(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
スクリーン化された平面がピクセルごとに走査線状に露光ユニットで形成された少なくとも１つの露光ビームにより記録担体上に網点のかたちで記録される、
予め求められたスクリーンパーセント値の補正関数に基づいた画像記録装置のキャリブレーション法において、
ビットマップとして記憶された色合いデータから成る画像（バイナリ画像）を複数のフィールドに分解し、各フィールドについて平均値形成によりスクリーンパーセント値を求め、ここで色合いデータとはバイナリの１Ｂｉｔピクセル情報であり、
スクリーンパーセント値の変更のために、エロージョンまたはディラテーションに必要なパラメータを予め計算された変更テーブルから読み出し、ここでエロージョンとはテストフィールド内の所定のピクセルが黒くなかった場合にフィールドの所定のピクセルを消去する演算であり、ディラテーションとはテストフィールド内の少なくとも１つのピクセルが黒かった場合にフィールドの全ピクセルを黒くする演算であり、
前記変更テーブルはスクリーンパーセント値、所望の変化分、エロージョンの回数、ディラテーションの回数、および増倍係数のうち少なくとも１つのパラメータを含み、
スクリーンパーセント値の補正関数からスクリーンパーセント値の変更分を求め、
スクリーンパーセント値の変更をフィールド内の網点のエロージョンによる変更方向またはディラテーションによる変更方向に応じて行う
ことを特徴とする画像記録装置のキャリブレーション法。
【請求項２】
記憶された画像を同じ大きさのフィールドに分割する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
各フィールドはほぼ１つずつスクリーンメッシュを有する、請求項１または２記載の方法。
【請求項４】
平均値形成のためにフィールドサイズよりも大きな周囲領域を使用する、請求項１から３までのいずれか１項記載の方法。
【請求項５】
エロージョンおよびディラテーションの演算を複数回適用する、請求項１から４までのいずれか１項記載の方法。
【請求項６】
画像データを反転する際にエロージョンおよびディラテーションの演算を交換する、請求項１から５までのいずれか１項記載の方法。
【請求項７】
精度を高めるためにエロージョンおよびディラテーションを増倍された色合いデータに対して適用する、請求項１から６までのいずれか１項記載の方法。
【請求項８】
スクリーンパーセント値の変更テーブルを固定のステップで計算する、請求項１から７までのいずれか１項記載の方法。
【請求項９】
所望の変更分に最良に接近する前記パラメータの組み合わせを変更テーブルへエントリする、請求項１から８までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１０】
エロージョンおよびディラテーションを実行する際に縁部の処理を行う、請求項１から９までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１１】
エロージョンおよびディラテーションを増倍されたデータに対して実行する際にオリジナル分解能へのデータの回復を行う、請求項１から１０までのいずれか１項記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は電子画像複製技術の分野において、スクリーン化された平面、例えば画像または色分解版がピクセルごとに走査線状に露光ユニット内で形成された少なくとも１つの露光ビームにより記録担体上に記録される画像記録装置のキャリブレーション法に関する。この場合の記録担体は例えばフィルムまたは版胴である。
【０００２】
ドイツ連邦共和国特許第４３０３０８１号明細書には、いわゆるコントンデータを露光ユニットを用いて記録する画像記録装置の露光キャリブレーション方法が記載されている。コントンデータ（Ｃｏｎｔｏｎｅｄａｔｅｎ：連続階調データ）とは例えば８ビットで分解され、走査またはスキャニングによりハーフトーン画像から得られた画像データであると解される。キャリブレーションは露光装置自体で行われるか、または前置接続されたＲＩＰ（スクリーンイメージプロセッサ）で行われ、画像データが記録に対して準備される。キャリブレーションのために露光装置の露光特性曲線およびフィルム特性曲線は補正され、露光時の網点またはハーフトーンドットが正しい被覆面積率で再現される。コントン画像データではキャリブレーションには何らの問題もない。例えば画像内に５０％の黒が存在し、フィルムを５０％の被覆面積率で露光する場合、線形化のために補正値を含むルックアップテーブルが形成される。このルックアップテーブルを形成するに際しては、画像記憶装置でステップウェッジが露光され測定される。その際に当該のフィルムに対して定められた被覆面積率を形成するためにどの補正値が必要であるかが検出される。ルックアップテーブルを用いることにより露光装置の制御が変更され、当該のフィルムは５０％の被覆面積率で黒となる。このようにして線形化が行われ、画像記録装置で画像の正確な色調値を記録できるようになる。ただしこの方法を用いても、記録装置が色合いデータ例えばバイナリの色合いデータ（ビットマップ）によって駆動される場合には記録装置のキャリブレーションを行うことができない。これらのビットマップの分解能は露光ビームの分解能に相応する。色合いデータは色合い表示、テキスト、グラフィックスまたはスクリーン化された画像の走査またはスキャニングによって得られた画像データであり、ビットマップ形式で記憶されている。ここで網点も同様に色合いデータとして存在している。ただしコントンデータの線形化は色合いデータには適用することはできない。これはコントンデータが８ビットの分解能を有するためである。
【０００３】
ヨーロッパ特許出願第０７３４１５１号明細書には、周波数変調されたスクリーンを形成する方法が記載されており、ここでは最小の網点を大きさと形状の点で変更することができる。これによりきわめて明るい色調またはきわめて暗い色調での印刷周囲の損失は最小化され、また充分なグレースケールの精細な段階性は色調値の領域にとどまっている。損失はフィルム露光時の過剰な照射および印刷時のドットの膨張に起因する。ただし色合いデータによって駆動される記録装置の色調動作のキャリブレーションには適していない。
【０００４】
本発明の課題は、画像記録装置が色合いデータによって制御される場合にも記録装置のキャリブレーションを行うことのできる画像記録装置のキャリブレーション法を提供することである。さらに、本発明の課題は、グラデーション補正を行って画像を補正できるようにすることである。
【０００５】
この課題は本発明の請求項１記載の特徴部分の構成により解決される。本発明の有利な実施形態は従属請求項に記載されている。本発明を以下に図１〜図１１に則して詳細に説明する。
【０００６】
図１には典型的な網点が示されている。図２にはエロージョン演算（収縮演算）を行う際の網点が示されている。図３にはディラテーション演算（膨張演算）を行う際の網点が示されている。図４には１２／２５６＝４．６９％の被覆面積率を有する１６＊１６のフィールドが示されている。図５には、図４を４倍に増倍した網点とエロージョンおよびディラテーションの結果とが示されている。図６には、図４を８倍に増倍した網点とエロージョンおよびディラテーションの結果とが示されている。図７には隣接するドットをオーバラップした１６＊１６のフィールドの可能な位置が示されている。図８には１個のドットをオーバラップした１６＊１６のフィールドの例が示されている。図９には、係数４で拡大された網点がディラテーションの結果とともに示されている。図１０には、メッシュ構造と増倍の構造とを同一にした場合の合成結果が示されている。図１１にはメッシュ構造をオリジナルピクセル０．５個分だけ両方向へオフセットした場合の合成結果が示されている。
【０００７】
図１には典型的な網点が示されており、このドットはビットマップとして記憶された色合いデータからなる画像で生じる。図１には網点が１６＊１６のピクセルのフィールドで表されており、ここでフィルム上で記録ビームによって黒くすべきピクセルは１６＊１６のフィールドの内部でも同様に黒くなっている。本発明の方法は個々の１６＊１６のフィールドに対するエロージョン演算およびディラテーション演算を適用することに基づく。このことは図２、図３に詳細に示されている。ディラテーションおよびエロージョンは Ｐｉｅｒｏ Ｚａｍｐｅｒｏｎｉ， “Ｍｅｔｈｏｄｅｎ ｄｅｒ ｄｉｇｉｔａｌｅｎ Ｂｉｌｄｓｉｇｎａｌｖｅｒａｒｂｅｉｔｕｎｇ”， ２． ｕｅｂｅｒａｒｂｅｉｔｅｔｅ Ａｕｆｌ．， １９９１， Ｖｉｅｗｅｇ Ｖｅｒｌａｇ， Ｂｒａｕｎｓｃｈｗｅｉｇ に記載されている。エロージョンを行うために、図１の１６＊１６のフィールドの全てのピクセルが３＊３のフィールドでカバーされ、３＊３のフィールド内部で黒くないピクセルが存在する場合には３＊３のフィールドの中央のピクセルを消去する。ただしこれについては消去を直ちに行わずに、フィールド全体が問い合わせを受け了えた後に行ってもよい。図２から残った網点が図１のオリジナルの網点よりも小さいことがわかる。
【０００８】
図３にはディラテーションのプロセスが示されている。結果は同様に３＊３のフィールドで得られた。ただし結果の画像では周囲の３＊３のフィールドの９個のピクセルのうち１つまたは複数が黒いピクセルは全て黒くなっている。または周囲の３＊３のフィールドの９個全てのピクセルが白いピクセルは白に設定されて残る。
【０００９】
エロージョンでは演算前に画像データの反転、すなわち１６＊１６のフィールドの黒を白に設定し、白いピクセルを黒に設定すればディラテーションと同じ結果が得られる。その場合ディラテーションが行われてデータが再び反転される。同様のことが反転した画像データへのディラテーションおよびエロージョンにも相当する。
【００１０】
もちろんこの演算は３＊３のピクセルよりも大きなフィールドに適用可能であるが、有利な実施例では簡単のために３＊３のフィールドに限って考察する。
【００１１】
続いて本発明でのエロージョンおよびディラテーションの作用を説明する。図１のフィールドは１６＊１６のピクセルを有しており、そのうち５６個のピクセルが黒くなっている。すなわち被覆面積率は５６／２５６＝２１．９％である。
【００１２】
図２では２２個の黒いピクセルが残っている。すなわち被覆面積率は２２／２５６＝８．６％である。エロージョンにより被覆面積率は２１．９％−８．６％＝１３．３％低下している。図３のディラテーション後には９８個の黒いピクセルが生じている。ここでは被覆面積率は９８／２５６＝３８．３％である。ディラテーションにより被覆面積率は３８．３％−２１．９％＝１６．９％増大している。この値は本発明にとってはまだきわめて粗い。本発明の目的は±０．２５個のスクリーンパーセントの精度またはそれ以上を達成することである。これはオリジナルの色合いデータ上の計算によっては達成されない。一層高い精度を得るために、ディラテーションおよびエロージョンを増倍した色合いデータに対して行う。
【００１３】
図４には１６＊１６のフィールドが１２／２５６＝４．６９％の被覆面積率で示されている。１６＊１６のフィールド全体が係数４で増倍されている場合、サイズ（１６＊４）＊（１６＊４）＝６４＊６４＝４０９６ピクセルのフィールドが生じる。図５の網点の被覆面積率は１９２／４０９６＝４．６９％である。この比は増倍によっても変化しない。
【００１４】
図５のエロージョン後には１３２個の黒いピクセルが残っている。ここで被覆面積率は１３２／４０９６＝３．２２％である。すなわちエロージョンにより被覆面積率は４．６９％−３．２２％＝１．４７％低下している。図５のディラテーション後には２６０個の黒いピクセルが生じている。ここでは被覆面積率は２６０／４０９６＝６．３５％である。ディラテーションにより被覆面積率は６．３５％−４．６９％＝１．６６％増大している。増倍の係数を大きくすることにより変更のサイズをさらに小さくすることができる。
【００１５】
図６には図４と同じ網点が８倍の増倍度で示されている。したがって１６＊１６のフィールドは（１６＊８）＊（１６＊８）＝１２８＊１２８＝１６３８４個のピクセルのサイズを有している。オリジナルのドットの被覆面積率は７６８／１６３８４＝４．６９％である。
【００１６】
エロージョン後の被覆面積率は６４４／１６３８４＝３．９３％（変更分は−０．７６％）である。ディラテーション後の被覆面積率は９００／１６３８４＝５．４９％（変更分は＋０．８０％）である。
【００１７】
本発明の方法を適用するために、ビットマップとして記憶された色合いデータから成る画像（バイナリ画像）が同じ大きさのフィールドに分割される。それぞれのフィールドはスクリーンメッシュを有する。６４Ｉ／ｃｍまたは１６０ｄｐｉのスクリーンは約１５６μｍのスクリーンメッシュを有する。色合いデータが１０００Ｉ／ｃｍ（１０．０μｍのドットサイズ）を有する場合にはフィールドサイズは１６＊１６のピクセルとなる。
【００１８】
各フィールドについて平均値形成によりスクリーンパーセント値が求められる。このためにフィールドサイズよりも大きな周辺領域が必要となる。スクリーンパーセント値は１６＊１６のピクセルサイズの３＊３のフィールドまたは１６＊１６のピクセルサイズの５＊５のフィールドにわたる平均値から計算される。
【００１９】
露光補正値曲線およびグラデーション曲線から相応の網点をどのように変更すべきかが求められる。
【００２０】
変更に必要なパラメータが計算され、変更テーブルが格納される。
【００２１】
画像はフィールドごとに処理される。３〜５個のフィールドをメモリ内に設けなければならない。画像の縁部では縁部ピクセルが２倍されるか、または無視される。フィールドごとに次のステップが実行される。
【００２２】
ａ）スクリーンパーセント値を平均値形成により求める。
【００２３】
ｂ）スクリーンパーセント値の変更分をグラデーション曲線から求める。
【００２４】
ｃ）最良に適合するアルゴリズムを変化テーブルから読み出す。
【００２５】
ｄ）アルゴリズムを実行する。
【００２６】
ｅ）データを変化テーブルの係数で増倍する。
【００２７】
ｅ−１）ディラテーションおよびエロージョンをｎ回実行する。
【００２８】
ｅ−２）データを合成する。
【００２９】
ｅ−３）データを記憶する。
【００３０】
パーセンテージの変更を計算するために、最も簡単なモデル“近似平方網点”を利用する。１６＊１６のフィールドでは５％の網点の変更が３つの異なる増倍係数にそれぞれについて計算される。同様にディラテーションおよびエロージョンが続いて複数回行われる。所定のサイズ、例えば１４＊１５のピクセルの近似平方網点では、エロージョンの結果が簡単にエッジ長さを係数２だけ減算することにより例えば１２＊１３のピクセルとして計算される。ディラテーションの結果はエッジの長さを係数２だけ加算することにより例えば１６＊１７のピクセルとして記述される。このことを以下に幾つかのケースに則して示す。
【００３１】
１６＊１６のフィールドを係数４で増倍するケース
増倍係数４により（１６＊４）＊（１６＊４）＝６４＊６４＝４０９６個のピクセルのフィールドが得られる。
【００３２】
４０９６個のピクセル×５．０％で２０４．８個のピクセルが生じる。その平方根がエッジ長さとなり、１４．３ピクセルである。ドットを近似的に得る手段が２通り存在する。１４＊１４または１４＊１５のピクセルサイズの網点について
１４＊１４／４０９６＝４．７９％
１４＊１５／４０９６＝５．１３％
である。１４＊１５の網点のほうが目標値の５．０％に近い。
【００３３】
修正されるオリジナルドット：１４＊１５／４０９６＝５．１３％
３＊３のフィールドでの１＊エロージョン：１２＊１３／４０９６＝３．８１％（変更分−１．３２％）
３＊３のフィールドでの１＊ディラテーション：１６＊１７／４０９６＝６．６４％（変更分＋１．５１％）
１６＊１６のフィールドを係数８で増倍するケース
増倍係数８により（１６＊８）＊（１６＊８）＝１２８＊１２８＝１６３８４個のピクセルのフィールドが得られる。１６３８４個のピクセル×５．０％で８１９．２個のピクセルが生じる。その平方根がエッジ長さとなり、２８．６ピクセルである。
【００３４】
２８＊２９／１６３８４＝４．９６％
２９＊２９／１６３８４＝５．１３％
である。２８＊２９の網点のほうが目標値の５．０％に近い。
【００３５】
修正されるオリジナルドット：２８＊２９／１６３８４＝４．９６％
３＊３のフィールドでの１＊エロージョン：２６＊２７／１６３８４＝４．２８％（変更分−０．６８％）
３＊３のフィールドでの１＊ディラテーション：３０＊３１／１６３８４＝５．６８％（変更分＋０．７２％）
１６＊１６のフィールドを係数２０で増倍するケース
増倍係数２０により（１６＊２０）＊（１６＊２０）＝３２０＊３２０＝１０２４００個のピクセルのフィールドが得られる。
【００３６】
１０２４００個のピクセル×５．０％で５１２０個のピクセルが生じる。５１１２０の平方根がエッジ長さとなり、７１．６ピクセルである。
【００３７】
７１＊７２／１０２４００＝４．９９％
７２＊７２／１０２４００＝５．０６％
である。７１＊７２の網点のほうが目標値の５．０％に近い。
【００３８】
修正されるオリジナルドット：７１＊７２／１０２４００＝４．９９％
３＊３のフィールドでの１＊エロージョン：６９＊７０／１０２４００＝４．７２％（変更分−０．２７％）
３＊３のフィールドでの２＊エロージョン：６７＊６８／１０２４００＝４．４５％（変更分−０．５４％）
３＊３のフィールドでの３＊エロージョン：６５＊６７／１０２４００＝４．１９％（変更分−０．８０％）
３＊３のフィールドでの１＊ディラテーション：７３＊７４／１０２４００＝５．２８％（変更分＋０．２９％）
３＊３のフィールドでの２＊ディラテーション：７５＊７６／１０２４００＝５．５７％（変更分＋０．５８％）
３＊３のフィールドでの３＊ディラテーション：７７＊７８／１０２４００＝５．８７％（変更分＋０．８８％）
増倍係数が高い場合、複数回のディラテーションおよびエロージョンにより精細なステップが高い精度で達成される。
【００３９】
さらに例えば５．０％の変更が９５％の変更と同一であることを指摘しておく。このためにはデータを反転して作業し、エロージョンに対してディラテーションを交換するだけでよい。
【００４０】
本来の補正は変更テーブルによって行われる。続いて変更テーブルの計算を説明する。変更テーブルの計算前にフィールドサイズが定められる。フィールドサイズはスクリーンメッシュサイズと色合いデータの分解能とにしたがって定められる。すなわち
色合いデータの分解能／スクリーン＝フィールドサイズ（丸め）
であり、例えば
１０００Ｉ／ｃｍ／６４Ｉ／ｃｍ＝１５．６
よってフィールドサイズは１６＊１６である。
【００４１】
１．０％〜９９．０％のスクリーンパーセント値に対して固定のステップで変更テーブルが計算される。各スクリーンパーセント値に対して変更テーブル内へ所望の変更分が露光補正値曲線またはグラデーション曲線から取り出される。スクリーンメッシュが１６＊１６のフィールドに正確に相応しない場合には、パーセンテージエラーが変更テーブルの計算の際に考慮される。
【００４２】
テーブルには次のパラメータがエントリされる。すなわちスクリーンパーセント値、所望の変更分、増倍係数、ディラテーションおよびエロージョンの回数、アルゴリズム（ディラテーションＤまたはエロージョンＥ）、および結果の値である。
【００４３】
0003597469.tif 000002
変更値の検出のために増倍係数は１から最大で５０まで通し計算される。その際にディラテーションおよびエロージョンの数は１〜５の範囲で変化する。係数、エロージョン、ディラテーション、回数および結果のうち最良に適合するコンビネーションのデータがテーブル内にエントリされる。
【００４４】
達成された精度で中断条件を作動させる手段を設けることができる。増倍係数が増大すると同様に計算コストも大きく上昇し、精度と計算コストとの間で最適化を図ることが重要になる点に注意すべきである。
【００４５】
ディラテーションおよびエロージョンをフィールドの縁部で実行する際には縁部の処理が行われる。本発明はスクリーンメッシュが正確でなくてもよい点に基づいている。画像の内容は図７に示されているようなものとなる。ここではフィールド間のきちんと移行部を得ることが重要である。
【００４６】
ディラテーションおよびエロージョンは３＊３のピクセルで行われる。結果のピクセルはつねに３＊３のピクセルの中央に関連している。したがって１６＊１６のフィールドではつねに縁部ドットをディラテーションおよびエロージョンに使用することが重要である。つまり１６＊１６のフィールドでは１８＊１８のフィールドのデータが必要となる。データを係数４で増倍する場合、移行部にエラーを発生させることなく４回のディラテーションおよびエロージョンを行うことができる。５回のエロージョンおよびディラテーションで２０＊２０のフィールドのデータを処理しなければならない。ここで説明した１８＊１８のピクセルおよび２０＊２０のピクセルは本来のフィールドサイズである１６＊１６のピクセルを維持したうえでのオーバラップ領域である。このことは図８において１６＊１６のフィールドに１ドットのオーバラップを行う例として示されている。
【００４７】
ディラテーションおよびエロージョンは種々のデータに対して行うことができるので、増倍されたデータからオリジナルデータへの回復が必要となる。このためにピクセルが増倍のメッシュに加算される。加算データには１／２のメッシュサイズの閾値が適用される。係数４での増倍では例えばメッシュ１つ当たり４＊４＝１６個のピクセルが生じる。すなわち
閾値＝メッシュサイズ／２＝８
である。
【００４８】
図９には係数４で拡大された網点が示されている。このドットはディラテーションによって拡大されている。
【００４９】
図１０にはメッシュ構造と増倍の構造とを同一にした場合の合成の結果が示されている。結果に変化は生じていない。交差を有するメッシュは合成後に黒くなり、他は白くなる。
【００５０】
図１１にはメッシュ構造がオリジナルピクセル０．５個分だけ両方向へオフセットされた場合の合成の結果が示されている。実際には色合いデータはスキャニングされたデータである。これらのデータは例として示した画像のように規則的なものではない。このため増倍されたデータを合成した際のエラーが平均される。これは合成の際に種々のジオメトリオフセットによって処理される。
【００５１】
１．オフセットなし
２．オリジナルピクセル０．５個分の固定オフセット
３．オリジナルピクセル０．０個〜０．５個分の付加的なオフセット（乱数）
【図面の簡単な説明】
【図１】典型的な網点を示す図である。
【図２】エロージョン演算（収縮演算）を行う際の網点を示す図である。
【図３】ディラテーション演算（膨張演算）を行う際の網点を示す図である。
【図４】４．６９％の被覆面積率を有する１６＊１６のフィールドを示す図である。
【図５】図４を４倍に増倍した網点とエロージョンおよびディラテーションの結果とを示す図である。
【図６】図４を８倍に増倍した網点とエロージョンおよびディラテーションの結果とを示す図である。
【図７】隣接するドットをオーバラップした１６＊１６のフィールドの可能な位置を示す図である。
【図８】１個のドットをオーバラップした１６＊１６のフィールドを示す図である。
【図９】係数４で拡大された網点とディラテーションの結果とを示す図である。
【図１０】メッシュ構造と増倍の構造とを同一にした場合の合成結果を示す図である。
【図１１】メッシュ構造をオリジナルピクセル０．５個分だけ両方向へオフセットした場合の合成結果を示す図である。
【図１】
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【図２】
0003597469.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
0003597469.tif 000008
【図７】
0003597469.tif 000009
【図８】
0003597469.tif 000010
【図９】
0003597469.tif 000011
【図１０】
0003597469.tif 000012
【図１１】
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