(57)【要約】【課題】  所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像に生じるドットゲイン特性を簡易に評価することができるようにした印刷画像の評価方法および装置を提供する。【解決手段】  複数の基準点マーカと該基準点マーカの間に所定のドット間隔で描かれた複数の分割マーカを有するとともに基準点マーカの位置により特定される計測ブロックを有する印刷画像を印刷装置で印刷し、該印刷装置で印刷した印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で読み取り、該読み取った印刷画像の読取画像から基準点マーカを判別することにより計測ブロックを特定するための基準点を抽出するとともに、読取画像から分割マーカを判別することにより記計測ブロックの画像を画素毎に分割するための骨格線を抽出し、該抽出した基準点および骨格線に基づき読取画像に含まれる計測ブロックを画素単位に分割し、該分割された読取画像に含まれる計測ブロックの濃度を画素単位で測定する。【選択図】  図１
2006076252.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像を評価する印刷画像の評価方法において、
複数の基準点マーカと該基準点マーカの間に所定のドット間隔で描かれた複数の分割マーカを有するとともに前記基準点マーカの位置により特定される計測ブロックを有する印刷画像を前記印刷装置で印刷し、
該印刷装置で印刷した印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で画像読取手段により読み取り、
前記画像読取手段で読み取った前記印刷画像の読取画像から前記基準点マーカを判別することにより前記計測ブロックを特定するための基準点を基準点抽出手段により抽出するとともに、
前記読取画像から前記分割マーカを判別することにより前記計測ブロックの画像を画素毎に分割するための骨格線を骨格線抽出手段により抽出し、
前記基準点抽出手段により抽出された基準点および前記骨格線抽出手段により抽出された骨格線に基づき前記読取画像に含まれる前記計測ブロックを分割処理手段により画素単位に分割し、
前記分割処理手段で分割された前記読取画像に含まれる前記計測ブロックの濃度を濃度測定手段により画素単位で測定する
ことを特徴とする印刷画像の評価方法。
【請求項２】
前記計測ブロックは、
周囲に該計測ブロックで用いたディザパターンを繰り返す所定ドットの繰り返しブロックを有する基本ブロック内に形成される
ことを特徴とする請求項１記載の印刷画像の評価方法。
【請求項３】
前記基準点マーカは、
前記基本ブロックを複数配列して形成した大ブロックの四隅の周辺に描かれる
ことを特徴とする請求項２記載の印刷画像の評価方法。
【請求項４】
前記基準マーカおよび前記分割マーカは、
所定のドット幅の線分により描かれる
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の印刷画像の評価方法。
【請求項５】
前記基準点抽出手段は、前記読取画像の濃度変化の分布から前記基準点マーカを判別し、該判別した基準点マーカに基づき前記基準点を抽出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の印刷画像の評価方法。
【請求項６】
前記骨格線抽出手段は、前記読取画像の濃度変化の分布から前記分割マーカを判別し、該判別した分割マーカの中心を最小二乗法により直線近似して前記骨格線を抽出することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の印刷画像の評価方法。
【請求項７】
前記骨格線抽出手段により抽出された骨格線の間隔の計測により前記印刷装置の印刷歪特性情報を取得することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の印刷画像の評価方法。
【請求項８】
所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像の濃度を計測する印刷画像の評価装置において、
複数の基準点マーカと該基準点マーカの間に所定のドット間隔で描かれた複数の分割マーカを有するとともに前記基準点マーカの位置により特定される計測ブロックを有する前記印刷装置で印刷された印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で読み取る画像読取手段と、
前記画像読取手段で読み取った前記印刷画像の読取画像から前記基準点マーカを判別することにより前記計測ブロックを特定するための基準点を抽出する基準点抽出手段と、
前記読取画像から前記分割マーカを判別することにより前記計測ブロックの画像を画素毎に分割するための骨格線を抽出する骨格線抽出手段と、
前記基準点抽出手段により抽出された基準点および前記骨格線抽出手段により抽出された骨格線に基づき前記読取画像に含まれる前記計測ブロックを画素単位に分割する分割処理手段と、
前記分割処理手段で分割された前記読取画像に含まれる前記計測ブロックの濃度を画素単位で測定する濃度測定手段と
を具備することを特徴とする印刷画像の評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、印刷装置で印刷された印刷画像の評価を行う印刷画像の評価方法および装置に関し、特に、所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像に生じるドットゲイン特性を簡易に評価することができるようにした印刷画像の評価方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、２値出力を基本とする電子写真プリンタで多諧調を表現するためには所定のディザパターンを用いたディザ法が用いられている。ここで正確な諧調表現を行うためには最適なディザパターンの生成が必要になる。
【０００３】
ところで、電子写真プリンタでは、トナーの付着および定着過程で理想ドット領域からトナーがはみ出すいわゆるドットゲインが発生することが知られている。このドットゲイン特性により印刷画像の黒面積率が理論値より高くなって濃く印刷されてしまう場合がある。
【０００４】
ドットゲイン特性は、プリンタのエンジンによって異なり、また、あるドットゲインはディザパターンの影響を受けるので、理論的には同じ黒ドット数であっても使用するディザパターンに応じて異なる濃度で印刷されてしまう。
【０００５】
このため、電子写真プリンタで正確な諧調表現を行うためには、プリンタのエンジン毎のドットゲイン特性を正確に把握するとともに、各ディザパターンに対応する詳細なドットゲイン発生状況を短時間で把握できるようにすることが必要である。
【０００６】
従来、ドットゲイン発生状況を詳細に把握する手法としては、印刷画像を顕微鏡で拡大した顕微鏡画像を用いる手法が知られている。しかし、顕微鏡画像を用いる手法においては、視野が狭く、また、統計処理のために多数のディザパターンに対応するドットゲイン発生状況を短時間で把握することが困難である。
【０００７】
そこで、顕微鏡画像に代えて印刷画像を高解像度スキャナで読み取った読取画像を用いる手法が検討されている。
【０００８】
しかし、高解像度スキャナで読み取った読取画像を用いて印刷画像のドットゲイン発生状況を調べるには、高解像度スキャナで読み取った読取画像の中からプリンタの解像度、すなわち印刷画像のドットに対応して所定単位のディザパターンを抽出しなければならない。
【０００９】
処理対象画像の中から所定の領域を抽出して分割処理を行う装置としては、従来、特許文献１に開示されたものが知られている。
【００１０】
この特許文献１に開示された装置においては、処理対象画像を複数の小領域に分割し、小領域の画像情報が所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出し、評価点の高い小領域から放射方向に処理対象画像を走査することにより、注目領域と注目領域の外側の領域との境界を特定している。 
そして、注目領域の分割処理は、特定した境界により定義される領域内に複数の基準点を定義し、基準点から放射方向に処理対象の画像情報を取得する分割方法を取り、再定義にて複数の境界点を決定し注目領域の特定を行っている。 
特許文献１に開示された
【特許文献１】特開２００２−１９７４５９
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかし、特許文献１に開示された装置は、ディジタルカメラを用いて撮影された画像から工事内容や進捗状況を書き込んだ工事用黒板の画像の抽出、分割を行うもので、ここには、印刷画像のドットに対応して画像を分割するという発想はないので、所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像に生じるドットゲイン特性の評価に適用することはできない。
【００１２】
また、特許文献１に開示された装置は、注目領域を定義するにあたり、評価点の付与、仮中心領域の定義、小領域化や基準点の定義による再定義の処理となり処理が複雑であり、また、走査された画像情報量が膨大であり、特定まで複数の情報のやりとりを行うことにより情報の保持が必要であり、注目領域を特定するまでの処理に時間を要する。
【００１３】
そこで、この発明は、所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像に生じるドットゲイン特性を簡易に評価することができるようにした印刷画像の評価方法および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】
【００１４】
上記目的を達成するため、請求項１の発明は、所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像を評価する印刷画像の評価方法において、複数の基準点マーカと該基準点マーカの間に所定のドット間隔で描かれた複数の分割マーカを有するとともに前記基準点マーカの位置により特定される計測ブロックを有する印刷画像を前記印刷装置で印刷し、該印刷装置で印刷した印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で画像読取手段により読み取り、前記画像読取手段で読み取った前記印刷画像の読取画像から前記基準点マーカを判別することにより前記計測ブロックを特定するための基準点を基準点抽出手段により抽出するとともに、前記読取画像から前記分割マーカを判別することにより前記計測ブロックの画像を画素毎に分割するための骨格線を骨格線抽出手段により抽出し、前記基準点抽出手段により抽出された基準点および前記骨格線抽出手段により抽出された骨格線に基づき前記読取画像に含まれる前記計測ブロックを分割処理手段により画素単位に分割し、前記分割処理手段で分割された前記読取画像に含まれる前記計測ブロックの濃度を濃度測定手段により画素単位で測定することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記計測ブロックは、周囲に該計測ブロックで用いたディザパターンを繰り返す所定ドットの繰り返しブロックを有する基本ブロック内に形成されることを特徴とする。
【００１６】
また、請求項３の発明は、請求項２の発明において、前記基準点マーカは、前記基本ブロックを複数配列して形成した大ブロックの四隅の周辺に描かれることを特徴とする。
【００１７】
また、請求項４の発明は、請求項１乃至３のいずれかの発明において、前記基準マーカおよび前記分割マーカは、所定のドット幅の線分により描かれることを特徴とする。
【００１８】
また、請求項５の発明は、請求項１乃至４のいずれかの発明において、前記基準点抽出手段は、前記読取画像の濃度変化の分布から前記基準点マーカを判別し、該判別した基準点マーカに基づき前記基準点を抽出することを特徴とする。
【００１９】
また、請求項６の発明は、請求項１乃至５のいずれかの発明において、前記骨格線抽出手段は、前記読取画像の濃度変化の分布から前記分割マーカを判別し、該判別した分割マーカの中心を最小二乗法により直線近似して前記骨格線を抽出することを特徴とする。
【００２０】
また、請求項７の発明は、請求項１乃至６のいずれかの発明において、前記骨格線抽出手段により抽出された骨格線の間隔の計測により前記印刷装置の印刷歪特性情報を取得することを特徴とする。
【００２１】
また、請求項８の発明は、所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像の濃度を計測する印刷画像の評価装置において、複数の基準点マーカと該基準点マーカの間に所定のドット間隔で描かれた複数の分割マーカを有するとともに前記基準点マーカの位置により特定される計測ブロックを有する前記印刷装置で印刷された印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で読み取る画像読取手段と、前記画像読取手段で読み取った前記印刷画像の読取画像から前記基準点マーカを判別することにより前記計測ブロックを特定するための基準点を抽出する基準点抽出手段と、前記読取画像から前記分割マーカを判別することにより前記計測ブロックの画像を画素毎に分割するための骨格線を抽出する骨格線抽出手段と、前記基準点抽出手段により抽出された基準点および前記骨格線抽出手段により抽出された骨格線に基づき前記読取画像に含まれる前記計測ブロックを画素単位に分割する分割処理手段と、前記分割処理手段で分割された前記読取画像に含まれる前記計測ブロックの濃度を画素単位で測定する濃度測定手段とを具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
この発明によれば、複数の基準点マーカと該基準点マーカの間に所定のドット間隔で描かれた複数の分割マーカを有するとともに基準点マーカの位置により特定される計測ブロックを有する印刷画像を印刷装置で印刷し、該印刷装置で印刷した印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で読み取り、該読み取った印刷画像の読取画像から基準点マーカを判別することにより計測ブロックを特定するための基準点を抽出するとともに、読取画像から分割マーカを判別することにより計測ブロックの画像を画素毎に分割するための骨格線を抽出し、該抽出した基準点および骨格線に基づき読取画像に含まれる計測ブロックを画素単位に分割し、該分割された読取画像に含まれる計測ブロックの濃度を画素単位で測定するように構成したので、印刷画像の一回の読み取りにより印刷画像に生じるドットゲイン特性を簡易かつ短時間で評価することが可能になるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、この発明に係る印刷画像の評価方法および装置を添付図面を参照して詳細に説明する。
【００２４】
図１は、この発明に係る印刷画像の評価装置の一実施例を示すブロック図である。
【００２５】
この印刷画像の評価装置は、評価対象印刷画像を該評価対象印刷画像を印刷した印刷装置の解像度よりも高い解像度の画像読取装置（スキャナ）で読み取り、この読み取った読取画像に基づき評価対象印刷画像の評価を行う。
【００２６】
すなわち、２値出力を基本とする電子写真プリンタで多諧調を表現するためには所定のディザパターンを用いたディザ法が用いられているが、電子写真プリンタでは、トナーの付着および定着過程で理想ドット領域からトナーがはみ出すいわゆるドットゲインが発生することが知られており、この電子写真プリンタで正確な諧調表現を行うためには、プリンタのエンジン毎のドットゲイン特性を正確に把握するとともに、各ディザパターンに対応する詳細なドットゲイン発生状況を正確に把握する必要がある。
【００２７】
そこで、この印刷画像の評価装置においては、所定のディザパターンを用いて電子写真プリンタで印刷された印刷画像を該電子写真プリンタの解像度よりも高い解像度のスキャナで読み取り、この読取画像に基づき印刷画像のドットゲイン発生状況を評価する。
【００２８】
このような構成によると、例えば、解像度が６００ｄｐｉの電子写真プリンタで印刷された印刷画像を３２００ｄｐｉの高解像度のフラット・ベッド・スキャナで読み取ると、印刷画像の１ドットを約２８画素（５．３×５．３画素）に拡大した画像が得られ、この読取画像を用いることにより印刷画像のドットゲイン発生状況を評価することが可能になる。
【００２９】
図１に示す印刷画像の評価装置１００は、画像入力部１０、画像メモリ部２０、画像分割処理部３０、濃度測定処理部４０を具備して構成される。
【００３０】
ここで、画像入力部１０は、例えば、解像度が６００ｄｐｉの電子写真プリンタ（以下、単にプリンタという）で所定のディザパターンを用いて印刷されたディザパターン単位の計測ブロックを複数含む印刷画像を３２００ｄｐｉの高解像度のフラット・ベッド・スキャナ（以下、単にスキャナという）で読み取った読取画像が入力される。この画像入力部１０に入力された読取画像は、画像メモリ部２０に格納される。
【００３１】
なお、スキャナにおける画像読取に際しては、グレイレベル（８ｂｉｔ）の多値画像として印刷画像のスキャニングを行う。
【００３２】
画像分割処理部３０は、印刷画像の評価のために、画像メモリ部２０に格納された高解像度の読取画像の計測ブロックを印刷画像を印刷したプリンタの解像度に対応した画素（ドット）毎に分割する処理を行う。
【００３３】
濃度測定処理部４０は、画像分割処理部３０で分割処理された電子写真プリンタの各画素に対応する画像を画像メモリ部２０から取得して、この画像に基づきドットゲイン発生状況を評価するための濃度測定処理を行う。
【００３４】
図２は、この実施例で採用される計測ブロックの一例を説明する図である。
【００３５】
図２に示すように、この実施例では、プリンタが８×８ドットのディザパターンを用いて印刷する場合を想定しており、そのため、計測ブロックを８×８ドットに設定する。
【００３６】
また、この８×８ドットの計測ブロックのドットゲインは、周辺ブロックの影響を受けるので、この影響を付加するために、この８×８ドットの計測ブロックの周囲に４ドット幅の計測ブロックの同一のディザパターンを用いた繰り返しブロックを設けている。
【００３７】
そして、８×８ドットの計測ブロックとその周辺の繰り返しブロックとを含めて１６×１６ドットの基本ブロック２００として、プリンタではこの１６×１６ドットの基本ブロック２００を１単位として印刷画像を印刷する。
【００３８】
また、この実施例では、複数の計測ブロックにおけるドットゲイン発生状況を同時に評価するために、図３に示すように、図２に示した１６×１６ドットの基本ブロックを３２×３２個をまとめてこれを大ブロック３００とし、この大ブロック３００の四隅の周辺には、計測ブロックの位置を特定するための十字型の基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４が描かれ、この基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４の間には、計測ブロックの画像を画素単位（ドット単位）で分割する分割処理で用いる分割マーカ３１０が描かれている。
【００３９】
ここで、この実施例では、十字型の基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４および分割マーカ３１０は、それぞれ線幅２ドット、線長６４ドットの線分を用いて描かれ、分割マーカ３１０は、線幅間隔が６ドットでそれぞれ描かれている。
【００４０】
この実施例の印刷画像の評価装置を用いて印刷画像の評価を行う場合には、例えば、図３に示した周辺に基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４および分割マーカ３１０を有する大ブロック３００を、図４に示すように、１０×７個配列して１画面を構成し、この画面をプリンタにより、例えばＡ４用紙の一面に印刷してドットゲインの評価のための印刷画像を形成する。
【００４１】
この印刷画像を用いたドットゲインの評価に際しては、この画像を高解像度スキャナで読み取り、この読取画像を図１に示す画像入力部１０に入力し、画像メモリ部２０に格納する。
【００４２】
図５は、図１に示した画像分割処理部３０の処理を説明するフローチャートである。
【００４３】
図１に示した画像分割処理部３０は、まず、画像メモリ部２０に格納された読取画像に含まれる基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４から各大ブロック３００内の測定ブロックの位置を特定するための基準点を抽出する（ステップ５０１）。
【００４４】
ここで、基準点の抽出は、読取画像の輝度変化の影響を受けにくいＳｔｅｇｅｒの手法を用いる。すなわち、読取画像の濃度変化の分布から基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４を判別し、この判別した基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４から各基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４の十字の交わる点の座標を基準点として抽出する。
【００４５】
次に、基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４の間に描かれた分割マーカ３１０に基づき骨格線を抽出する（ステップ５０２）。
【００４６】
ここで、分割マーカ３１０の判別は、基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４と同様に、読取画像の濃度変化の分布に基づくＳｔｅｇｅｒの手法を用い、この分割マーカ３１０からの骨格線の抽出は、分割マーカ３１０の中心を最小二乗法により直線近似して算出することにより行う。
【００４７】
次に、ステップ５０１で抽出された基準点とステップ５０２で抽出された骨格線に基づき計測ブロックを画素（ドット）単位で分割する分割処理を行い（ステップ５０３）この処理を終了する。
【００４８】
図６は、図５に示したステップ５０３の分割処理の詳細を示すフローチャートである。
【００４９】
図６に示す分割処理においては、まず、図５のステップで抽出された基準点に基づき複数の大ブロックの中の１つの大ブロックを選択する（ステップ６０１）。
【００５０】
次に、この選択した大ブロックの中の複数の基本ブロックの中の１つの基本ブロックを選択し（ステップ６０２）、この選択した基本ブロックに含まれる計測ブロックを抽出する（ステップ６０３）。
【００５１】
そして、この抽出した計測ブロックを画素（ドット）毎に分割するための分割点の座標を図５のステップ５０２で抽出した骨格線に基づき算出する（ステップ６０４）。
【００５２】
すなわち、図７に示すように、計測ブロックに対して分割マーカ３１０−１１、３１０−１２、３１０−１３、３１０−１４、…、３１０−２１、３１０−２２、３１０−２３、３１０−２４、…が描かれており、これら分割マーカから骨格線３２０−１、３２０−１２、３２０−１３、３２０−１４、…、３２０−２１、３２０−２２、３２０−２３、３２０−２４、…が抽出されたとする。
【００５３】
この場合、抽出した３２０−１１、３２０−１２、３２０−１３、３２０−１４、…、３２０−２１、３２０−２２、３２０−２３、３２０−２４、…に基づき計測ブロックを画素（ドット）単位で分割するために用いる分割線３３０−１１、３３０−１２、…３３０−１９、３３０−２１、３３０−２２、…３３０−２９を求めて、この分割線の交点から計測ブロックを画素（ドット）毎に分割するための分割点の座標を求める。
【００５４】
次に、選択した大ブロックの中の全ての基本ブロックを選択したかを調べ（ステップ５０５）、まだ選択していない基本ブロックが存在すると（ステップ６０５でＮＯ）、ステップ６０２に戻り、次の基本ブロックを選択し、同様の処理を繰り返す。
【００５５】
また、ステップ６０５で、全ての基本ブロックを選択したと判断されると（ステップ６０５でＹＥＳ）、次に、全ての大ブロックを選択したかを調べる（ステップ６０６）。ここで、まだ選択していない大ブロックがあると（ステップ６０６でＮＯ）、ステップ６０１に戻り、次の大ブロックを選択して、同様の処理を繰り返すが、ステップ６０６で、全ての大ブロックを選択したと判断されると（ステップ６０６でＹＥＳ）、この処理を終了する。
【００５６】
このような処理により、読取画像に含まれる全ての計測ブロックを画素（ドット）単位で分割するための分割点の座標を得ることができる。
【００５７】
図８は、図１に示した濃度測定処理部４０の処理を説明するフローチャートである。
【００５８】
図８に示す濃度測定処理部４０の処理においては、まず、図５のステップ５０１で抽出された基準点に基づき１つの計測ブロックを選択する（ステップ８０１）。次に、この選択した計測ブロックの分割点の１つの座標を画像分割処理部３０から取得して（ステップ８０２）、この取得した分割点の座標に基づき画像メモリ部２０から画素単位の画像を取得する（ステップ８０３）。
【００５９】
次に、この画像メモリ部２０から取得した画素単位の画像の白領域と黒領域とを判別する白黒判別を行う（ステップ８０４）。
【００６０】
そして、この白黒判別に基づき画像メモリ部２０から取得した画素単位の画像の黒領域の面積、すなわち黒面積を算出する（ステップ８０５）。
【００６１】
この黒面積の算出は、例えば、画像メモリ部２０から取得した画素単位の画像の左上の頂点の座標が（ｉ，ｊ）であり、この画素単位の画像の面積を「１」とすると、図９に示すように、この画素単位の画像の白領域と黒領域ととの境界上の複数の点Ａ，Ｂ，Ｃを求め、この点Ａ，Ｂ，Ｃの間を直線近似して黒面積を算出する。
【００６２】
このようにして、１つの画素単位の画像の黒面積の算出が終了すると、次に、この計測ブロック内の全ての画素、すなわち８×８の画素の黒面積を算出したかを調べ（ステップ８０６）、まだ算出していない画素が残っていると（ステップ８０６でＮＯ）、ステップ８０２に戻り、この計測ブロック内の次の分割点の座標を取得して、以下、同様の処理を繰り返す。
【００６３】
また、ステップ８０６で、この計測ブロック内の全ての画素の黒面積の算出を終了したと判断されると（ステップ８０６でＹＥＳ）、ステップ８０５で算出したこの計測ブロック内の全ての画素の黒面積に基づき、この計測ブロックの黒面積率を算出する（ステップ８０７）。
【００６４】
この黒面積率の算出は、この計測ブロック内の画素数が８×８、各画素の画素の面積を「１」、各画素の画像の黒面積がＳ１、Ｓ２、…Ｓ６４とすると、
黒面積率＝ΣＳｉ／８×８
から算出することができる。
【００６５】
１つの計測ブロックに対する黒面積率の算出が終了すると、次に、全ての計測ブロックを選択したかを調べ（ステップ８０８）、まだ選択していない計測ブロックが残っていると（ステップ８０８でＮＯ）、ステップ８０１に戻り、次の計測ブロックを選択して同様の処理を繰り返す。
【００６６】
そして、ステップ８０８で、全ての計測ブロックを選択したと判断されると（ステップ８０８でＹＥＳ）、この処理を終了する。
【００６７】
このような処理により、読取画像に含まれる全ての計測ブロックの黒面積率を算出することができる。
【００６８】
このようにして、図１の濃度測定処理部４０で算出された各計測ブロックの黒面積率は、図示しないコンピュータ等に出力され、ドットゲインの評価等に用いられる。
【００６９】
図１０は、ある計測ブロックの論理的パターンと読取画像から得られた画像とを比較して示すものである。
【００７０】
図１０（ａ）には、この計測ブロックの印刷に用いられたディザパターンによる論理的黒画像バターンを示しており、図１０（ｂ）には、同一のディザパターンにより印刷された印刷画像を拡大して示している。
【００７１】
ここで、図１０（ａ）の論理的黒画像バターンの論理的黒面積率は０．３２８となるが、実際の印刷画像については、この実施例の印刷画像の評価装置１００による算出黒面積率によると、０．５１７となる。したがって、この両者の黒面積率の差がドットゲインによるものとして判別でき、これによりディザパターンに対応するドットゲイン特性の把握が可能になる。
【００７２】
ここで、印刷画像を各大ブロック毎若しくは計測ブロック毎に異なるディザパターンで印刷されたものを用いると、１回の読取処理により複数のディザパターンに対応するドットゲイン特性を評価することができる。
【００７３】
また、抽出した骨格線の間隔を計測することにより、印刷装置の印刷歪特性情報も同時に取得することができる。
【００７４】
なお、印刷画像の基本ブロックのドットサイズ、基準マーカと分割マーカの線幅、分割マーカの線幅間隔は、上記実施例に限定されず、任意の値を用いることができる。
【００７５】
また、分割マーカからの骨格線の抽出は、多値（グレイレベル）の読取画像によらず、白黒の２値の読取画像の濃度変化に基づき抽出してもよい。
【００７６】
また、濃度測定処理部では、各画素毎の黒面積率以外に、黒面積率の最大値、平均値、標準偏差、ドット形状等も評価値として出力するように構成してもよい。
【００７７】
また、各画素毎の黒面積率に代えて、黒面積論理値と実測値との差を算出するように構成してもよい。
【００７８】
なお、上記実施例においてはモノクロ画像を対象にしたがカラー画像に対して各色毎に同様の処理を行うことで適用可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７９】
この発明は、電子写真プリンタにおけるドットゲイン発生状況の評価に適用可能である。この発明によれば、印刷装置で印刷した印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で読み取り、該読取画像に基づき各計測ブロックの濃度を画素単位で測定するように構成したので、印刷画像の一回の読み取りにより印刷画像に生じるドットゲイン特性を簡易かつ短時間で評価することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】この発明に係る印刷画像の評価装置の一実施例を示すブロック図である。
【図２】この実施例で採用される計測ブロックの一例を説明する図である。
【図３】この実施例で採用される大ブロックおよび基準点マーカおよび分割マーカの一例を説明する図である。
【図４】この実施例で採用される印刷画像の一例を説明する図である。
【図５】図１に示した画像分割処理部の処理を説明するフローチャートである。
【図６】図５に示した分割処理の詳細を示すフローチャートである。
【図７】図６に示した分割点の算出処理を説明する図である。
【図８】図１に示した濃度測定処理部の処理を説明するフローチャートである。
【図９】図８に示した黒面積算出処理を説明する図である。
【図１０】ある計測ブロックの論理的パターンと読取画像から得られた画像とを比較して示す図である。
【符号の説明】
【００８１】
１０    画像入力部
２０    画像メモリ部
３０    画像分割処理部
４０    濃度測定処理部
１００    印刷画像の評価装置
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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