基づく確率（ｅｘｐ（−ｄ／ｔ）：但し、ｔはゼロより大きい定数）で保持解を新たに抽出した部分領域群と同じものに更新する。つまり、は改悪量の小さい部分領域群ほど保持解より成績が悪い場合であっても保持解として更新される可能性が高くなるようにする。定数ｔは、保持解更新の確率を調整するためのもので、探索初期では大きな値に設定し、徐々に０に向かって減少させていく。これにより、探索初期ではランダム探索のように解空間を広く探索し、探索が進むにつれて山登り法に徐々に接近し、近傍のより良い解を探索することができる。
【００３５】
山登り法と模擬焼きなまし法について述べたが、最適化方法はこれに限るものではなく、遺伝的アルゴリズム、タブー探索法など公知の手法を用いることが可能である。
【００３６】
次に、実施形態に係る画像情報処理装置１０の各変形例について説明する。なお、以下に特筆しない限り、各変形例に係る画像情報処理装置１０の構成は、実施形態と同様である。
［第１変形例］
画像形成装置によっては、ある特定の部分領域に合わせて作像性能を調整した場合に、その部分領域から遠い位置にある画像部分ほど、色再現性を悪化させてしまうという特性を持つものがある。これは、例えば、ドラム状の感光体の偏心などに起因している。
【００３７】
そこで、第１変形例に係る画像情報処理装置では、（１）式に代えて、次の（２）式をアルゴリズムとして用いるようになっている。
ｅｐｏｓｉｔｉｏｎ（ｙ｜ｘｉ）＝ｃ‖ｙ−ｘｉ‖２＋ｄ  ・・・（２）
【００３８】
この（２）式において、左辺は、画像全体の任意の位置における色再現性の成績の予測値を表している。また、ｙは、画像全体の任意の位置を表している。また、ｘｉは、部分領域群抽出手段１２によって抽出されたＮ個の部分領域のうち、ｉ番目の部分領域の画像全体における位置を表している。また、ｃやｄはそれぞれ定数を表している。
【００３９】
色再現性予測手段１３は、まず始めに「ｉ＝１」に設定して、１番目の部分領域について、ｅｐｏｓｉｔｉｏｎ（ｙ｜ｘｉ）を計算する。次に、「ｉ＝２」に設定した後、同様にしてｅｐｏｓｉｔｉｏｎ（ｙ｜ｘｉ）を計算する。この処理を、ｘｉ＝Ｎに達するまで繰り返し行う。これにより、ｅｐｏｓｉｔｉｏｎ（ｙ｜ｘｉ＝１）〜ｅｐｏｓｉｔｉｏｎ（ｙ｜ｘｉ＝Ｎ）を求めたら、それらの平均値、あるいはそれらのうちの最良値を、１番目からＮ番目の部分領域に作像性能を合わせた際における位置ｙの色再現性の予測値として求める。ｙの位置については、まず、画像全体の最も左上の位置を選択して、その位置をｙとして（２）式に代入して前記予測値を求める。次いで、位置を右方向に１つずらして、その位置をｙとして（２）式に代入して前記予測値を求める。このようにして位置をずらして前記予測値を求める処理を、画像全体の全ての位置を網羅するまで繰り返す。そして、得られた計算結果の平均値又は最悪値を、画像全体としての色再現性の予測値として求める。これを１番目からＮ番目の部分領域に作像性能を合わせた場合における画像全体の色再現性の成績とする。
【００４０】
［第２変形例］
第１変形例に係る画像情報処理装置では、（１）式に代えて、次の（３）式をアルゴリズムとして用いるようになっている。
ｅ（ｗ，ｙ｜ｘｉ，ｚｉ）＝ｅｐｏｓｉｔｉｏｎ（ｙ｜ｘｉ）×ｅｃｏｌｏｒ（ｗ｜ｚｉ）
・・・（３）
【００４１】
つまり、（１）式の解と、（２）式の解とを掛け合わせたものを、画像全体の色再現性の成績として求めるのである。
【００４２】
これまで、Ｙ，Ｍ，Ｃ，Ｋの４つの色成分についてそれぞれ明度を示した画素値を具備するカラー画像データを処理する例について説明したが、画素値によって白黒の明度だけを示す２値画像データ、グレースケール画像、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブルー）の３つの色成分についてそれぞれ明度を示す画素値を具備するカラー画像データ、４色以上の色瀬異聞についてそれぞれ明度を示す画素値を具備するカラー画像データ、分光画像データなどを処理してもよい。
【００４３】
以上、第１実施例に係る画像情報処理装置においては、部分領域における画素の色情報である画素値の分散度、画素値の最大値と最小値との差分、及び画素値の周波数特性のうち、少なくとも何れか１つに基づいて部分領域の平坦度を算出する処理を実施するように、平坦度算出手段１２ｂを構成している。かかる構成では、平坦度として、部分領域の濃淡の均一性と相関の高い数値を算出することができる。
【００４４】
また、第１実施例に係る画像情報処理装置１０においては、抽出された部分領域における色の濃淡の平坦度を算出する平坦度算出手段１２ｂと、平坦度の算出結果の優れた部分領域だけを選択して、色再現性の成績の予測対象としてその画像情報を色再現性予測手段１３に出力する予測対象選択手段たる領域仕分け手段１２ｃ及び部分領域記憶手段１２ｄとを設けている。かかる構成では、部分領域として、比較的面積の大きなものを抽出しても、その部分領域の色を良好に判定することができる。
【００４５】
また、第２実施例に係る画像情報処理装置１０においては、色再現性予測手段１３による予測結果である保持解に基づいて、新たな部分領域分を抽出する処理を実施するように、部分領域抽出手段１２を構成している。かかる構成では、保持解に近い状態の部分領域群を抽出することで、より成績のよい部分領域群を選択する可能性を高くすることができる。
【符号の説明】
【００４６】
１０：画像情報処理装置
１２：部分領域群抽出手段
１２ｂ：平坦度算出手段
１３：色再現性予測手段
１５：被検領域決定手段
【先行技術文献】
【特許文献】
【００４７】
【特許文献１】特許第３８６０５４０号公報
【図１】
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【図２】
0005488983.tif 000003
【図３】
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【図４】
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【図５】
0005488983.tif 000006
【図６】
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【図７】
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【図８】
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