(57)【要約】【課題】  原画像に対する複写画像の類似度を判別する場合に、複数の画像パラメータに対する総合評価を自動的、定量的、かつ、高精度に実行できるようにする。【解決手段】  原画像を読み取って得たカラー画像データＤin又は当該原画像を形成するための画像情報と、原画像に基づいて形成された複写画像を読み取って得た画像情報Ｄ１２とを比較して当該原画像と複写画像との類似度を評価する画像評価装置１００において、類似度を評価するための画像パラメータを指定する操作部１４と、操作部１４によって指定された画像パラメータを複写画像の画像情報Ｄ１２から抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離Ｄj2を演算し、当該マハラノビスの距離Ｄj2に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別する制御部１５とを備えるものである。【選択図】    図１
2006292693.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原画像を読み取って得た画像情報又は当該原画像を形成するための画像情報と、前記原画像に基づいて形成された複写画像を読み取って得た画像情報とを比較して当該原画像と複写画像との類似度を評価する画像評価装置において、
前記類似度を評価するための画像パラメータを指定する指定手段と、
前記指定手段によって指定された画像パラメータを前記複写画像の画像情報から抽出すると共に、前記複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算し、当該マハラノビスの距離に基づいて前記原画像に対する複写画像の類似度を判別する制御手段とを備えることを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
前記画像パラメータには輝度及び色差もしくは濃度及び色差が使用されることを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
【請求項３】
前記制御手段は、
前記原画像及び前記複写画像を予め定められた基準空間に展開し、
前記基準空間で画像領域を複数に分割し、
複数に分割された前記画像領域においてマハラノビスの距離を演算することを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
【請求項４】
原画像の画像情報に基づいて画像を形成して画像形成物を出力する画像形成手段と、
前記画像形成手段から出力される画像形成物を読み取って得た複写画像を評価する画像評価手段とを備え、
前記画像評価手段は、
前記原画像と複写画像との類似度を評価するための画像パラメータを指定する指定手段と、
前記指定手段によって指定された画像パラメータを前記複写画像の画像情報から抽出すると共に、前記複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算し、当該マハラノビスの距離に基づいて前記原画像に対する複写画像の類似度を判別する制御手段とを有することを特徴とする画像形成装置。
【請求項５】
前記制御手段は、
予め定められた評価基準値と、前記複写画像の画像パラメータを用いて演算したマハラノビスの距離とを比較し、
前記複写画像のマハラノビスの距離が評価基準値を越える場合は、当該複写画像が異常であると判別し、
前記複写画像の形成に使用した画像情報に基づいて同じ画像を再出力するように前記画像形成手段を制御することを特徴とする請求項４に記載の画像形成装置。
【請求項６】
前記制御手段は、
前記複写画像を異常画像と判別した場合に、前記画像形成手段の動作を検査することを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。
【請求項７】
前記制御手段は、
前記複写画像を異常画像と判別した場合に、前記画像形成手段の動作を停止することを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。
【請求項８】
前記制御手段によって異常画像と判別された当該画像形成物に穴を開けるパンチ機構を備えることを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。
【請求項９】
前記制御手段によって異常画像と判別された当該画像形成物を排紙する排紙トレイを備えることを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。
【請求項１０】
前記制御手段によって異常画像と判別された当該画像形成物を反転又は裏返して排紙する用紙搬送機構を備えることを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。
【請求項１１】
前記原画像を読み取って得た画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算し、当該演算によって得られるマハラノビスの距離を判定基準に使用することを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。
【請求項１２】
前記複写画像を評価する判定基準を前記画像形成手段の種類に応じて調整することを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、複写機能、ファクシミリ機能及びプリンタ機能を備えた白黒又はカラー用のディジタル複合機や複写機に適用して好適な画像評価装置及び画像形成装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、色付きの原稿画像から取得した赤（Ｒ）色、緑（Ｇ）色、青（Ｂ）色に係るカラー画像データに基づいてカラー画像形成を行うディジタルカラー複写機が使用されるに至っている。この種の複写機は、スキャナを備えており、原稿（原画像）をスキャンして、その原稿のカラー画像データが取得される。
【０００３】
また、複写機にはイエロー（Ｙ）色、マゼンタ（Ｍ）色、シアン（Ｃ）色、黒（ＢＫ）色用の画像形成ユニットが実装されており、カラー画像データに基づいてレーザ光を所定の電位の感光体ドラム上に露光走査して画像を記録するようになされる。感光体ドラム上に記録された画像は各色のトナー剤により現像され、例えば、中間転写ベルト上で色が重ね合わされ、この中間転写ベルトから所定の用紙へ色画像が転写された後に定着される。この結果、カラー原稿を複写（コピー）することができる。
【０００４】
この種の複合機やプリンタ等から出力された画像形成物は、例えば、それをカタログや広告等として流通（使用）する前に、適正に複写（印刷）されているか否かの検査される場合が多い。画像形成物自体の評価としては、従来から、指定された画像を出力することで、他の複写機との相対評価を行う評価方法が広く行われている。
【０００５】
また、原画像の画像情報に基づいて同一の画像を大量に複写して画像形成物を出力する場合に、従来方式によれば、複写機から出力された画像形成物に対して「原稿の傾き」や「色再現」等の極一部の検査項目をセンサ検知により、自動評価する方法が採られている。その他の検査項目は、目視による評価により実施されている。検査項目は、用紙に対する画像形成位置のまがりや、傷、汚れの有無、原稿に対する色差等、多種多様である。その評価範囲も、画像形成目的により変化する。例えば、化粧品の広告等の色を重要とする画像形成物では、色差等が重要視されている。説明書のような数色のカラー複写物は、色差まで、それほど重要視されていないのが現状である。
【０００６】
上述のような同一の画像を大量に複写して画像形成物を出力する場合の画像評価方法に関して、特許文献１には、「物体の色判別方法及び装置」が開示されている。この装置によれば、良品と判定された物体群の色彩値に基づいて基準空間を作成し、評価対象物の色彩値を測定して入力し、測定した色彩値のマハラノビスの距離を基準空間に基づいて演算し、その演算したマハラノビスの距離が所定値以上か否かを判別して物体の色を判別するようになされる。こうすることで、２群判別を行うことなく、対象物体の色を判別できるというものである。
【０００７】
また、マハラノビスの距離を利用した画像評価方法として、特許文献２には、「物体の特性判別方法、物体の色判別方法及び装置」が開示されている。この装置によれば、良品と判定された物体群の色彩値に基づいて基準空間を作成し、評価対象物の色彩値を測定して入力し、測定した色彩値のマハラノビスの距離を基準空間に基づいて演算し、その演算したマハラノビスの距離を用いて望小Ｓ／Ｎ比が所定値以上か否かを判別して物体の色の良否を判別するようになされる。こうすることで、対象物体群全体として色の良否を判別できるというものである。
【０００８】
なお、原画像の画像情報に基づいて画像形成物を出力する際の画像処理制御に関して、特許文献３には「画像処理装置」が開示されている。この画像処理装置によれば、標準原稿を読み取って得た標準画像データと、複写画像を読み取って得た記憶データとを比較して、各比較点における画像の濃度差を検出し、ここに検出された濃度差から画像濃度の差分を数値化し、ここに数値化された画像濃度の差分から印刷手段の状態を推定するようになされる。こうすることで、原画像と複写画像の画像差分の調整を自動的に行うことができ、精度良い複写画像を得ることができるというものである。
【０００９】
また、特許文献４には「画質判定方法」が開示されている。この画質判定方法によれば、検査員の判定に対応する判定を実行可能なコンピュータを備え、このコンピュータは、ソフトウエアによって実現される検査手段と総合判定手段を有している。検査手段は、検査画像の画質を検査員の判定に対応する複数の検査方法で検査し、検査結果を規格化された範囲で得点化する。総合判定手段は、得点化された検査結果とその検査結果に重みを含めて総合的に画質を判定する。こうすることで、異なる種類の検査結果を同一次元の値として取り扱うことができるというものである。
【００１０】
更に、特許文献５には「自己画像特性計測・診断印写装置」が開示されている。この診断印写装置によれば、画像読み取り系は、テストチャート紙を読み取って画像データを出力する。画像データと記憶情報とを用いて画像読み取り系の画像特性を測定し診断する。その後、電子テキストチャートを印刷系により印刷し、これを画像読み取り系で読み取り、既知の画像読み取り系の画像特性と電子テキストデータとに基づいて印刷系の画像特性を計測し診断するようになされる。こうすることで、最終印刷物の画質を容易に調整できるというものである。
【００１１】
【特許文献１】特開２０００−２６６６０２号公報
【特許文献２】特開２００２−２９６１１３号公報
【特許文献３】特開平    ８−１９０６３０号公報
【特許文献４】特開平    ９−００５２４５号公報
【特許文献５】特開平  １１−１６４０８１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
従来方式の画像形成装置から出力される画像形成物を画像評価する方法によれば、次のような問題がある。
【００１３】
ｉ．画像形成物の画像評価に関しては、原画像や検査項目等が多種多様となってきたため、それぞれの検査項目に対し自動的、あるいは、定量的に評価を行うことが難しくなっている。そのため、画像形成位置の傾き等のいくつかの単純な検査項目に関して、画像形成装置の内部にセンサを実装し、自動的に検査する方法が採られる。しかし、その他の傷・汚れ等は、目視検査により実施される場合が多い。
【００１４】
ii．目視評価では個人差や体調・疲労等の影響を受けるため、定量的でなく不安定であり、検査の効率も悪い。従って、目視評価では大量の画像形成物（印刷物）の濃度差・色差等の複数項目に関して確認をし、画像形成物の良否判定を行うのは困難である。
【００１５】
iii．また、目視評価ではリアルタイムに検査を実施できないため、ある瞬間より定常的な傷が発生してしまった場合に、システムを停止する処理等を実行できないという問題がある。
【００１６】
iv．同一の画像を大量に複写して画像形成物を出力する場合に、特許文献１及び２に記載の画像評価方法によれば、良品と判定された物体群の色彩値に基づいて基準空間を作成し、評価対象物の色彩値を測定し、ここに測定した色彩値のマハラノビスの距離を基準空間に基づいて演算し、その演算したマハラノビスの距離が所定値以上か否かを判別している。従って、物体の色やその良否を判別することができても、画像パラメータが色彩値のみであることから、他の画像パラメータ、例えば、輝度・原稿傾き・歪み・濃度・色差・明度・彩度・色相・倍率・黒化率・濃度差分・階調性・尖鋭度・コントラスト・倍率・微分値を勘案した総合評価による判別精度に欠けるという問題がある。
【００１７】
ｖ．従って、特許文献３〜５に記載の「画像処理方法」、「画質判定方法」及び「自己画像特性計測・診断印写装置」に特許文献１及び２に記載のマハラノビスの距離を導入した画像評価装置を構成しようとした場合に、上述のivの問題が依然として残る。
【００１８】
そこで、この発明は上述した課題を解決したものであって、原画像に対する複写画像の類似度を判別する場合に、複数の画像パラメータに対する総合評価を自動的、定量的、かつ、高精度に実行できるようにした画像評価装置及び画像形成装置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】
【００１９】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の画像評価装置は、原画像を読み取って得た画像情報又は当該原画像を形成するための画像情報と、原画像に基づいて形成された複写画像を読み取って得た画像情報とを比較して当該原画像と複写画像との類似度を評価する画像評価装置において、類似度を評価するための画像パラメータを指定する指定手段と、指定手段によって指定された画像パラメータを複写画像の画像情報から抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算し、当該マハラノビスの距離に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別する制御手段とを備えることを特徴とするものである。
【００２０】
この画像評価装置によれば、原画像と複写画像との類似度を評価する場合であって、原画像を読み取って得た画像情報又は当該原画像を形成するための画像情報と、原画像に基づいて形成された複写画像を読み取って得た画像情報とを比較する場合に、指定手段は、類似度を評価するための画像パラメータを指定するように操作される。この操作により、評価項目となる画像パラメータを任意に選択できるようになる。
【００２１】
制御手段は、指定手段によって指定された画像パラメータを複写画像の画像情報から抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算する。例えば、制御手段は、複写画像を予め定められた基準空間に展開し、基準空間で画像領域を複数に分割し、複数に分割された画像領域においてマハラノビスの距離を演算する。制御手段は、マハラノビスの距離に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別するようになる。
【００２２】
従って、画像情報から得られる、輝度・原稿傾き・歪み・濃度・色差・明度・彩度・色相・倍率・黒化率・濃度差分・階調性・尖鋭度・コントラスト・倍率・微分値といった複数の画像パラメータのうち、予め、少なくとも、２つ以上を指定して、マハラノビスの距離を演算することができ、複数の画像パラメータ（評価項目）に対する総合評価を自動的、定量的、かつ高精度に実行できるようになる。
【００２３】
請求項４に係る画像形成装置は、原画像の画像情報に基づいて画像を形成して画像形成物を出力する画像形成手段と、画像形成手段から出力される画像形成物を読み取って得た複写画像を評価する画像評価手段とを備え、画像評価手段は、原画像と複写画像との類似度を評価するための画像パラメータを指定する指定手段と、指定手段によって指定された画像パラメータを複写画像の画像情報から抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算し、当該マハラノビスの距離に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別する制御手段とを有することを特徴とするものである。
【００２４】
この画像形成装置によれば、請求項１〜３に記載した画像評価装置が応用される。画像評価手段では、指定手段を使用して、予め原画像と複写画像との類似度を評価するための画像パラメータを指定するようになされる。これを前提にして、画像形成手段は、原画像の画像情報に基づいて画像を形成して画像形成物を出力する。画像評価手段は、画像形成手段から出力される画像形成物を読み取って得た複写画像を評価する。このとき、制御手段は、指定手段によって予め指定された画像パラメータを複写画像の画像情報から抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算し、当該マハラノビスの距離に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別するようになる。
【００２５】
従って、複数の画像パラメータの中から予め２つ以上を指定して、マハラノビスの距離を演算することができ、複数の画像パラメータ（評価項目）に対する総合評価を自動的、定量的かつ高精度に実行できるようになる。これにより、原画像に基づいて大量に複写画像を形成出力する場合に、画像形成途中での目視評価は困難な自動評価をリアルタイムに実施できるようになる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明に係る画像評価装置によれば、予め指定された類似度評価のための画像パラメータを複写画像の画像情報から抽出すると共に、当該複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算する制御手段を備え、この制御手段は、当該マハラノビスの距離に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別するものである。
【００２７】
この構成によって、複数の画像パラメータの中から２つ以上を指定して、マハラノビスの距離を演算することができ、複数の画像パラメータ（評価項目）に対する総合評価を自動的、定量的かつ高精度に実行できるようになる。
【００２８】
本発明に係る画像形成装置によれば、本発明に係る画像評価装置が応用されるので、複数の画像パラメータの中から２つ以上を指定して、マハラノビスの距離を演算することができ、複数の画像パラメータ（評価項目）に対する総合評価を自動的、定量的かつ高精度に実行できるようになる。従って、原画像に基づいて大量に複写画像を形成出力する場合に、画像形成途中での目視評価は困難な自動評価をリアルタイムに実施できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、図面を参照しながら、この発明の実施例に係る画像評価装置及び画像形成装置について説明をする。
【実施例１】
【００３０】
図１は、本発明の第１の実施例としての画像評価装置１００の構成例を示すブロック図である。
【００３１】
図１に示す画像評価装置１００は、原画像を読み取って得た画像情報又は当該原画像を形成するための画像情報と、原画像に基づいて形成された複写画像を読み取って得た画像情報とを比較して当該原画像と複写画像との類似度を評価する装置である。例えば、複写機能、ファクシミリ機能及びプリンタ機能を備えた白黒又はカラー用のディジタル複合機や、プリンタ、複写機等によって形成された複写画像と、その原画像とを比較して当該原画像と複写画像との類似度を評価できるようにしたり、これらのプリンタ機能を利用して複数の画像形成物を作成したとき、その良品と判別された画像形成物に対する不良品を判別できるようにしたものである。
【００３２】
この画像評価装置１００では、原稿から原画像を読み取ったり、この原画像に基づいて形成された複写画像を読み取るための分光測色器やスキャナ等の画像読取装置１０２を接続して使用される。画像評価装置１００は、操作部１４、制御部１５及びモニタ１８を有して構成される。制御部１５は制御手段の一例であり、操作部１４によって指定された画像パラメータを複写画像の画像情報から抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算し、当該マハラノビスの距離に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別するようになされる。
【００３３】
制御部１５は、システムバス５１、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２、ワーク用のＲＡＭ（Random Access Memory）５３、ハードディスク５４、ＣＰＵ（Central Processing Unit；中央処理ユニット）５５、Ｉ／Ｏインターフェース５６及び画像処理部７０を有して構成される。
【００３４】
システムバス５１にはＲＯＭ５２が接続され、当該画像評価装置全体を制御するためのシステムプログラムデータＤＰが格納される。ＲＡＭ５３は、システム起動時において、制御コマンドやシステムプログラムデータＤＰを一時記憶したり、画像評価時に、複写画像のＯＫサンプルやＮＧサンプル等の画像数を一時記憶するようになされる。ＣＰＵ５５は電源がオンされると、ＲＯＭ５２からＲＡＭ５３へシステムプログラムデータＤＰを読み出してシステムを起動し、当該画像評価装置全体を制御するようになされる。
【００３５】
Ｉ／Ｏインターフェース５６には操作部１４が接続される。操作部１４は指定手段の一例であり、類似度を評価するための画像パラメータを指定（選択）するように操作される。操作部１４は選択された画像パラメータ選択に関する操作データＤ３をＣＰＵ５５及び画像処理部７０へ出力する。画像パラメータは、原画像を読み取って得た画像情報Ｄ１、又は、当該原画像に基づいて形成された複写画像を読み取って得た画像情報Ｄ１から得られ、輝度・原稿傾き・歪み・濃度・色差・明度・彩度・色相・倍率・黒化率・濃度差分・階調性・尖鋭度・コントラスト・倍率・微分値といったように複数存在する。この例で、画像パラメータには輝度及び色差が使用される。これは、他の画像パラメータに比べて原画像に対する複写画像の類似度を精度良く判別できるためである。
【００３６】
画像処理部７０には、スキャナ等の画像読取装置１０２が接続され、原稿（原画像）及び画像形成物（複写画像）を読み取って画像情報Ｄ１を取得する。画像処理部７０は、画像読取装置１０２から出力された原画像及び複写画像の画像情報Ｄ１を操作部１４又はＣＰＵ５５からの制御に基づいて画像処理する。例えば、複写画像の画像情報Ｄ１から操作部１４によって指定された画像パラメータを抽出するようになされる。画像処理部７０は、階調数判別処理や、周波数変換処理、空間フィルタ処理等の画像処理を実行する。画像処理部７０には、画像読取装置１０２としてスキャナの代わりに分光測色器を接続して使用してもよい。
【００３７】
ＣＰＵ５５は、操作部１４によって指定された画像パラメータを複写画像の画像情報Ｄ１から抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算する演算機能と、当該マハラノビスの距離に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別する判別機能とを有している。例えば、ＣＰＵ５５は、原画像及び複写画像を予め定められた基準空間に展開し、その基準空間で画像領域を複数に分割し、ここに分割された複数の画像領域においてマハラノビスの距離を演算する。このマハラノビスの距離を演算するための基準空間は、ハードディスク５４内に構築（展開）される。
【００３８】
例えば、正常な出力結果の画像形成物（原画像）をスキャナを使用して読み込んだ画像情報Ｄ１と、評価（検査）対象の画像形成物（複写画像）をスキャナを使用して読み込んだものとの比較を行う。正常な出力結果のサンプル数はなるべく多い方が画像評価時の信頼性が上がる。
【００３９】
この例では、スキャンして得た画像情報Ｄ１から、輝度・原稿傾き・歪み・濃度・色差・明度・彩度・色相等の特徴量を抽出し、ここに抽出された画像パラメータに基づいてマハラノビスの距離Ｄj2を求めるようになされる。
【００４０】
次に、マハラノビスの距離Ｄj2の計算方法を説明する。まず、各評価項目の画像パラメータ（データ）Ｙjiの平均値ｍiと標準偏差σiとを求める。例えば、ｉ＝１の評価項目として輝度に着目すると、（Ｙ11，Ｙ21，・・・，Ｙq1）の平均値ｍ1と標準偏差σ1とを求める。
【００４１】
また、ｉ＝２の評価項目として色差に着目すると、（Ｙ12，Ｙ22，・・・，Ｙq2）の平均値ｍ2と標準偏差σ2とを求める。このようにして、ｐ個の評価項目の平均値ｍ1，ｍ2，・・・，ｍpと、標準偏差σ1，σ2，・・・，σpとを求める。その後、各画像パラメータＹjiを対応する評価項目ｉ毎に、平均値ｍi，標準偏差σiで正規化して、画像パラメータＹjiを正規化した基準化画像パラメータ値ｙjiを（１）式、すなわち、
ｙji＝（Ｙji−ｍi）／σi    （ｉ＝１〜ｐ，ｉ＝１〜ｑ）・・・・（１）
により求める。ここで、画像パラメータＹjiの正規化が行われることによって、評価項目ｉ毎の基準化画像パラメータ値ｙjiの平均は、“０”、標準偏差は“１”になる。
【００４２】
次に、このようにして求めた基準化画像パラメータ値ｙjiから、当該基準化画像パラメータ値ｙjiの相関行列Ｒを（２）式、すなわち、
【００４３】
【数１】
2006292693.tif 000003
【００４４】
により求める。但し、ｒ11＝１である。ここで、相関行列Ｒの要素ｒst及びｒtsは、次式、すなわち、
【００４５】
【数２】
2006292693.tif 000004
【００４６】
で与えられる。
続いて、この相関行列Ｒの逆行列Ａ＝Ｒ-1を（３）式、すなわち、
【００４７】
【数３】
2006292693.tif 000005
【００４８】
により求める。
ここで、（３）式の逆行列の要素ａstは、次式、すなわち、
ａst＝ａts／｜Ａ｜
により求められる。なお、上式において、ａtsはａstの余因数（ｓ行とｔ列の要素をすべて取り除いた相補小行列式に（−１）s+tを乗算したもの）である。
【００４９】
このように、逆行列Ａが求められると、この逆行列Ａの要素ａstからマハラノビスの距離Ｄj2を（４）式、すなわち、
【００５０】
【数４】
2006292693.tif 000006
【００５１】
により求められる。このマハラノビスの距離Ｄj2は、原画像に対する複写画像の類似度を判別するとき、予め設定された評価基準値と比較される。上述のＩ／Ｏインターフェース５６には操作部１４の他にモニタ１８が接続される。モニタ１８には、マハラノビスの距離Ｄj2と評価基準値とを比較した結果等の画質評価結果を表示データＤ２に基づいて表示するようになされる。
【００５２】
図２は、画像評価装置１００による画質評価結果例（その１）を示すグラフ図である。図２において、縦軸は、画像数であり、画像評価対象となった複写画像のサンプル枚数である。横軸は、画像パラメータが輝度である場合のマハラノビスの距離Ｄj2であり、０．５ピッチの等分目盛りである。この例で、マハラノビスの距離Ｄj2＝２．５付近に評価基準値（閾値）が設定され、ここを基準にして複写画像の良否が判別される。□印は、複写画像のＯＫサンプルである。■印は、複写画像のＮＧサンプルである。
【００５３】
この画質評価例で、原画像には、モノクロ画像の原稿を使用し、画像情報Ｄ１にはグレースケール（１−channel）を使用する。原画像を複写する枚数は、例えば、６３０枚である。６３０枚の同一画像の複写画像（画像形成物）の出力結果を当該画像評価装置１００及びスキャナを使用して、原画像に対する複写画像の類似度を判別できるか否かの検証を行う場合を例に挙げる。
【００５４】
これらを検証条件にして、６３０枚の同一画像の複写画像（画像形成物）の出力結果から画質的にＯＫなものとＮＧなものとを人的評価でまず選択する。次に、全ての出力画像をスキャナにて読み込み、複写画像の画像情報Ｄ１を取得する。その後、ＯＫの複写画像から、ハードディスク５４内に単位（基準）空間を作り、マハラノビスの距離Ｄj2を算出する。これに対して、ＮＧの複写画像を多く含んだ画像形成物がＮＧサンプルとして判定されるかを検証する。
【００５５】
ＣＰＵ５５は、ハードディスク内に展開するための単位空間を算出する。例えば、１枚の画像領域を４×４＝１６分割し、それぞれの画像領域での輝度階調数の累積値を算出する。このとき、輝度の最小値及び最大値を検出し、その最小値及び最大値の間を１０等分（１０％刻み）し、この最小値及び最大値の間における全１１段階の輝度の累積値を算出する。評価項目数は４×４×１１＝１７６である。
【００５６】
このように、評価項目数＝１７６を考慮した検証結果によれば、図２に示すように、原画像を複写した６３０枚の複写画像のうち、人的評価でＯＫサンプルを５８０枚選択し、その単位空間としてマハラノビスの距離Ｄj2を算出した。その結果、図２のＯＫサンプルに示すように、距離Ｄj2＝１付近を中心としたグラフとなり、ＯＫサンプルの画像数に含まれるマハラノビスの距離Ｄj2は最大でも距離Ｄj2＝３程度である。それに対して、ＮＧサンプルでは、ＯＫサンプルから、かなり大きくずれているものもあり、この例では、距離Ｄj2＝２．５以上（半分以上）のものがＮＧサンプルと容易に判断できるレベルになる。
【００５７】
なお、ＮＧサンプルの中でも当然ひどいものや、それほどひどくないもの等レベル差があるが、今回はそれを一まとめにＮＧサンプルとしている。これによって、ＮＧサンプルの中にも、それほどひどくないものは１に近い値となり、相当量汚れているものは距離Ｄj2＝１０以上異なる結果となる。この画質評価例では、輝度階調数のみによる評価結果であるが、周波数変換処理や、空間フィルタ処理後の画像を利用する等により、原画像に対する複写画像の類似度を精度良く、かつ、良好に判別できるようになる。これにより、複数の評価項目に対する総合評価を自動的かつ定量的に行うことができる。
【００５８】
図３は、画像評価装置１００による画質評価結果例（その２）を示すグラフ図である。図３において、縦軸は、画像数であり、画像評価対象となった複写画像のサンプル枚数である。横軸は、画像パラメータが色差である場合のマハラノビスの距離Ｄj2であり、０．５ピッチの等分目盛りである。この例で、マハラノビスの距離Ｄj2＝３付近に評価基準値（閾値）が設定され、ここを基準にして複写画像の良否が判別される。□印は、複写画像のＯＫサンプルである。■印は、複写画像のＮＧサンプルである。
【００５９】
この画質評価例で、原画像には、色文字「Ａ」を使用し、画像情報Ｄ１にはＲＧＢ画像データを使用する。原画像「Ａ」を複写する枚数は、例えば、６３０枚である。６３０枚の同一画像の複写画像（画像形成物）の出力結果を当該画像評価装置１００及びスキャナを使用して、原画像に対する複写画像の類似度を判別できるか否かの検証を行う場合を例に挙げる。
【００６０】
これらを検証条件にして、６３０枚の同一画像の複写画像（画像形成物）の出力結果から画質的にＯＫなものとＮＧなものとを人的評価でまず選択する。次に、全ての出力画像をスキャナにて読み込み、複写画像の画像情報Ｄ１を取得する。その後、ＯＫの複写画像から、ハードディスク５４内に単位（基準）空間を作り、マハラノビスの距離Ｄj2を算出する。これに対して、ＮＧの複写画像を多く含んだ画像形成物がＮＧサンプルとして判定されるかを検証する。
【００６１】
ＣＰＵ５５は、ハードディスク内に展開するための単位空間を算出する。例えば、１枚の画像領域を４×４＝１６分割し、それぞれの画像領域での色差を算出する。評価項目数は４×４＝１６である。このように、評価項目数＝１６を考慮した検証結果によれば、図３に示すように、原画像「Ａ」を複写した６３０枚の複写画像のうち、人的評価でＯＫサンプルを５００枚選択し、その単位空間としてマハラノビスの距離Ｄj2を算出した。その結果、図３のＯＫサンプルに示すように、距離Ｄj2＝１付近を中心としたグラフとなり、ＯＫサンプルの画像数に含まれるマハラノビスの距離Ｄj2は最大でも距離Ｄj2＝３程度である。それに対して、ＮＧサンプルでは、ＯＫサンプルから、かなり大きくずれているものもあり、この例では、距離Ｄj2＝３以上（半分以上）のものがＮＧサンプルと容易に判断できるレベルになる。
【００６２】
この例でＲＧＢ色やＣＭＹＫ色のような原色文字を原画像の対象とすると、それらの色に他の色が混じった場合等において、ＯＫサンプルとＮＧサンプルとを分離し易くなる。このように、画像パラメータが色差である場合における画質評価結果を得ることができ、複数の評価項目に対する総合評価を自動的かつ定量的に行うことができる。
【００６３】
続いて、本発明に係る画像評価例について説明する。図４は、画像評価装置１００を使用した画像評価例を示すフローチャートである。
【００６４】
この実施例では、原画像を読み取って得た画像情報Ｄ１又は当該原画像を形成するための画像情報Ｄ１から画像パラメータを抽出し、その画像パラメータに基づいて画質評価基準となるマハラノビスの距離Ｄthを求める。次に、原画像を複写した複写画像の良否を画質評価基準のマハラノビスの距離Ｄthに基づいて判別する場合を例に挙げる。
【００６５】
これらを画質評価条件にして、図４に示すフローチャートのステップＡ１で正常な画像形成物として、原画像をスキャンして（読み取って）画像情報Ｄ１を得る。次に、ステップＡ２で、画像情報Ｄ１に含まれる画像パラメータを２つ以上を指定する。画像パラメータは、輝度・原稿傾き・歪み・濃度・色差・明度・彩度・色相・倍率・黒化率・濃度差分・階調性・尖鋭度・コントラスト・倍率・微分値といったように複数存在する。この例では、画像パラメータとして図２及び３に示したように輝度及び色差が指定される。
【００６６】
そして、ステップＡ３で原画像の画像情報Ｄ１の画像パラメータを単位空間に展開して画質評価基準となる正常画像のマハラノビスの距離Ｄthを演算する。マハラノビスの距離Ｄthは、（１）〜（４）式により算出される。距離ＤthはＲＡＭ５３等に保存する。
【００６７】
次に、ステップＡ４で画質評価対象となる複数の画像形成物（複写画像）をスキャンして、画質評価対象の画像情報Ｄ１を得る。画像情報Ｄ１は画像読取装置（例えば、スキャナ）３００から得られる。
【００６８】
そして、ステップＡ５で複写画像（画質評価対象）の画像情報Ｄ１の画像パラメータを単位空間に展開してマハラノビスの距離Ｄj2を演算する。マハラノビスの距離Ｄj2は、（１）〜（４）式により算出される。距離Ｄj2はＲＡＭ５３等に保存する。
【００６９】
その後、ステップＡ６に移行して画質評価対象のマハラノビスの距離Ｄj2と、原（正常）画像のマハラノビスの距離Ｄthとを比較して原画像に対する複写画像の類似度を判別する。この判別結果で、当該複写画像サンプルのマハラノビスの距離Ｄj2が距離Ｄth＞距離Ｄj2となる場合は、ステップＡ７に移行して良好な画像形成物（印刷物：ＯＫサンプル）として振り分けられる。また、当該複写画像サンプルのマハラノビスの距離Ｄj2が距離Ｄth≦距離Ｄj2となる場合は、ステップＡ８に移行して不良な画像形成物（印刷物：ＮＧサンプル）として振り分けられる。
【００７０】
このように第１の実施例としての画像評価装置１００によれば、原画像と複写画像との類似度を評価する場合であって、原画像を読み取って得た画像情報Ｄ１又は当該原画像を形成するための画像情報Ｄ１と、原画像に基づいて形成された複写画像を読み取って得た画像情報Ｄ１とを比較する場合に、操作部１４は、類似度を評価するための画像パラメータを指定するように操作される。この操作により、評価項目となる画像パラメータを任意に選択できるようになる。
【００７１】
制御部１５は、操作部１４によって指定された画像パラメータを原画像の画像情報Ｄ１から抽出すると共に、原画像の画像パラメータを用いて画質評価基準となるマハラノビスの距離Ｄthを演算する。また、ＣＰＵ５５は、複写画像の画像情報Ｄ１から画像パラメータを抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離Ｄj2を演算する。
【００７２】
この例で、制御部１５は、複写画像を予め定められた基準空間に展開し、基準空間で画像領域を４×４＝１６に分割し、ここに１６分割された画像領域においてマハラノビスの距離Ｄj2を演算する。制御部１５は、マハラノビスの距離に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別する。
【００７３】
従って、画像情報Ｄ１から得られる、輝度・原稿傾き・歪み・濃度・色差・明度・彩度・色相・倍率・黒化率・濃度差分・階調性・尖鋭度・コントラスト・倍率・微分値といった複数の画像パラメータのうち、予め、少なくとも、２つ以上を指定して、マハラノビスの距離を演算することができ、複数の画像パラメータ（評価項目）に対する総合評価を自動的、定量的、かつ高精度に実行できるようになる。
【実施例２】
【００７４】
図５は本発明に係る第２の実施例としてのカラー画像形成装置の構成例を示す断面の概念図である。この実施例では画像形成装置の一例となるカラー画像形成装置２００を構成し、この画像形成装置２００には先に説明した画像評価装置１００の機能が応用されるものである。
【００７５】
図５に示すカラー画像形成装置は、カラーの画像データＤinに基づいてカラー画像を形成する装置である。このカラー画像形成装置２００は、装置本体１０１と画像読取装置１０２から構成される。装置本体１０１の上部には、自動原稿送り装置２０１と原稿画像走査読取装置２０２から成る画像読取装置１０２が設置され、カラーの原稿ｄを読み取って赤（Ｒ）色、緑（Ｇ）色、青（Ｂ）色のディジタルの画像データＤinを出力するようになされる。
【００７６】
装置本体１０１はタンデム型カラー画像形成装置と称せられるもので、画像形成部８０を構成する、画像形成ユニット１０Ｙ、１０Ｍ、１０Ｃ、１０Ｋと、無終端状の中間転写ベルト６と、再給紙機構（ＡＤＵ機構）を含む給紙搬送手段と、トナー像を定着するための定着装置１７からなる。
【００７７】
Ｙ色の画像を形成する画像形成ユニット１０Ｙは感光体ドラム１Ｙと、感光体ドラム１Ｙの周囲に配置されたＹ色用の帯電器２Ｙ、画像書込みユニット３Ｙ、現像器４Ｙ及び像形成体用のクリーニング部８Ｙを有する。Ｍ色の画像を形成する画像形成ユニット１０Ｍは感光体ドラム１Ｍと、Ｍ色用の帯電器２Ｍ、画像書込みユニット３Ｍ、現像器４Ｍ及び像形成体用のクリーニング部８Ｍを有する。
【００７８】
Ｃ色の画像を形成する画像形成ユニット１０Ｃは感光体ドラム１Ｃと、Ｃ色用の帯電器２Ｃ、画像書込みユニット３Ｃ、現像器４Ｃ及び像形成体用のクリーニング部８Ｃを有する。ＢＫ色の画像を形成する画像形成ユニット１０Ｋは感光体ドラム１Ｋと、ＢＫ色用の帯電器２Ｋ、画像書込みユニット３Ｋ、現像器４Ｋ及び像形成体用のクリーニング部８Ｋを有する。
【００７９】
上述した感光体ドラム１Ｙ、１Ｍ、１Ｃ、１Ｋは像形成体の一例であり、帯電器２Ｙと画像書込みユニット３Ｙ、帯電器２Ｍと画像書込みユニット３Ｍ、帯電器２Ｃと画像書込みユニット３Ｃ及び帯電器２Ｋと画像書込みユニット３Ｋとは潜像形成手段を構成する。現像器４Ｙ、４Ｍ、４Ｃ、４Ｋによる現像は、使用するトナー極性と同極性（本実施例においては負極性）の直流電圧に交流電圧を重畳した現像バイアスが印加される反転現像にて行われる。中間転写ベルト６は複数のローラにより巻回され、回動可能に支持されている。
【００８０】
ここで画像形成プロセスの概要について以下に説明する。画像形成ユニット１０Ｙ、１０Ｍ、１０Ｃ及び１０Ｋより形成された各色の画像は、使用するトナーと反対極性（本実施例においては正極性）の１次転写バイアス（不図示）が印加される１次転写ローラ７Ｙ、７Ｍ、７Ｃ及び７Ｋにより、回動する中間転写ベルト６上に逐次転写されて（１次転写）、合成されたカラー画像（色画像：カラートナー像）が形成される。カラー画像は中間転写ベルト６から用紙Ｐへ転写される（２次転写）。
【００８１】
装置本体１０１の下方には給紙カセット２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃが設けられ、各々の給紙カセット２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ内に収容された用紙Ｐは、給紙カセット２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃにそれぞれ設けられる送り出しローラ２１および給紙ローラ２２Ａにより給紙され、搬送ローラ２２Ｂ、２２Ｃ、２２Ｄ、レジストローラ２３等を経て、２次転写ローラ７Ａに搬送され、用紙Ｐ上の一方の面（表面）にカラー画像が一括して転写される（２次転写）。
【００８２】
カラー画像が転写された用紙Ｐは、定着装置１７により定着処理され、排紙ローラ２４に挟持されて機外の排紙トレイ２５上に載置される。転写後の感光体ドラム１Ｙ、１Ｍ、１Ｃ、１Ｋの周面上に残った転写残トナーは、像形成体クリーニング部８Ｙ、８Ｍ、８Ｃ、８Ｋによりクリーニングされ次の画像形成サイクルに入る。
【００８３】
これらの画像形成の際には、用紙Ｐとして５２．３〜６３．９ｋｇ／ｍ2（１０００枚）程度の薄紙や６４．０〜８１．４ｋｇ／ｍ2（１０００枚）程度の普通紙や８３．０〜１３０．０ｋｇ／ｍ2（１０００枚）程度の厚紙や１５０．０ｋｇ／ｍ2（１０００枚）程度の超厚紙を用い、線速度を８０〜３５０ｍｍ／ｓｅｃ程度とし、環境条件として温度が５〜３５℃程度、湿度が１５〜８５％程度の設定条件とすることが好ましい。用紙Ｐの厚み（紙厚）としては０．０５〜０．１５ｍｍ程度の厚さのものが用いられる。
【００８４】
この例で、定着装置１７から排紙ローラ２４に至る途中に、複写画像評価用の画像読取部（以下複写画像読取部９０という）が設けられ、定着装置１７から出力された画像形成物を読み取って画像読取信号（画像情報）を出力するようになされる。複写画像読取部９０には、例えば、ＣＣＤ撮像素子を１列に配列したラインイメージセンサが使用される。複写画像読取部９０の配置場所は、定着後の画像形成物が出力される部分であれば、本体装置の内外を問わない。
【００８５】
本体装置には複写画像読取部９０から得られたデータを処理する画像評価制御部１００’が備えられる。画像評価制御部１００’には異常画像判別をする制御部１５や、画像メモリ３３、画像処理部７０等が設けられる。
【００８６】
上述の排紙ローラ２４の下流側には排紙トレイ２５が設けられ、その下方には、予備用の排紙トレイ２９が備えられ、画像形成出力時に、通常の排紙トレイ２５とは別に、制御部１５によって、異常画像（不良）と判別された画像形成物を排紙するように使用される。また、制御部１５によって異常画像と判別された当該画像形成物を反転又は裏返して排紙する用紙搬送機構を備える。例えば、用紙搬送機構では、定着装置１７から排出された用紙Ｐは、分岐器２６によりシート排紙路から分岐され、それぞれ用紙搬送機構を構成する、下方の循環通紙路２７Ａを経て、再給紙機構である反転搬送路２７Ｂにより表裏を反転され、排紙トレイ２９へ排紙される。
【００８７】
この例で排紙ローラ２４の下流側であって、排紙トレイ２９付近に図示しないパンチ機構を備え、制御部１５によって異常画像と判別された当該画像形成物に穴を開けるようにしてもよい。また、排紙トレイ２５や２９の位置にフィニッシャー等の後処理装置を連結して使用する場合は、フィニッシャー内のパンチ機構を利用して、当該画像形成物に穴を開けるようにしてもよい。
【００８８】
図６は、カラー画像形成装置２００の制御系の構成例を示すブロック図である。図６に示すカラー画像形成装置２００は、給紙部６０、画像形成部８０、画像評価制御部１００’及び画像読取装置１０２を有して構成され、カラーの画像データＤinに基づいてカラー画像を形成するようになされる。
【００８９】
画像評価制御部１００’は、ＣＰＵ５５及び操作パネル４８を有している。操作パネル４８は、操作部１４及びモニタ１８を有して構成される。操作部１４は、複写枚数や、色の濃さ、用紙サイズ等の画像形成条件を設定するように操作される。操作部１４で設定された画像形成条件は、操作データＤ３となってＣＰＵ５に出力される。操作部１４にはタッチパネルやキーボードが使用される。モニタ１８には、表示データＤ２に基づいて複写枚数や、色の濃さ、用紙サイズ等の画像形成条件が表示される。
【００９０】
画像評価制御部１００’は、操作パネル４８の他に制御部１５、画像メモリ３３及び画像処理部７０を有している。制御部１５は、システムバス５１、ＲＯＭ５２、ＲＡＭ５３、ＣＰＵ５５及びＩ／Ｏインターフェース５６を有している。各機能は図１で説明した通りである。画像メモリ３３はハードディスク５４に代わるものである。
【００９１】
画像処理部７０には画像読取装置１０２が接続され、カラー又は白黒の原稿（原画像）を読み取ってＲＧＢ色のディジタルの画像データＤinを画像処理部７０に出力するようになされる。画像処理部７０は、画像読取装置１０２から出力された原画像の画像データＤinを操作部１４又はＣＰＵ５５からの制御に基づいて画像処理する。例えば、画像処理部７０は、画像データＤinをシェーディング補正したり、γ補正、変倍処理、空間フィルタ、画像圧縮処理等するようになされる。画像処理部７０には画像メモリ３３が接続され、画像圧縮処理後の画像データＤinを一旦格納するようになされる。
【００９２】
画像メモリ３３には制御部１５が接続され、画像メモリ３３から読み出されたカラー画像データＤＲ、ＤＧ、ＤＢが、図示しない三次元色変換テーブルに基づいてイエロー（以下単にＹという）色、マゼンタ（以下単にＭという）色、シアン（以下単にＣという）色、黒（以下単にＫ又はＢＫという）色に係るカラー画像データＤＹ、ＤＭ、ＤＣ、ＤＫに変換され、変換後のカラー画像データＤＹは、画像形成部８０を構成するＹ色の画像形成ユニット１０Ｙへ送られる。同様にして、カラー画像データＤＭはＭ色の画像形成ユニット１０Ｍへ送られ、カラー画像データＤＣはＣ色の画像形成ユニット１０Ｃへ送られ、カラー画像データＤＫはＢＫ色の画像形成ユニット１０Ｋへ各々送られる。
【００９３】
画像形成ユニット１０Ｙではカラー画像データＤＹに基づいて、Ｙ色トナー像が感光体ドラム１Ｙ上に形成される。同様にして、画像形成ユニット１０Ｍではカラー画像データＤＭに基づいて、Ｍ色トナー像が感光体ドラム１Ｍ上に形成される。画像形成ユニット１０Ｃではカラー画像データＤＣに基づいて、Ｃ色トナー像が感光体ドラム１Ｃ上に形成される。画像形成ユニット１０Ｋではカラー画像データＤＫに基づいて、ＢＫ色トナー像が感光体ドラム１Ｋ上に形成される。各感光体ドラム１Ｙ、１Ｍ、１Ｃ、１Ｋに形成されたトナー像は、中間転写ベルト６上で色が重ね合わされる（１次転写）。カラー画像は中間転写ベルト６から用紙Ｐへ転写される（２次転写）。用紙Ｐは、給紙制御信号Ｓ１に基づいて給紙部６０から画像形成部８０へ給紙される。カラー画像転写後の用紙Ｐは定着されて画像形成物３０となって排紙される。
【００９４】
画像評価制御部１００’は画像評価手段の一例であり、画像形成出力時に、画像形成部８０から出力される画像形成物３０を読み取って得た複写画像を評価する。上述した操作部１４は、画像形成条件の他に画像パラメータを指定する際にも操作される。例えば、操作部１４は、原画像と複写画像との類似度を評価するための画像パラメータを指定（選択）するように操作される。操作部１４は選択された画像パラメータ選択に関する操作データＤ３をＣＰＵ５５及び画像処理部７０へ出力する。
【００９５】
画像パラメータは、原画像を読み取って得たカラーの画像データＤin、又は、当該原画像に基づいて形成された複写画像を読み取って得た画像情報Ｄ１２から得られ、輝度・原稿傾き・歪み・濃度・色差・明度・彩度・色相・倍率・黒化率・濃度差分・階調性・尖鋭度・コントラスト・倍率・微分値といったように複数存在する。この例で、画像パラメータには輝度及び色差が使用される。これは、他の画像パラメータに比べて原画像に対する複写画像の類似度を精度良く判別できるようにするためである。
【００９６】
この例で、複写画像読取部９０で読み込んで得た画像情報Ｄ１２から抽出する輝度及び色差の他に、原稿傾き・歪み・濃度・色差・明度・彩度・色相等の特徴量を抽出してもよく、ここに抽出された輝度及び色差以外の画像パラメータに基づいてマハラノビスの距離Ｄj2を求めるようにしてもよい。
【００９７】
画像評価制御部１００’は、複写画像読取部９０を有し、かつ、第１の実施例で説明した画像評価装置１００の機能を有している。複写画像読取部９０は図５で説明したように、定着装置１７から排紙ローラ２４に至る途中に設けられ、定着装置１７から出力された画像形成物３０を読み取って画像読取信号（画像情報）Ｓ２を出力するようになされる。
【００９８】
制御部１５は、操作部１４によって指定された画像パラメータを複写画像の画像情報Ｄ１２から抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離Ｄj2を演算する演算機能と、当該マハラノビスの距離Ｄj2に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別する判別機能とを有している。
【００９９】
例えば、制御部１５は、複写画像読取部９０から出力される画像読取信号Ｓ２をアナログ・ディジタル変換して画像情報Ｄ１２を得る。画像情報Ｄ１２は、画像処理部７０でシェーディング補正されたり、γ補正、変倍処理、空間フィルタ処理される。ＣＰＵ５５は、原画像及び複写画像を予め定められた基準空間に展開し、その基準空間で画像領域を複数に分割し、ここに分割された複数の画像領域においてマハラノビスの距離Ｄj2を演算する。このマハラノビスの距離Ｄj2を演算するための基準空間は、画像メモリ３３内に構築（展開）される。この複写画像の画像情報Ｄ１２から、指定された画像パラメータを抽出する処理は、制御部１５に限られることはなく、画像処理部７０で実行してもよい。ＣＰＵ５５に負担が軽減される。
【０１００】
この例で、類似度判別処理において、ＣＰＵ５５は、原画像を読み取って得た画像パラメータを用いてマハラノビスの距離Ｄthを演算し、当該演算によって得られるマハラノビスの距離Ｄthを判定基準に使用する。ＣＰＵ５５は、複写画像を評価する判定基準を画像形成部８０の種類に応じて調整する。これは電子写真方式でなくインクジェット方式の画像形成装置を備えたカラー複写機に対応できるようにするためである。
【０１０１】
この例で、制御部１５は、予め定められた評価基準値Ｄthと、複写画像の画像パラメータを用いて演算したマハラノビスの距離Ｄj2とを比較し、複写画像のマハラノビスの距離Ｄj2が評価基準値Ｄthを越える場合は、当該複写画像が異常であると判別し、複写画像の形成に使用したカラーの画像データＤinに基づいて同じ画像を再出力するように画像形成部８０を制御する。これは、不良と判別された画像形成物３０の補充するためである。
【０１０２】
また、制御部１５は、複写画像を異常画像と判別した場合に、画像形成部８０の動作をチェックする。例えば、中間転写ベルト６の表面状態を図示しない画像濃度センサや、レジストセンサ等を利用して「白抜け」等を検出する。白抜けとは、感光体ドラム等に紙カスなどが付着して、トナー剤が未付着となった場合に起こる現象と考えられる。白抜けが検出された場合は、トナー強制消費モードを実行するようになされる。このトナー強制消費モードでは、白抜けの影響を除くために、中間転写ベルト６にカラーのパッチ画像が形成され、そのパッチ画像をクリーニング部８Ａでふき取るようになされる。
【０１０３】
また、制御部１５は、複写画像を異常画像と判別した場合に、画像形成部８０を構成する各色用の画像形成ユニット１０Ｙ、１０Ｍ、１０Ｃ、１０Ｋの動作を停止する。このようにすると、原画像に基づいて大量に複写画像を形成出力する場合に、画像形成途中での目視評価は困難な自動評価をリアルタイムに実施できるようになり、ある瞬間より定常的な白抜けが発生してしまったような場合に、その白抜けを検出した時点で画像形成部８０の動作を停止することができる。従って、それ以降の無駄な複写画像の形成出力を防止できるようになる。
【０１０４】
また、画像評価制御部１００’は、複写画像評価に基づいて画像形成部８０や排紙制御部５０等の出力を制御する。例えば、制御部１５は排紙制御部５０に排紙制御信号Ｓ３を出力して、排紙トレイ２９に、異常画像（不良）と判別された画像形成物３０を排紙するように制御する。排紙トレイ２９は、排紙トレイ２５の下方に設けられている（図５参照）。
【０１０５】
また、制御部１５は、異常画像と判別された当該画像形成物を反転又は裏返して排紙するように用紙搬送機構を制御する。更に、制御部１５は、異常画像と判別された当該画像形成物３０に穴を開けるようにパンチ機構を制御する。これらの処理は、良品と不良の画像形成物３０を仕分けるためである。
【０１０６】
続いて、カラー画像形成装置２００における情報処理例について説明する。図７は、カラー画像形成装置２００における画像評価制御例を示すフローチャートである。
【０１０７】
この実施例では、第１の実施例で説明した画像評価装置１００の機能がカラー画像形成装置２００に装備されている場合を前提とする。この例では、原画像から読み取ったカラーの画像データＤinに基づいて、１００枚・・・１０００枚というように同一の画像形成物（複写画像）３０を大量に形成する場合を例に採る。
【０１０８】
これらを情報処理条件にして、図７に示すフローチャートのステップＢ１で制御１５は画像形成条件を設定する。このとき、ユーザは、モニタ１８に表示された画像形成条件設定画面を見ながら、操作部１４を操作して、複写枚数（例えば１０００枚）や、色の濃さ、用紙サイズ等の画像形成条件を設定する。また、ユーザは、操作部１４を操作して、原画像と複写画像との類似度を評価するための画像パラメータを指定（選択）するようになされる。操作部１４で設定された画像形成条件や、画像パラメータの指定情報は、操作データＤ３となってＣＰＵ５及び画像処理部７０へ出力される。ユーザは、原稿ｄを原稿読取装置１０２に載置する。
【０１０９】
次に、制御部１５は、ステップＢ２に移行して原稿画像の読取制御を実行する。このとき、原稿読取装置１０２は、原稿（原画像）ｄを読み取ってＲＧＢ色のディジタルの画像データＤinを画像処理部７０に出力する。画像処理部７０は、画像読取装置１０２から出力された原画像の画像データＤinを操作部１４又はＣＰＵ５５からの制御に基づいて画像処理する。例えば、画像処理部７０は、画像データＤinをシェーディング補正したり、γ補正、変倍処理、空間フィルタ、画像圧縮処理等するようになされる。画像圧縮処理後の画像データＤinは画像メモリ３３に一旦格納される。
【０１１０】
次に、制御部１５はステップＢ３で給紙制御を実行する。このとき、給紙部６０は、制御部１５から出力される給紙制御信号Ｓ１に基づいて給紙トレイを選択し、用紙Ｐを繰り出し画像形成部８０へ出力するようになされる。
【０１１１】
次に、制御部１５は、ステップＢ４で画像形成制御を実行する。このとき、画像メモリ３３から読み出された画像データＤinは、画像伸長処理されて、カラー画像データＤＲ、ＤＧ、ＤＢとなされる。カラー画像データＤＲ、ＤＧ、ＤＢは、三次元色変換テーブルに基づいてＹＭＣＫ色用のカラー画像データＤＹ、ＤＭ、ＤＣ、ＤＫに変換され、変換後のカラー画像データＤＹは、Ｙ色用の画像形成ユニット１０Ｙへ送られる。カラー画像データＤＭはＭ色用の画像形成ユニット１０Ｍへ送られ、カラー画像データＤＣはＣ色用の画像形成ユニット１０Ｃへ送られ、カラー画像データＤＫはＢＫ色用の画像形成ユニット１０Ｋへ各々送られる。
【０１１２】
画像形成ユニット１０Ｙではカラー画像データＤＹに基づいて、Ｙ色トナー像が感光体ドラム１Ｙ上に形成される。同様にして、画像形成ユニット１０Ｍではカラー画像データＤＭに基づいて、Ｍ色トナー像が感光体ドラム１Ｍ上に形成される。画像形成ユニット１０Ｃではカラー画像データＤＣに基づいて、Ｃ色トナー像が感光体ドラム１Ｃ上に形成される。画像形成ユニット１０Ｋではカラー画像データＤＫに基づいて、ＢＫ色トナー像が感光体ドラム１Ｋ上に形成される。各感光体ドラム１Ｙ、１Ｍ、１Ｃ、１Ｋに形成されたトナー像は、中間転写ベルト６上で色が重ね合わされる（１次転写）。カラー画像は中間転写ベルト６から用紙Ｐへ転写される（２次転写）。カラー画像転写後の用紙Ｐは定着されて画像形成物３０となる。
【０１１３】
次に、制御部１５はステップＢ５で複写画像の読取制御を実行する。このとき、複写画像読取部９０では、画像形成部８０から定着装置１７を通って出力される画像形成物３０を読み取って画像読取信号Ｓ２を画像処理部７０に出力する。画像処理部７０は、画像読取信号Ｓ２をＡ／Ｄ変換して得た画像情報Ｄ１２から輝度及び色差等の画像パラメータを抽出する。この画像パラメータは、操作部１４で指定されたものである。制御部１５は、画像処理部７０によって抽出された輝度及び色差の画像パラメータに基づいてマハラノビスの距離Ｄj2を求めるようになる。
【０１１４】
例えば、ＣＰＵ５５は、原画像及び複写画像を予め定められた基準空間に展開し、その基準空間で画像領域を複数に分割し、ここに分割された複数の画像領域においてマハラノビスの距離Ｄj2を演算する。このマハラノビスの距離Ｄj2を演算するための基準空間は、画像メモリ３３内に構築（展開）される。この複写画像の画像情報Ｄ１２から、指定された画像パラメータを抽出する処理は、制御部１５に限られることはなく、画像処理部７０で実行してもよい。ＣＰＵ５５に負担が軽減される。
【０１１５】
次に、ステップＢ６に移行して制御部１５は良否判別制御を実行する。このとき、ＣＰＵ５５は、画像読取装置１０２から出力された原画像の画像データＤinから画像パラメータを抽出し、この画像パラメータを用いてマハラノビスの距離Ｄthを演算し、当該演算によって得られるマハラノビスの距離Ｄthを画像評価基準（判定基準）に使用する。
【０１１６】
制御部１５は、予め演算した画像評価基準Ｄthと、複写画像の画像パラメータを用いて演算したマハラノビスの距離Ｄj2とを比較する。複写画像のマハラノビスの距離Ｄj2が評価基準値Ｄthを越える場合は、当該画像形成物（複写画像）３０は不良（異常）と判別され、ステップＢ７に移行して制御部１５は異常対応処理を実行する。
【０１１７】
この異常対応処理では、当該複写画像の形成に使用したカラーの画像データＤＹ、ＤＭ、ＤＣ、ＤＫに基づいて同じ画像を再出力するように、制御部１５は、画像形成部８０を制御する。これは、不良と判別された画像形成物３０を補充するためである。また、制御部１５は排紙制御部５０に排紙制御信号Ｓ３を出力して、排紙トレイ２９に、異常画像（不良）と判別された画像形成物３０を排紙するようになされる。
【０１１８】
また、制御部１５は、複写画像を異常画像と判別した場合に、画像形成部８０の動作をチェックする。例えば、中間転写ベルト６の表面状態を図示しない画像濃度センサや、レジストセンサ等を利用して「白抜け」等を検出する。白抜けが検出された場合は、トナー強制消費モードを実行するようになされる。
【０１１９】
ステップＢ６で当該画像形成物３０が良好と判別された場合は、ステップＢ８に移行して制御部１５は、設定枚数に到達したか否かの判別をする。このとき、図示しない用紙カウンタは、排紙トレイ２５に排紙される画像形成物３０の排紙枚数を計測する。設定枚数に到達していない場合は、ステップＢ３に移行して給紙制御及びステップＢ４に移行して画像形成制御及び画像形成物３０のカウント処理を継続するようになされる。設定枚数に到達した場合は、画像形成処理を終了する。
【０１２０】
このように、第２の実施例としてのカラー画像形成装置２００によれば、第１の実施例で説明した画像評価装置１００が応用される。画像評価制御部１００’では、操作部１４を使用して、予め原画像と複写画像との類似度を評価するための画像パラメータを指定するようになされる。これを前提にして、画像評価制御部１００’は、画像形成部８０から出力される画像形成物を読み取って得た複写画像を評価する。このとき、制御部１５は、操作部１４によって予め指定された画像パラメータを複写画像の画像情報Ｄ１２から抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離Ｄj2を演算し、当該マハラノビスの距離Ｄj2に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別するようになる。
【０１２１】
従って、複数の画像パラメータの中から予め２つ以上を指定して、マハラノビスの距離を演算することができ、複数の画像パラメータ（評価項目）に対する総合評価を自動的、定量的かつ高精度に実行できるようになる。これにより、原画像に基づいて大量に複写画像を形成出力する場合に、画像形成途中での目視評価は困難な自動評価をリアルタイムに実施できるようになる。
【０１２２】
また、上述したステップＢ７の異常対応処理で、ＮＧとなった画像形成物３０の出力結果をその場ですぐもう一度出力する機能に加えて、画像形成部８０を構成する各色用の画像形成ユニット１０Ｙ、１０Ｍ、１０Ｃ、１０Ｋの動作を停止するようにしてもよい。
【０１２３】
このようにすると、原画像に基づいて大量に複写画像を形成出力する場合に、画像形成途中での目視評価は困難な自動評価をリアルタイムに実施できるようになる。ある瞬間より定常的な傷が発生してしまって、ＮＧとなる画像形成物３０の出力が連続するような場合に、その傷を検出した時点で画像形成部８０の動作を停止させることができる。従って、それ以降の無駄な複写画像の形成出力を防止できるようになる。
【０１２４】
また、ステップＢ７の異常対応処理で、排紙トレイ２９に、異常画像（不良）と判別された画像形成物３０を排紙するとき、当該画像形成物３０を反転又は裏返して排紙するようにしてもよい。更に、ＮＧとなった画像形成物３０の出力結果を分かり易くするために、パンチ機構を使用して、異常画像と判別された当該画像形成物３０に穴を開けるようにしてもよい。
【０１２５】
これらの処理で、良品と不良の画像形成物３０を仕分けることができる。なお、当該画像評価制御機能が正常に動作しているか否かのチェック機能として、不定期に（たまに）原稿ｄと全く異なる画像を出力してエラーを検知できるかを確認するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１２６】
この発明は、複写機能、ファクシミリ機能及びプリンタ機能を備えた白黒及びカラー用のディジタル複合機や複写機等に適用して極めて好適である。
【図面の簡単な説明】
【０１２７】
【図１】本発明の第１の実施例としての画像評価装置１００の構成例を示すブロック図である。
【図２】画像評価装置１００による画質評価結果例（その１）を示すグラフ図である。
【図３】画像評価装置１００による画質評価結果例（その２）を示すグラフ図である。
【図４】画像評価装置１００を使用した画像評価例を示すフローチャートである。
【図５】本発明に係る第２の実施例としてのカラー画像形成装置の構成例を示す断面の概念図である。
【図６】カラー画像形成装置２００の制御系の構成例を示すブロック図である。
【図７】カラー画像形成装置２００における画像評価制御例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１２８】
１Ｙ，１Ｍ，１Ｃ，１Ｋ  感光体ドラム
２Ｙ，２Ｍ，２Ｃ，２Ｋ  帯電器
３Ｙ，３Ｍ，３Ｃ，３Ｋ  画像書込みユニット
４Ｙ，４Ｍ，４Ｃ，４Ｋ  現像器
１０Ｙ，１０Ｍ，１０Ｃ，１０Ｋ  画像形成ユニット（画像形成手段）
１４  操作部（指定手段）
１５  制御部（制御手段）
３３  画像メモリ
７０  画像処理装置
８０  画像形成部（画像形成手段）
９０  複写画像読取部
１００  画像評価装置
１００’  画像評価制御部（画像評価手段）
２００  カラー画像形成装置（画像形成装置）
【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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