(57)【要約】【課題】プリンタに起因する欠陥があっても相応の画像再現を可能とする。【解決手段】印刷用の画像データを補正する画像処理装置であって、プリンタに起因して印刷物上に現れるプリンタ欠陥の画像情報を表す欠陥画像データ(48)を取得する欠陥画像データ取得手段(30)と、プリンタ(12)で印刷しようとするプリント対象画像データ(50)を取得するプリント対象画像データ入力手段と、プリント対象画像データ(50)から欠陥画像データ(48)と類似する欠陥類似成分を抽出する欠陥類似成分抽出手段(32)と、プリント対象画像データ(50)から欠陥類似成分を減算する欠陥類似成分減算手段(34)と、を備える。【選択図】図３
2014000686.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
印刷用の画像データを補正する画像処理装置であって、
プリンタに起因して印刷物上に現れるプリンタ欠陥の画像情報を表す欠陥画像データを取得する欠陥画像データ取得手段と、
前記プリンタで印刷しようとするプリント対象画像データを取得するプリント対象画像データ入力手段と、
前記プリント対象画像データから前記欠陥画像データと類似する欠陥類似成分を抽出する欠陥類似成分抽出手段と、
前記プリント対象画像データから前記欠陥類似成分を減算する欠陥類似成分減算手段と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記欠陥画像データ取得手段は、前記プリンタで印刷されたテストチャートの印刷画像を読み取って得られたプリント画像データから前記プリンタ欠陥を検出して前記欠陥画像データを生成する欠陥検出手段を含む請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記欠陥検出手段は、前記プリント画像データから前記テストチャートの画像データ成分を減算することにより、前記欠陥画像データを得る請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記欠陥類似成分抽出手段は、予め規定された類似度評価関数にしたがって評価値を算出し、前記算出した評価値と予め定められた閾値とを比較することにより前記欠陥類似成分の有無を判定する請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記欠陥類似成分抽出手段は、前記欠陥画像データが示す欠陥画像部分に対し、画像面内の第１方向にａ倍、前記第１方向と直交する第２方向にｂ倍（ただし、ａ、ｂは正の数）の変形形状となる画像成分を前記欠陥類似成分として抽出する請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記欠陥類似成分抽出手段は、前記欠陥画像データが示す欠陥画像部分に対し、画像面内で回転させた形状の画像成分を前記欠陥類似成分として抽出する請求項１から５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記欠陥類似成分抽出手段は、前記欠陥画像データの欠陥領域と前記プリント対象画像データの相対的な位置関係を変えて前記欠陥類似成分の有無を判定する請求項１から６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
印刷用の画像データを補正する画像処理方法であって、
プリンタに起因して印刷物上に現れるプリンタ欠陥の画像情報を表す欠陥画像データを取得する欠陥画像データ入力工程と、
前記プリンタで印刷しようとするプリント対象画像データを取得するプリント対象画像データ入力工程と、
前記プリント対象画像データから前記欠陥画像データと類似する欠陥類似成分を抽出する欠陥類似成分抽出工程と、
前記プリント対象画像データから前記欠陥類似成分を減算する欠陥類似成分減算工程と、
を備える画像処理方法。
【請求項９】
コンピュータに印刷用の画像データを補正する画像処理機能を実現させるためのプログラムであって、
コンピュータを、
プリンタに起因して印刷物上に現れるプリンタ欠陥の画像情報を表す欠陥画像データを取得する欠陥画像データ入力手段と、
前記プリンタで印刷しようとするプリント対象画像データを取得するプリント対象画像データ入力手段と、
前記プリント対象画像データから前記欠陥画像データと類似する欠陥類似成分を抽出する欠陥類似成分抽出手段と、
前記プリント対象画像データから前記欠陥類似成分を減算する欠陥類似成分減算手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項１から７のいずれか１項に記載の画像処理装置と、
前記プリンタと、を備え、
前記画像処理装置の前記欠陥類似成分減算手段によって前記プリント対象画像データから前記欠陥類似成分を減算して得られる欠陥類似成分減算後の画像データに基づいて前記プリンタによる印刷が行われる印刷システム。
【請求項１１】
前記プリンタによって印刷された印刷物の印刷画像を読み取る画像読取装置を備え、
前記プリンタで印刷されたテストチャートの印刷画像を前記画像読取装置によって読み取ることで得られるプリント画像データから前記欠陥画像データが生成される請求項１０に記載の印刷システム。
【請求項１２】
プリンタによってテストチャートを印刷するテストチャート印刷工程と、
前記テストチャート印刷工程で印刷されたテストチャートの印刷画像を画像読取装置によって読み取り、当該読み取られた印刷画像のプリント画像データを取得するプリント画像データ取得工程と、
前記プリント画像データから前記プリンタに起因して印刷物上に現れるプリンタ欠陥の画像情報を表す欠陥画像データを取得する欠陥画像データ取得工程と、
前記プリンタで印刷しようとするプリント対象画像データを取得するプリント対象画像データ入力工程と、
前記プリント対象画像データから前記欠陥画像データと類似する欠陥類似成分を抽出する欠陥類似成分抽出工程と、
前記プリント対象画像データから前記欠陥類似成分を減算する欠陥類似成分減算工程と、
前記欠陥類似成分減算工程によって前記プリント対象画像データから前記欠陥類似成分を減算して得られる欠陥類似成分減算後の画像データに基づいて前記プリンタによる印刷を行う印刷工程と、
を含む印刷物の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理装置及び方法、プログラム、印刷システム並びに印刷物の製造方法に係り、特に、プリンタ（印刷装置）によって印刷を行うための画像データの処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、印刷機によって製作された印刷物の良否判定を行う印刷物検査方法及び印刷物検査システムが開示されている。特許文献１に記載された方法は、良否判定の基準となるマスタ画像と、印刷物を撮像手段によって撮像して得られた画像とに基づいて良否判定を行う印刷物検査方法であって、マスタ画像のエリア画像の濃度レベルと、当該エリア画像に対応する印刷物画像のエリア画像の濃度レベルとを比較し、比較した濃度レベルの差が予め設定した許容値以上であれば、当該部分を欠陥箇所として検出するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−８８４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、印刷物の欠陥がプリンタに起因する場合、単に欠陥箇所を検出するだけでは不十分である。例えば、印刷物の欠陥が検出された場合には、印刷作業を中断して印刷機の調整やメンテナンス作業などを行うことが必要になり、稼働率が低下し、生産性が悪くなる。したがって、プリンタに起因する欠陥が発生した場合であっても、印刷不良とされない範囲でなるべく印刷処理を継続できる方法が望まれる。
【０００５】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、プリンタに起因する欠陥があっても相応の画像再現を可能とする画像処理装置及び方法、印刷システム、プログラム並びに印刷物の製造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】
【０００６】
前記目的を達成するために、次の発明を提供する。
【０００７】
（第１態様）：印刷用の画像データを補正する画像処理装置であって、プリンタに起因して印刷物上に現れるプリンタ欠陥の画像情報を表す欠陥画像データを取得する欠陥画像データ取得手段と、プリンタで印刷しようとするプリント対象画像データを取得するプリント対象画像データ入力手段と、プリント対象画像データから欠陥画像データと類似する欠陥類似成分を抽出する欠陥類似成分抽出手段と、プリント対象画像データから欠陥類似成分を減算する欠陥類似成分減算手段と、を備える画像処理装置を提供する。
【０００８】
この態様によれば、プリンタで印刷しようとするプリント対象画像データにプリンタ欠陥の欠陥画像データと類似する成分（欠陥類似成分）が含まれている場合に、プリント対象画像データから欠陥類似成分が減算される。プリント対象画像データから欠陥類似成分を減算して得られた画像データを用いてプリンタで印刷を行うと、得られる印刷物にはプリンタに起因するプリンタ欠陥の画像情報が付加される（欠陥類似領域がプリンタ欠陥の画像に置き換わる）。
【０００９】
プリント対象画像データに含まれていた欠陥類似成分に代えて、当該欠陥類似成分の画像部分にプリンタ欠陥の情報が付加されることになり、元のプリント対象画像データと類似の画像再現を実現できる。
【００１０】
プリンタという用語は、印刷方式や装置規模を問わず、様々な形態の印刷装置（印刷機）、画像形成装置の総称である。プリンタという用語には、印刷機、印刷装置、画像形成装置、画像記録装置、画像出力装置などの意味が含まれる。
【００１１】
なお、第１態様の画像処理装置は、１台又は複数台のコンピュータによって実現することができる。
【００１２】
（第２態様）：第１態様に記載の画像処理装置において、欠陥画像データ取得手段は、前記プリンタで印刷されたテストチャートの印刷画像を読み取って得られたプリント画像データから前記プリンタ欠陥を検出して前記欠陥画像データを生成する欠陥検出手段を含む構成とすることができる。
【００１３】
プリンタ欠陥の画像情報を表す欠陥画像データを取得する一態様として、欠陥検出用のテストチャートを印刷し、その印刷結果を画像読取装置で読み取り、読取画像の電子画像データであるプリント画像データから欠陥画像データを生成することが可能である。生成された欠陥画像データは、メモリ等の記憶手段に格納しておく構成が好ましい。
【００１４】
（第３態様）：第２態様に記載の画像処理装置において、欠陥検出手段は、プリント画像データからテストチャートの画像データ成分を減算することにより、欠陥画像データを得る構成とすることができる。
【００１５】
テストチャートの印刷画像を読み取ることによって得られた読取画像のデータであるプリント画像データからテストチャートの元画像データの成分を差し引くことでプリンタ欠陥の成分（欠陥画像データ）を取得することが可能である。
【００１６】
（第４態様）：第１態様から第３態様のいずれか１項に記載の画像処理装置において、欠陥類似成分抽出手段は、予め規定された類似度評価関数にしたがって評価値を算出し、算出した評価値と予め定められた閾値とを比較することにより欠陥類似成分の有無を判定する構成とすることができる。
【００１７】
例えば、対比される画像間の類似性が高いほど評価値が小さい値となる類似度評価関数を定義した場合には、算出された評価値が閾値よりも小さい場合に欠陥類似成分であると判定される。
【００１８】
（第５態様）：第１態様から第４態様のいずれか１項に記載の画像処理装置において、欠陥類似成分抽出手段は、欠陥画像データが示す欠陥画像部分に対し、画像面内の第１方向にａ倍、第１方向と直交する第２方向にｂ倍（ただし、ａ、ｂは正の数）の変形形状となる画像成分を欠陥類似成分として抽出する構成とすることができる。
【００１９】
例えば、二次元画像のｘ方向を第１方向、これに直交するｙ方向を第２方向とすることができる。プリンタ欠陥に類似する成分であるか否かの判定に際しては、画像を画像面内の第１方向にａ倍、第２方向にｂ倍する変換処理を利用して、第１方向にａ倍、第２方向にｂ倍の変形に相当する形状の画像成分（例えば、テクスチャ）を類似と判定することができる。許容される類似性の範囲からａ、ｂについて取り得る値の範囲を定めておき、その範囲内で適当なａ、ｂの探索を行い、所定の条件を満たすａ、ｂが存在する場合に欠陥類似成分として抽出される。
【００２０】
また、このような第１方向にａ倍、第２方向にｂ倍の変形処理に限らず、画像を画像面内で回転させる処理、画像を画像面内で平行移動させる処理、又は、これら各処理の適宜の組合せによる処理を利用して、欠陥類似成分を抽出することができる。
【００２１】
（第６態様）：第１態様から第５態様のいずれか１項に記載の画像処理装置において、欠陥類似成分抽出手段は、欠陥画像データが示す欠陥画像部分に対し、画像面内で回転させた形状の画像成分を欠陥類似成分として抽出する構成とすることができる。
【００２２】
（第７態様）：第１態様から第６態様のいずれか１項に記載の画像処理装置において、欠陥類似成分抽出手段は、欠陥画像データの欠陥領域とプリント対象画像データの相対的な位置関係を変えて欠陥類似成分の有無を判定する構成とすることができる。
【００２３】
かかる態様は、欠陥画像データの欠陥領域の位置と、プリント対象画像データにおける欠陥類似成分の位置が一致していない場合に有益である。
【００２４】
（第８態様）：印刷用の画像データを補正する画像処理方法であって、プリンタに起因して印刷物上に現れるプリンタ欠陥の画像情報を表す欠陥画像データを取得する欠陥画像データ入力工程と、プリンタで印刷しようとするプリント対象画像データを取得するプリント対象画像データ入力工程と、プリント対象画像データから欠陥画像データと類似する欠陥類似成分を抽出する欠陥類似成分抽出工程と、プリント対象画像データから欠陥類似成分を減算する欠陥類似成分減算工程と、を備える画像処理方法を提供する。
【００２５】
第８態様の画像処理方法について、第２態様から第７態様に記載の事項と同様の特徴を適宜組み合わせる態様が可能である。この場合、「手段」として特定される事項は、その手段の動作、処理、機能に対応した「工程」や「ステップ」として把握することができる。
【００２６】
（第９態様）:コンピュータに印刷用の画像データを補正する画像処理機能を実現させるためのプログラムであって、コンピュータを、プリンタに起因して印刷物上に現れるプリンタ欠陥の画像情報を表す欠陥画像データを取得する欠陥画像データ入力手段と、プリンタで印刷しようとするプリント対象画像データを取得するプリント対象画像データ入力手段と、プリント対象画像データから欠陥画像データと類似する欠陥類似成分を抽出する欠陥類似成分抽出手段と、プリント対象画像データから前記欠陥類似成分を減算する欠陥類似成分減算手段として機能させるためのプログラムを提供する。
【００２７】
第９態様のプログラムによって１台又は複数台のコンピュータを画像処理装置として機能させることができる。第９態様のプログラムについて、第２態様から第７態様に記載の事項と同様の特徴を適宜組み合わせる態様が可能である。この場合、「手段」として特定される機能をコンピュータによって実現するためのプログラムとして把握される。
【００２８】
（第１０態様）：第１態様から第７態様のいずれか１項に記載の画像処理装置と、プリンタと、を備え、画像処理装置の欠陥類似成分減算手段によってプリント対象画像データから欠陥類似成分を減算して得られる欠陥類似成分減算後の画像データに基づいてプリンタによる印刷が行われる印刷システムを提供する。
【００２９】
（第１１態様）：第１０態様に記載の印刷システムにおいて、プリンタによって印刷された印刷物の印刷画像を読み取る画像読取装置を備え、プリンタで印刷されたテストチャートの印刷画像を画像読取装置によって読み取ることで得られるプリント画像データから欠陥画像データが生成される構成とすることができる。
【００３０】
（第１２態様）：プリンタによってテストチャートを印刷するテストチャート印刷工程と、テストチャート印刷工程で印刷されたテストチャートの印刷画像を画像読取装置によって読み取り、読み取られた印刷画像のプリント画像データを取得するプリント画像データ取得工程と、プリント画像データからプリンタに起因して印刷物上に現れるプリンタ欠陥の画像情報を表す欠陥画像データを取得する欠陥画像データ取得工程と、プリンタで印刷しようとするプリント対象画像データを取得するプリント対象画像データ入力工程と、プリント対象画像データから欠陥画像データと類似する欠陥類似成分を抽出する欠陥類似成分抽出工程と、プリント対象画像データから欠陥類似成分を減算する欠陥類似成分減算工程と、欠陥類似成分減算工程によってプリント対象画像データから欠陥類似成分を減算して得られる欠陥類似成分減算後の画像データに基づいてプリンタによる印刷を行う印刷工程と、を含む印刷物の製造方法を提供する。
【００３１】
第１２態様の印刷物の製造方法について、第２態様から第７態様に記載の事項と同様の特徴を適宜組み合わせる態様が可能である。この場合、「手段」として特定される事項は、その手段の動作、処理、機能に対応した「工程」や「ステップ」として把握することができる。
【発明の効果】
【００３２】
本発明によれば、プリンタに起因するプリンタ欠陥に類似する成分を含んだプリント対象画像データの印刷を行う場合に、当該プリント対象画像データから欠陥類似成分が減算され、欠陥類似成分減算後の画像データを用いてプリントを行うことができる。これにより、プリント時にはプリンタ欠陥の画像成分が付加され、元のプリント対象画像データと類似の画像再現を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の実施形態に係る画像処理装置が適用される印刷システムの全体構成図
【図２】画像処理装置の要部構成を示すブロック図
【図３】本実施形態に係る印刷システムの全体的な処理の流れを示した説明図
【図４】前処理に相当するプリンタ欠陥検出の手順を示すフローチャート
【図５】プリント対象元画像データからプリンタ欠陥類似成分を除去した後にプリントを行う手順を示すフローチャート
【図６】図６（Ａ）はプリンタ欠陥の一部を例示する模式図、図６（Ｂ）はプリント対象元画像データの一部を例示する模式図
【図７】図７（Ａ）は、プリンタ欠陥の他の一部を例示する模式図、図７（Ｂ）はプリント対象元画像データの他の一部を例示する模式図
【図８】ｘ方向にａ倍、ｙ方向にｂ倍の形となる類似成分を抽出する手順を示すフローチャート
【図９】図９（Ａ）は入力画像Iin（x,y）、図９（Ｂ）は画像処理Ni(x,y)、図９（Ｃ）は差分画像Δ（x,y）、図９（Ｄ）はプリンタ欠陥Np(x,y)、図９（Ｅ）はプリント物のプリント画像Iout(x,y)の各画像例を示す説明図
【図１０】ｘ方向にａ倍、ｙ方向にｂ倍の形となる類似成分を抽出する手順の他の例を示すフローチャート
【図１１】回転変換を利用して類似領域を判定する処理の例を示すフローチャート
【図１２】図１２（Ａ）は入力画像Iin（x,y）、図１２（Ｂ）は画像処理Ni(x,y)、図１２（Ｃ）は差分画像Δ（x,y）、図１２（Ｄ）はプリンタ欠陥Np(x,y)、図１２（Ｅ）はプリント物のプリント画像Iout(x,y)の各画像例を示す説明図
【図１３】図１３（Ａ）はプリンタに起因するプリンタ欠陥領域Np(x、y)を例示する説明図、図１３（Ｂ）はプリント対象元画像データを例示する説明図
【図１４】プリンタ欠陥の位置とプリント対象元画像データの類似領域の位置が不一致の場合における処理方法の説明図
【図１５】本実施形態で得られるプリント物の例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下、添付図面にしたがって本発明を実施するための形態について詳説する。
【００３５】
図１は本発明の実施形態に係る画像処理装置が適用される印刷システムの全体構成図である。この印刷システム１０は、画像形成装置としてのプリンタ１２、画像読取装置１４、画像処理装置１６、ＤＴＰ（Desk Top Publishing）装置１８、データベースサーバ２０を含んで構成される。プリンタ１２は、ＬＡＮ（Local Area Network）などの通信ネットワーク２２に接続され、通信ネットワーク２２を介して画像読取装置１４、ＤＴＰ装置１８及びデータベースサーバ２０と接続されている。
【００３６】
通信ネットワーク２２は、有線、無線を問わず、これらの組み合わせでもよい。また、通信ネットワーク２２は、インターネットなどの広域通信ネットワークを利用するものであってもよい。
【００３７】
プリンタ１２には、インクジェットプリンタや電子写真プリンタなどに代表されるデジタル印刷機の他、オフセット印刷機のように印刷版を用いる印刷装置など、様々なタイプの印刷装置（画像形成装置）を採用できる。なお、印刷版を用いる印刷装置の場合は、プレートレコーダ等の製版装置とそのコントローラ、並びに、その製版装置で作成される印刷版を使用して印刷を行う印刷装置などが通信ネットワーク２２に接続される。
【００３８】
画像読取装置１４は、プリンタ１２によって印刷されたプリント物（印刷物）の画像を読み取り、その読取画像を示す電子画像データを生成する手段である。画像読取装置１４は、プリント物の画像（プリント画像）を撮像して、その画像情報を電気信号に変換する撮像素子（光電変換素子）と、撮像素子から得られる信号を処理してデジタル画像データを生成する信号処理回路とを含む。画像読取装置１４としては、プリンタ１２と別体のスキャナ（例えば、フラットベット型のスキャナなど、いわゆるオフラインで利用可能なオフラインスキャナ）を用いることができる。また、画像読取装置１４は、プリンタ１２に組み込まれたものであってもよい。例えば、プリンタ１２の用紙搬送経路に画像読取用のラインセンサ（撮像ユニット）が設置され、画像形成後のプリント物を搬送しながらラインセンサによってプリント画像を読み取る構成であってもよい。画像読取装置１４で生成されたプリント画像の読取画像データ（以下、「プリント画像データ」という。）は画像処理装置１６に入力される。
【００３９】
画像処理装置１６は、プリント画像データを解析する機能の他、プリンタ１２によって印刷するためのプリント対象の画像データを加工、変換する機能等を有する。画像処理装置１６で生成された画像データをプリンタ１２に入力することで対象となる画像の印刷を行うことができる。画像処理装置１６の詳細については後述する。
【００４０】
ＤＴＰ装置１８は、印刷原稿の作成、編集などを行う装置である。画像処理装置１６やＤＴＰ装置１８は、１台又は複数台のコンピュータによって実現できる。画像処理装置１６の機能とＤＴＰ装置１８の機能とを１台の装置（コンピュータ）で実現することも可能である。
【００４１】
データベースサーバ２０には、プリンタ１２で印刷しようとする１又は複数の画像データ、本印刷システム１０を利用するユーザや顧客のデータ（顧客管理データ）、本印刷システム１０に接続されているプリンタ１２の管理データなどが格納される。データベースサーバ２０は、１台又は複数台のコンピュータによって実現できる。
【００４２】
＜画像処理装置の説明＞
図２は画像処理装置１６の要部構成を示すブロック図である。画像処理装置１６は、元画像データ入力部２６と、プリント画像データ入力部２８と、プリンタ欠陥検出部３０と、欠陥類似成分抽出部３２と、欠陥類似成分減算部３４とデータ出力部３６とを備える。元画像データ入力部２６は、プリンタ１２（図１参照）によって印刷（出力）しようとするプリント対象の元画像データ（「プリント対象画像データ」に相当）を取り込むためのデータ取得部として機能するデータ入力インターフェース部である。元画像データ入力部２６は、有線又は無線の通信インターフェース部を採用してもよいし、メモリカードなどの外部記憶媒体（リムーバブルディスク）の読み書きを行うメディアインターフェース部を採用してもよく、これらの組み合わせであってもよい。
【００４３】
プリント画像データ入力部２８は、画像読取装置１４（図１参照）で生成された読取画像のデータ（プリント画像データ）を取り込むためのデータ取得部として機能するデータ入力インターフェース部である。プリント画像データ入力部２８は、有線又は無線の通信インターフェース部を採用してもよいし、メモリカードなどの外部記憶媒体（リムーバブルディスク）の読み書きを行うメディアインターフェース部を採用してもよく、これらの組み合わせであってもよい。プリント画像データ入力部２８は、元画像データ入力部２６と兼用されてもよい。
【００４４】
プリンタ欠陥検出部３０は、プリント画像データ入力部２８を介して取得したプリント画像データからプリンタ１２に起因する欠陥（以下「プリンタ欠陥」或いは「欠陥画像」と言う。）の成分を検出する処理を行う。例えば、プリンタ１２（図１参照）としてシングルパス方式のインクジェットプリンタを用いる場合、インクジェットヘッドにおける特定のノズルの吐出異常（不吐、吐出量異常、吐出方向異常など）が原因で印刷画像上に用紙搬送方向（副走査方向）と平行な方向のスジが現れる。このようなスジの画像部分（縞状のテクスチャ）がプリンタ欠陥として検出される。
【００４５】
欠陥類似成分抽出部３２は、プリンタ欠陥検出部３０で検出したプリンタ欠陥の情報と、元画像データ入力部２６を介して取得したプリント対象の元画像データ（以下、「プリント対象元画像データ」と呼ぶ場合がある。）とを基に、プリント対象元画像データの中からプリンタ欠陥のテクスチャと類似する成分を抽出する処理を行う。プリンタ欠陥と類似する成分を「欠陥類似成分」といい、そのテクスチャを「欠陥類似画像」と呼ぶ場合がある。
【００４６】
欠陥類似成分減算部３４は、元画像データ入力部２６を介して取得したプリント対象元画像データから欠陥類似成分（プリンタ欠陥に類似した領域のピクセル値）を減算する処理を行う。
【００４７】
データ出力部３６は、欠陥類似成分減算部３４で生成された画像データ（「欠陥類似成分減算後画像データ」という。）又はこの画像データをさらに加工した画像データを外部に出力するデータ出力インターフェース部である。なお、データ出力部３６は、画像処理装置１６を通信ネットワーク２２（図１参照）に接続するための通信インターフェース部で構成することができる。
【００４８】
プリント画像データ入力部２８とプリンタ欠陥検出部３０との組み合わせが「欠陥画像データ取得手段」に相当する。プリンタ欠陥検出部３０が「欠陥検出手段」に相当する。元画像データ入力部２６が「プリント対象画像データ入力手段」に相当する。欠陥類似成分抽出部３２が「欠陥類似成分抽出手段」に相当し、欠陥類似成分減算部３４が「欠陥類似成分減算手段」に相当する。
【００４９】
図２に示した画像処理装置１６によれば、入力されたプリント対象元画像データと、画像読取装置１４（図１参照）で読み取ったグレイチャートのプリント画像データを基に、プリンタ欠陥検出部３０でプリンタ欠陥の画像成分（プリンタ欠陥画像）が得られる。プリンタ欠陥検出部３０で生成されたプリンタ欠陥画像は、欠陥類似成分抽出部３２に送られる。
【００５０】
欠陥類似成分抽出部３２は、入力されたプリント対象元画像データからプリンタ欠陥画像に類似する成分（欠陥類似成分）を抽出し、欠陥類似成分の画像データ（プリンタ欠陥類似画像データ）を生成する。欠陥類似成分抽出部３２で抽出得されたプリンタ欠陥類似画像データは、欠陥類似成分減算部３４に送られる。
【００５１】
欠陥類似成分減算部３４は、入力されたプリント対象元画像データからプリンタ欠陥類似画像データ（欠陥類似成分のピクセル値）を減算し、プリンタ欠陥類似成分減算後の画像データ（補正後のプリント対象画像データ）を生成する。欠陥類似成分減算部３４で生成された欠陥類似成分減算後画像データ（補正後のプリント対象画像データ）はデータ出力部３６を介してプリンタ１２に送られ、印刷が行われる。
【００５２】
なお、画像処理装置１６は、図２に示した構成の他、分版処理部や、ハーフトーニング処理部などを備えることができる。分版処理部は、入力がされた画像データからカラーマッチングや像構造画質を考慮した各色のインク量データを生成する。例えば、プリンタ１２がＣＭＹＫ４色のインクを用いる場合、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの４種類のインク色別の画像データが生成される。なお、ＣＭＹＫの４色に加えて、ライトシアン（ＬＣ）、ライトマゼンタ（ＬＭ）のインクを用いる場合には、ＬＣ、ＬＭを含む６色（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ、ＬＣ、ＬＭ）の各色のインク量データが生成される。
【００５３】
ハーフトーニング処理部は、各色の連続階調（例えば、１色当たり８ビット２５６階調）の画像信号を画素単位で、２値又は多値のドット配置を表す信号（ドットデータ）に変換する。一般的には、Ｍ値（Ｍは３以上の整数）の多階調画像データをＮ値（Ｎは２以上Ｍ未満の整数）のデータに変換する処理を行う。一例として、インクジェットヘッドにおいて、小滴、中滴、大滴の３種類の滴サイズ（ドットサイズ）を打ち分けることができるものとすると、この場合、ハーフトーニング処理部は、多階調（例えば２５６階調）の各色の分版画像データから、「大滴インクを吐出する」、「中滴インクを吐出する」、「小滴インクを吐出する」、「吐出しない」の４値の信号に変換する。このようなハーフトーニング処理には、ディザ法、誤差拡散法、濃度パターン法など、を適用できる。
【００５４】
このような画像処理装置１６は、１台又は複数台のコンピュータ（その周辺機器を含んで良い。）のハードウェアとソフトウェアの組み合わせによって実現することができる。
【００５５】
コンピュータに画像処理装置１６の各部（２６〜３６）としての機能を実現させるためのプログラムは、コンピュータに予めインストールされていてもよいし、当該プログラムを記憶させた磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカードその他のコンピュータ可読媒体（情報記憶媒体）を提供することも可能である。また、このような有体物たる記憶媒体にプログラムを記憶させて提供する態様に代えて、インターネットなどの通信ネットワークを利用してプログラム信号をダウンロードサービスとして提供することも可能である。
【００５６】
＜全体フロー＞
図３は本実施形態に係る印刷システムの全体的な処理の流れを示した説明図である。本例の印刷システム１０における動作は、プリンタ欠陥の情報を取得するためプリンタ欠陥検出処理群（前処理）と、取得したプリンタ欠陥の情報を基にプリント対象の画像データを補正（変換）して補正後の画像データでプリントを実施する処理群（補正及び印刷処理）と、に大別される。
【００５７】
図４は、プリンタ欠陥検出の手順を示すフローチャートである。図３及び図４に示したように、まず、欠陥検出用グレイチャートの元画像データ４０をプリンタ１２に入力し（図４のステップＳ１０２）、当該元画像データ４０にしたがいプリンタ１２によって欠陥検出用グレイチャートの印刷を行う（ステップＳ１０４、「テストチャート作成工程」）。
【００５８】
欠陥検出用グレイチャートは、プリンタ１２に起因するテクスチャを検出するためにプリンタ１２によって出力（印刷）される均一濃度指令のベタ画像のテストチャートである。二次元画像の画素位置を（x,y）で表し、二次元画像データをZ(x,y)と表記すると、欠陥検出用グレイチャートの元画像データ４０は、画像内の任意の位置（x,y）について画像濃度（階調）が一定の均一濃度画像であり、Z(x,y)＝c(定数）と表すことができる。
【００５９】
欠陥検出用グレイチャートの元画像データ４０に基づいてプリンタ１２によって出力されたプリント物４２（グレイチャートの印刷物）にはプリンタ１２の記録性能（印刷特性）に起因するスジ等の欠陥（テクスチャ）が含まれる。このようなプリンタ１２に起因する欠陥の領域（プリンタ欠陥領域）を図３中符号４４で例示している。以下「プリンタ欠陥４４」という。
【００６０】
プリンタ欠陥４４を含むプリント物４２のプリント画像を画像読取装置１４で読み取り、プリント画像の電子画像データ（プリント画像データ４６）を取得する（図４のステップＳ１０６、「テストチャート読取工程」）。画像読取装置１４によって生成されるプリント画像データ４６は、グレイチャートの元画像データ（Z(x,y)＝c）にプリンタ欠陥４４に対応したプリンタ欠陥画像データNp(x,y)が重ね合わされたものZ(x,y)＝c＋Np(x,y)となる。すなわち、グレイチャートのプリント物４２を読み取った画像読取装置１４から、当該プリント物４２のプリント画像データZ(x,y)＝c＋Np(x,y)が得られる。
【００６１】
画像読取装置１４で得られたプリント画像データは、プリンタ欠陥検出部３０に入力される。プリンタ欠陥検出部３０には、グレイチャートの元画像データ４０も入力され、プリンタ欠陥検出部３０にてプリント画像データ４６［Z(x,y)＝c＋Np(x,y)］からグレイチャートの元画像データZ(x,y)＝cを差し引く演算を行うことにより、欠陥成分を示すプリンタ欠陥画像データZ(x,y)＝Np(x,y)を取得する（図４のステップＳ１０８、「欠陥画像データ取得工程」）。こうして、取得されたプリンタ欠陥画像データは、メモリ等の記憶手段に記憶される（図４のステップＳ１１０、「欠陥画像データ記憶工程」）。
【００６２】
次に、図５を参照して、プリント対象の元画像データからプリンタ欠陥類似成分を除去後にプリントを行う手順について説明する。図５は、図４で説明したプリンタ欠陥検出の処理の後に行われる画像補正及び印刷処理のフローチャートである。
【００６３】
図３及び図５に示したように、まず、プリント対象の元画像データ５０を取得する（図５のステップＳ１５２）。ここでは、プリント対象の元画像データ５０をZ(x,y)＝Iin(x,y)と表記する。元画像データ５０は図２で説明した元画像データ入力部２６を介して画像処理装置１６に取り込まれる。
【００６４】
画像処理装置１６の欠陥類似成分抽出部３２にて、プリント対象の元画像データ５０からプリンタ欠陥類似画像データ５４を抽出する処理が行われる（図５のステップＳ１５４、「欠陥類似成分抽出工程」）。プリンタ欠陥類似画像データ５４は、プリント対象の元画像データ５０内でプリンタ欠陥画像データ４８に類似する成分である。ここではプリンタ欠陥類似画像データを「Z(x,y)＝Ni(x, y)」と表す。元画像データ５０から欠陥類似成分を抽出する手順については後述する。
【００６５】
次に、欠陥類似成分減算部３４にて元画像データZ(x,y)＝Iin(x,y)からプリンタ欠陥類似画像データZ(x,y)＝Ni(x, y)を差し引くことで、中間画像I'(x, y)＝Iin(x, y)−Ni(x, y)を作成する（図５のステップＳ１５６、「欠陥類似成分減算工程」）。中間画像I'（x,y）は、欠陥類似成分減算後の画像データ（図３の符号５６）に相当している。
【００６６】
こうして得られた中間画像I'(x,y)をプリンタ１２でプリントする（図５のステップＳ１５８、「印刷工程」）。プリンタ１２から出力されるプリント物５８のプリント画像をＩout（x,y）と表記すると、プリント画像Iout（x,y）はIout（x,y）＝I'(x,y)＋Np(x,y)となる（図５のステップＳ１６０）。
【００６７】
図３乃至図５で説明した手順を経てプリント物５８が生産される。本印刷システム１０による印刷プロセスは、印刷物の製造方法として把握することができる。
【００６８】
＜プリンタ欠陥類似成分の抽出処理について＞
プリント対象の元画像データからプリンタ欠陥の類似成分を抽出する処理は、外部から類似度の判定基準となる閾値Thを与え、類似度評価関数E(x,y)の評価値が閾値Th以下になるように画像処理Ni(i,j)の関数型を探索する問題に帰着される。
【００６９】
類似度評価関数E（x,y）は、次式に示すように、プリント対象元画像データIin(x,y)と、補正後の画像データによってプリンタ１２で出力されるプリント画像Iout(x,y)との類似性を示す評価値の計算式として定義される。本例では、類似性が高いほど評価値が小さい値を示すものとして定義され、閾値Th以下となる場合に類似と判別される。
【００７０】
E(x,y)≡E（Iin(x,y)，Iout(x,y)）
＝E(Iin(x,y)，Iin(x,y)−Ni(x,y)＋Np(x,y))≦Th
欠陥類似成分の抽出に際しては、プリンタ１２によって発生するプリンタ欠陥と元画像データ内のプリンタ欠陥類似成分の位置が一致している場合と一致していない場合とがあり得る。
【００７１】
図６（Ａ）は、プリンタ１２によって発生するプリンタ欠陥の一部を例示する模式図、図６（Ｂ）はプリント対象元画像データの一部を例示する模式図である。図６（Ａ）、（Ｂ）では、プリンタ欠陥４４の位置とプリント対象元画像データ５０における欠陥類似領域（符号５４）の位置が一致している場合が示されている。
【００７２】
図７（Ａ）は、プリンタ１２によって発生するプリンタ欠陥の他の一部を例示する模式図、図７（Ｂ）はプリント対象元画像データの他の一部を例示する模式図である。図７（Ａ）（Ｂ）では、プリンタ欠陥４４の位置とプリント対象元画像データ５０における欠陥類似成分（符号５４）の位置が一致していない場合が示されている。
【００７３】
一般的には、プリンタ欠陥４４の位置とプリント対象元画像データ５０における欠陥類似領域の位置は一致しない場合が多いと考えられるが、ここでは説明を簡単にするために、まず、プリンタ欠陥とプリント対象画像データにおける欠陥類似領域の位置が一致している場合について説明する。
【００７４】
＜欠陥類似成分抽出手順の例１＞
画像処理Ni(i,j)と類似度評価関数Eの最も単純な例として、画像データ間の単純差分の絶対値が小さい場合を類似と判断する演算の処理内容を説明する。単純差分の演算法では、画像処理Ni(x,y)をNi(x,y)≡Np(x,y)という処理とする。これはプリンタ欠陥Np(x,y)を画像処理Ni(x,y)で完全に補正（置き換える）ことに相当する。
【００７５】
この場合、中間画像I'(x,ｙ)、プリンタ１２の出力画像（プリント画像）Iout(x,y)、類似度評価関数E0は、それぞれ次のように定義される。
【００７６】
I'(x,y)＝Iin(x,y)-Ni(x,y)＝Iin(x,y)−Np（x,y）
Iout（x,y）＝I’(x,y)＋Np(x,y)＝Iin(x,y)
E0(Iin(x,y), Iout(x,y))≡(ΣAbs(Iin(x,y)−Iout(x,y))) ／ N
ただし、式中の「Σ」はプリンタ画素Np(k,l)全体についての和を表し、「Abs」は絶対値を表す。また、「N」はプリンタ画素数を表している。つまり、類似度評価関数E0は、プリント対象の元画像データIin(x,y)とプリント出力されるプリント物のプリント画像データIout(x,y)との差の絶対値を画素毎に求めて、全画素の総和を総画素数Nで除算した値を求めている。これは画素ごとの差分の絶対値の平均値を意味している。
【００７７】
この類似度評価関数E0を計算すると、E0(Iin(x,y), Iout(x,y))≡〔ΣAbs(Iin(x,y)−Iout(x,y))〕／N＝０となり、閾値Thが「０」以上の任意の数であるとき、E0は常に閾値Th以下となる。プリンタ欠陥を画像処理で完全に補正することに相当する。
【００７８】
＜欠陥類似成分抽出手順の例２＞
次に、プリント対象元画像データ内の欠陥類似成分がプリンタ欠陥に対し、ｘ方向にａ倍、ｙ方向にｂ倍の変形関係となるａ、ｂを探索する。なお、ａ、ｂは任意の正数である。本例の場合、ｘ方向はシングルパス方式の主走査方向（ラインヘッドの長手方向）、ｙ方向は用紙搬送方向（副走査方向）とする。
【００７９】
図８は、ｘ方向にａ倍、ｙ方向にｂ倍の形となる類似成分を抽出する手順を示すフローチャートである。まず、類似領域に対する初期画像処理Niは、Ni（ax,by）≡Np(x,y)と定義する（ステップＳ２０２）。そして、ａ、ｂの初期値として、a＝1、b＝1を設定する（ステップＳ２０４）。
【００８０】
次に、a、ｂがそれぞれ外部から与えられた最大倍率係数値ａmax、ｂmax以下であるか否かが判断される（ステップＳ２０６）。ａmax、ｂmaxは、変数ａ、ｂの取り得る上限値として設定される数値であり、ａmax、ｂmaxは、同じ値であってもよいし、異なる値であってもよい。ａ≦ａmaxかつｂ≦ｂmaxを満たす場合には、ステップＳ２０８に進み、類似度評価関数Ｅ2の計算が行われる。
【００８１】
類似度評価関数Ｅ2は次のように定められる。
【００８２】
まず、Δ(x, y) ≡ Iin(x, y)-Ni(x, y)と置く。
【００８３】
このΔ(x,y)は、プリント対象元画像データのうちプリンタ欠陥類似成分以外の成分を表す。プリント出力されるプリント画像Iout(x,y)は、Δ（x,y）を用いて次のように表される。
【００８４】
Iout(x,y)＝Iin(x,y)−Ni(x,y)＋Np(x,y)＝Δ(x,y)＋Np(x,y)＝Δ(x,y)＋Ni(ax,by)
参考のために、図９（Ａ）〜（Ｅ）に模式図を示す。図９（Ａ）は入力画像Iin（x,y）、図９（Ｂ）は画像処理Ni(x,y)、図９（Ｃ）はΔ（x,y）、図９（Ｄ）はプリンタ欠陥Np(x,y)、図９（Ｅ）はプリント物のプリント画像Iout(x,y)を示している。
【００８５】
そして、類似度評価関数E2(Iin(x,y),Iout(x, y),a,b)は次式で定義される。
【００８６】
E2（Iin(x,y),Iout(x,y),a,b)
≡〔ΣAbs(Iin(ax,by)−Iout(x，y))〕／N
＝〔ΣAbs｛Δ(ax, by)+Ni(ax, by)−（Δ(x, y) + Ni(ax, by)）｝〕／N
＝〔ΣAbs｛Δ(ax, by)−Δ(x, y)｝〕／N
この式は、ｘ方向にａ倍、ｙ方向にｂ倍の変形関係の形状は類似と判断することをモデル化したものである。Abs(Δ(ax, by)−Δ(x, y))の値が小さいほど、つまりプリンタ欠陥類似以外の成分が小さいほど，E2≦ThとなるThが存在する可能性が高い。
【００８７】
図８のステップＳ２０８にて類似度評価関数Ｅ2が計算され、算出された評価値と予め定められている閾値Thとの比較が行われる（ステップＳ２１０）。E2≦Thとなった場合は、類似成分Ni（ax,by）を抽出したと判断し（ステップＳ２１２）、処理のループを抜ける。
【００８８】
その一方、ステップＳ２１０の判定において、評価値（E2）の値が閾値Thを超える場合は、a、ｂの数値を変更して（ステップＳ２１４〜Ｓ２１８）、ステップＳ２０６に戻る。すなわち、ステップＳ２１４では、aの値を0.1だけ増加させる（ステップＳ２１４）。そして、この変更されたａの値がａmax以下であるか否かが判断される（ステップＳ２１６）。ステップＳ２１６においてaの値がａmax以下であるときは（ステップＳ２１６でＹｅｓ判定時）、ステップＳ２０６に戻る。一方、ステップＳ２１６においてａの値がａmaxを超える場合は（ステップＳ２１６でＮｏ判定時）、ステップＳ２１８に進み、ｂの値を0.1だけ増加させる。そして、この変更されたｂの値がｂmax以下であるか否かが判断される（ステップＳ２２０）。ステップＳ２２０においてｂの値がｂmax以下であるときは（ステップＳ２２０でＹｅｓ判定時）、ａの値を初期値の「１」に戻して（ステップＳ２２２）、ステップＳ２０６に戻る。ステップＳ２０６〜ステップＳ２２２のループによってａ、ｂを順次0.1刻みで変更しながら類似度評価関数Ｅ2を計算し、閾値Thとの比較を行う。
【００８９】
ループの途中で閾値Th以下の評価値となるa、ｂの組合せが見出されると、ステップＳ２１０でＹｅｓ判定となり、欠陥類似成分を抽出して（ステップＳ２１２）、ループを抜ける。
【００９０】
ａmax、ｂmaxまで、a、ｂを変化させても閾値Th以下の評価値が得られない場合には、最終的にステップＳ２２０でＮｏ判定となり、その結果、ステップＳ２０６でもＮｏ判定となる。この場合、ステップＳ２２４に進み、欠陥類似成分は無いと判断され、処理を終了する。
【００９１】
なお、本例ではａ、ｂの値の増加刻み量を「0．１」単位としたが、増加刻みの単位量は0．１に限らず、適宜の量を設定することができる。また、a、ｂを同時に等量ずつ変化させることにより、相似形を類似と判断する構成とすることができる。
【００９２】
＜欠陥類似成分抽出手順の例３＞
上述の「欠陥類似成分抽出手順の例２」の変形例として、ｘ方向にa倍、ｙ方向にｂ倍の変形関係となるa、ｂを探索するに際して、類似度評価関数E2の最小値を探察する方法を採用することができる。
【００９３】
図１０は、x方向にa倍、ｙ方向にｂ倍の形となる類似成分を抽出する手順の他の例を示すフローチャートである。図１０中、図８の例と同一又は類似する工程には同一のステップ番号を付し、その説明は省略する。
【００９４】
図１０のフローチャートにおいて、ステップＳ２０２〜Ｓ２０８までは図８の例と同様である。
【００９５】
図１０のステップＳ２０８の後、ステップＳ２３４に進み、ａの値を0.1だけ増加させる。そして、この変更されたａの値がａmax以下であるか否かが判断される（ステップＳ２３６）。ステップＳ２３６においてａの値がａmax以下であるときは（ステップＳ２１３でＹｅｓ判定時）、ステップＳ２０６に戻る。一方、ステップＳ２３６においてａの値がａmaxを超える場合は（ステップＳ２３６でＮｏ判定時）、ステップＳ２３８に進み、ｂの値を0.1だけ増加させる。そして、この変更されたｂの値がｂmax以下であるか否かが判断される（ステップＳ２４０）。ステップＳ２４０においてｂの値がｂmax以下であるときは（ステップＳ２４０でＹｅｓ判定時）、ａの値を初期値の「１」に戻して（ステップＳ２４２）、ステップＳ２０６に戻る。ステップＳ２０６〜ステップＳ２４２のループによってａ、ｂを順次0.1刻みで変更しながら類似度評価関数Ｅ2を計算する。
【００９６】
ステップＳ２４０においてｂの値がｂmaxを超えると、ステップＳ２４０でＮｏ判定となり、その結果、ステップＳ２０６でもＮｏ判定となる。この場合、ステップＳ２５０に進む。ステップＳ２５０では、ａ、ｂの各組み合わせに対して計算された評価値（E2）のうち最小値となるａmin、ｂminを抽出する。
【００９７】
そして、このａmin，ｂminの組合せに対して計算された評価値の最小値と閾値Thとの比較を行う（ステップＳ２５２）。評価値の最小値が閾値Th以下の場合には、欠陥類似成分を抽出して（ステップＳ２５４）、処理を終了する。
【００９８】
その一方、ステップＳ２５２において、評価値の最小値が閾値Thを超える場合は、欠陥類似成分が存在しないと判断し（ステップＳ２５６）、処理を終了する。
【００９９】
＜欠陥類似成分抽出手順の例４＞
欠陥類似成分の抽出に際しては、上述した例１〜３に限らず、画像の類似成分がプリンタ欠陥に対しθラジアン方向の回転となるθを探索する方法を採用してもよい。
【０１００】
図１１は、回転変換を利用して類似領域を判定する処理の例を示すフローチャートである。画像面内における大きさθラジアンの回転の写像（変換式）は次式で表される。
【０１０１】
x’＝ xcosθ - ysinθ
y’＝ xsinθ + ycosθ  
まず、初期画像処理Niは、Ni（x'，y'）≡Np(x,y)と定義する（ステップＳ３０２）。θの初期値として、θ＝０（ラジアン）を設定する（ステップＳ３０４）。
【０１０２】
次に、θが最大回転角θmax（ここでは、θmax＝2πとした。）未満であるか否かが判断される（ステップＳ３０６）。なお、θmaxは、変数θの取り得る上限値として設定される数値である。θ＜２πを満たす場合には、ステップＳ３０８に進み、類似度評価関数E3の計算が行われる。類似度評価関数E3は次のように定められる。
【０１０３】
まず、Δ(x'，y')≡Iin(x’，y’)−Ni(x'，y')と置く。このΔ(x'，y')はプリンタ欠陥類似以外の成分を表す。
【０１０４】
プリント出力されるプリント画像Iout(x,y)は、次のように表される。
【０１０５】
Iout(x,y)＝Iin(x,y)−Ni(x,y)＋Np(x,y)＝Δ(x,y)＋Np(x,y)＝Δ(x,y)＋Ni(x’，y’)
参考のために、図１２（Ａ）〜（Ｅ）に模式図を示す。図１２（Ａ）は入力画像Iin（x,y）、図１２（Ｂ）は画像処理Ni(x,y)、図１２（Ｃ）はΔ（x,y）、図１２（Ｄ）はプリンタ欠陥Np(x,y)、図１２（Ｅ）はプリント物のプリント画像Iout(x,y)を示している。
【０１０６】
そして、類似度評価関数E3(Iin(x,y),Iout(x, y),θ)は次式で定義される。
【０１０７】
E3(Iin(x,y),Iout(x, y),θ)
≡〔ΣAbs(Iin(x'，y')−Iout(x, y))〕／N
＝〔ΣAbs｛Δ(x'，y')+Ni(x'，y')−（Δ(x,y) + Ni(x'，y')）｝〕／N
＝〔ΣAbs｛Δ(x'，y')−Δ(x, y)｝〕／N
この式は、画像面内で回転させた形状は類似と判断することをモデル化したものである。Abs(Δ(x’, y’)−(x, y))の値が小さいほど、つまりプリンタ欠陥類似以外の成分が小さいほど，E3≦ThとなるThが存在する可能性が高い。
【０１０８】
図１１のステップＳ３０８にて類似度評価関数E3が計算され、算出された評価値と予め定められている閾値Thとの比較が行われる（ステップＳ３１０）。E3≦Thとなった場合は、類似成分Ni（x,y）を抽出したと判断し（ステップＳ３１２）、処理のループを抜ける。
【０１０９】
その一方、ステップＳ３１０の判定において、評価値（E3）の値が閾値Thを超える場合は、θの値を0.1だけ増加させて（ステップＳ３１４）、ステップＳ３０６に戻る。ステップＳ３０６〜ステップＳ３１４のループによってθを順次0.1刻みで変更しながら類似度評価関数Ｅ3を計算し、閾値Thとの比較を行う。
【０１１０】
ループの途中で閾値Th以下の評価値となるθが見出されると、ステップＳ３１０でＹｅｓ判定となり、欠陥類似成分を抽出して（ステップＳ３１２）、ループを抜ける。
【０１１１】
θを２πまで変化させても閾値Th以下の評価値が得られない場合には、最終的にステップＳ３０６でＮｏ判定となる。この場合、ステップＳ３２０に進み、欠陥類似成分は無いと判断され、処理を終了する。
【０１１２】
なお、本例ではθの値の増加刻み量を「0．１」単位としたが、増加刻みの単位量は0．１に限らず、適宜の量を設定することができる。
【０１１３】
＜プリンタ欠陥とプリンタ欠陥類似成分の位置が一致していない場合の取り扱い＞
図１３（Ａ）（Ｂ）はプリンタ欠陥の位置とプリンタ欠陥類似成分の位置していない場合の説明図である。図１３（Ａ）はプリンタに起因するプリンタ欠陥領域Np(x、y)を示し、図１３（Ｂ）はプリント対象元画像データを示している。
【０１１４】
図示のようにプリンタ欠陥（図１３（Ａ））とプリンタ欠陥類似成分の位置（図１３（Ｂ））が不一致の場合、プリンタ欠陥領域Np(x,y)で、プリント対象元画像データIin(x,y)を図１４（Ａ）〜（Ｄ）に示すように、ｘ方向の位置を変えてスキャンし、類似度評価関数E(x, y)≡E(Iin(x, y), Iout(x, y)) ≦ Thとなる位置を探索する。
【０１１５】
元画像データIin(x,y)全てスキャンし、上記条件を満たす位置が無い場合は、類似成分無しと判断する。
【０１１６】
その一方、類似度評価関数の評価値Eが閾値Th以下となる位置が存在する場合、例えば、図１４の（Ｄ）で示した位置でE≦Thとなった場合は、目的の画像を印刷媒体（用紙）上で図１５のようなレイアウトでプリントする。
【０１１７】
このように、プリンタ欠陥の位置とプリント対象画像データとの相対的な位置関係を変えながらプリント対象画像データにおける欠陥類似成分の有無を判定し、欠陥類似領域が存在した場合には、プリント欠陥の位置とプリント対象画像における欠陥類似領域との位置関係を合わせるように印刷時の画像位置（レイアウト）を変更する処理が行われる。
【０１１８】
これにより、プリント欠陥によって発生するテクスチャを利用してプリント対象元画像データと類似する印刷画像の出力が可能である。
【０１１９】
＜実施形態の利点＞
本実施形態によれば、検出したプリンタ欠陥と類似した領域をプリント対象の元画像データから抽出し、プリント対象の元画像データからプリンタ欠陥と類似した領域のピクセル値を減算する。そして、この減算後の画像データにしたがってプリンタ１２で印刷を行うことにより、プリント時にプリント画像上にプリンタ欠陥が付加される。
【０１２０】
すなわち、プリント対象元画像データから「類似領域」のピクセル値を減算して、その減算後の画像データをプリンタに入力することで、元画像データの欠陥類似領域の部分がプリント時にプリンタ欠陥の画像（テクスチャ）に置き換わる。このため、結果的に元画像データと類似する絵を再現することができる。
【０１２１】
本実施形態によれば、画像処理装置１６の中でプリンタ１２の出力画像（プリント画像）をシミュレーション的に作成し、類似度評価関数によって類似性を評価して閾値Thが示す類似性と同程度以上の高い類似性を示すことを条件にプリント対象元画像データの補正処理（欠陥類似領域のピクセル値の減算処理）が行われる。これにより、プリンタによって発生する欠陥視認性を緩和して、元画像データと近似した画像の再現が可能である。
【０１２２】
本実施形態によれば、元画像データと近似した画像再現が可能な場合は、プリンタ１２のヘッドメンテナンスなどの印刷中断を回避することが可能であり、プリント生産性を向上できる。
【０１２３】
＜変形例１＞
上述の実施形態では、欠陥類似領域の抽出に際し、単純差分、ｘ方向a倍及びｂ方向ｂ倍の変形変換、回転変換を利用する例を説明したが、これら例示した変換（写像）を利用するものに限定されない。例えば、これら各種の変換処理を適宜組み合わせた写像を利用して類似度を評価することも可能である。また、ａ倍及びｂ倍の形状探索による類似領域の抽出処理と、回転による類似領域の抽出処理とを段階的に実施するなど、複数の抽出方法を順次実施して類似領域の抽出を行う態様も可能である。
【０１２４】
＜変形例２＞
また、欠陥類似領域の抽出に際しては、スジなど線構造の類似性に限らず、ＲＭＳ（Root Mean Square）粒状度が近似しているか否かを評価する評価関数を導入して、類似度を評価してもよい。
【０１２５】
＜変形例３＞
上述の実施形態では、プリンタ欠陥の例としてスジ状のテクスチャを説明したが、本発明の適用範囲はこの例に限らず、印刷胴の歪み等によって発生する濃度ムラについても同様にプリンタ欠陥として取り扱うことができる。
【０１２６】
以上説明した本発明の実施形態は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜構成要件を変更、追加、削除することが可能である。本発明は以上説明した実施形態に限定されるものでは無く、本発明の技術的思想内で当該分野の通常の知識を有するものにより、多くの変形が可能である。
【符号の説明】
【０１２７】
１０…印刷システム、１２…プリンタ、１４…画像読取装置、１６…画像処理装置、１８…ＤＴＰ装置、２０…データベースサーバ、２２…通信ネットワーク、２６…元画像データ入力部、３０…プリンタ欠陥検出部、３２…欠陥類似成分抽出部、３４…欠陥類似成分減算部、３６…データ出力部、４０…元画像データ、４２…プリント物、４４…プリンタ欠陥、４６…プリント画像データ、４８…欠陥画像データ、５０…元画像データ、５４…プリンタ欠陥類似画像データ、５８…プリント物
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図８】
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【図１０】
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【図１１】
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【図３】
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【図６】
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【図７】
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【図９】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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