(57)【要約】【課題】  色ズレの影響を受けることなく、画像パターンを自動抽出して、２次色を含む文字や細線の画像に発生する色剤の抜け量、いわゆる虫食い量を定量的に評価できる画像評価装置および画像形成方法を提供することを目的とする。【解決手段】  被測定画像をカラー画像データとして読み取り、前記画像データを各画素ごとに少なくとも二個以上のクラスタに分類し、分類されたクラスタの中から少なくとも一個以上のクラスタを選択して、そのクラスタに属する画像データを二値化し、画像特徴量を算出することで画像評価値を算出する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被測定画像をカラー画像データとして読み取る画像読取手段と、
前記画像データを各画素ごとに少なくとも二個以上のクラスタに分類するクラスタ分析手段と、
前記クラスタ分析手段により分類されたクラスタの中から少なくとも一個以上のクラスタを選択し、そのクラスタに属する画像データを二値化する二値化処理手段と、
前記二値化処理手段により二値化された画像データから画像特徴量を算出する画像特徴量算出手段と、
前記画像特徴量に基づき画像評価値を算出する画像評価算出手段とを有することを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
前記画像データを各画素ごとに三刺激値またはＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ色彩値など、少なくともいずれかの物理量に変換する色変換手段を有することを特徴とする請求項１記載の画像評価装置。
【請求項３】
前記クラスタ分析手段は少なくとも一色以上の色のある部分である色剤部を含むことを特徴とする請求項１または２記載の画像評価装置。
【請求項４】
前記画像特徴量算出手段は、画素のかたまりを見つける手法で、連結している画素に同じラベルを付加することで複数の領域をグループ化として分類するラベリング処理手段と、
ラベリング処理された粒子の面積を算出する粒子面積算出手段を有することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の画像評価装置。
【請求項５】
前記画像評価値は、選択されたクラスタに属する総画素数および白または黒画素の面積から算出されることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の画像評価装置。
【請求項６】
被測定画像をカラー画像データとして読み取る画像読取工程と、
前記画像データを各画素ごとに少なくとも二個以上のクラスタに分類するクラスタ分析工程と、
前記クラスタ分析工程により分類されたクラスタの中から少なくとも一個以上のクラスタを選択し、そのクラスタに属する画像データを二値化する二値化処理工程と、
前記二値化処理手段により画像特徴量を算出する画像特徴量算出工程と、
前記画像特徴量に基づき画像評価値を算出する画像評価算出工程とを有することを特徴とする画像評価方法。
【請求項７】
前記画像データを各画素ごとに三刺激値またはＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ色彩値など、少なくともいずれかの物理量に変換する色変換工程を有することを特徴とする請求項６記載の画像評価方法。
【請求項８】
前記クラスタ分析工程は少なくとも一色以上の色のある部分である色剤部を含むことを特徴とする請求項６または７記載の画像評価方法。
【請求項９】
前記画像特徴量算出工程は、画素のかたまりを見つける手法で、連結している画素に同じラベルを付加することで複数の領域をグループ化して分類するラベリング処理工程と、
ラベリング処理された粒子の面積を算出する粒子面積算出工程を有することを特徴とする請求項６から８のいずれかに記載の画像評価方法。
【請求項１０】
前記画像評価値は、選択されたクラスタに属する総画素数および白または黒画素の面積から算出されることを特徴とする請求項６から９のいずれかに記載の画像評価方法。
【請求項１１】
請求項６から１０のいずれかに記載の画像評価方法を、コンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複写機プリンタ等の画像出力装置から得られる画像品質量の評価を行う画像評価装置、画像評価方法および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、転写印画法によって得られた転写画像、すなわち転写印画物の画像の品位を判定する方法としては濃度のむらや画像を形成するドットの欠け、欠落等の異常転写状況を目視にて観察し、画像品位を判定する方法が用いられている。
【０００３】
転写印画法は、式剤層を有する転写シートと受像シートとを重ね合わせ、転写シートの背面に印画エネルギーを供給することによって、受像シート上に転写画像を得るものである。
【０００４】
しかしながら、従来の目視による転写印画物の画像品位を判定する方法では、被判定サンプルを目視する環境（温度、湿度、光源状況等）や、目視判定者の体調、その時点での被判定サンプルに対するイメージ、および以前に目視したサンプルの状況等によって、画像品位の判定基準は大きく変動し、特にわずかな画像品位の差しかない被判定サンプルにおいては、その判断の度に変動することがある。
【０００５】
更には、目視をする判定員が違った場合にも、下される判断は変化し、結局大きな差のある被判定サンプルついてしか、判定の信頼性を得られないという状況であり、定量的でかつ安定して転写印画物の画像品位を判定することは不可能な状況であった。
【０００６】
そこで転写印画物中に発生する濃度のむらや画像を形成するドットの欠け、欠落等が画像品位を低下させていることに着目し、この濃度のむらや画像を形成するドットの欠け、欠落等の程度の大小を判定し、それを数値化することによって、転写印画物の画像品位を定量的に測定し、客観的に判定する装置と方法が提案されている。
【０００７】
この手段として、画質品位の判定は濃度むらや画像を形成するドットの欠け、欠落等の大小を測定することによって可能となるが、画像の濃度むらや画像を形成するドットの欠け、欠落等は、本来あるべき所に本来あるべき濃度の色がないことであると考えられ、正規の色濃度が着色していない白い部分が転写印画物の画像品位を低下させていると考えられる。
【０００８】
従って、この白い部分を計測することで、転写印画物の画像品位を定量的に表現することが可能となる（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特許第３１１８８２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、従来の判定方法では電子写真方式のように転写チリやゴミなどのノイズが多い画像に対しては、計測精度が十分に得られないという問題があった。
【００１０】
更に、カラーの文字や細線が計測対象になる場合で、色ズレが発生している場合には対応できないという問題があった。
【００１１】
更に、電子写真方式の場合、転写ユニットの問題により画像抜けまたは虫食いと呼ばれる文字や細線部の輪郭のみが残る現象がしばしば発生するが、べた部やパッチなどには発生せず、特定のパターンにしか現れない場合がある。
【００１２】
本発明は、前記問題点を解決すべく、色ズレの影響を受けることなく、画像パターンを自動抽出して、２次色を含む文字や細線の画像に発生する色剤の抜け量、いわゆる虫食い量を定量的に評価できる画像評価装置、画像形成方法および記録媒体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】
【００１３】
請求項１にかかる発明は、被測定画像をカラー画像データとして読み取る画像読取手段と、前記画像データを各画素ごとに少なくとも二個以上のクラスタに分類するクラスタ分析手段と、前記クラスタ分析手段により分類されたクラスタの中から少なくとも一個以上のクラスタを選択し、そのクラスタに属する画像データを二値化する二値化処理手段と、前記二値化処理手段により二値化された画像データから画像特徴量を算出する画像特徴量算出手段と、前記画像特徴量に基づき画像評価値を算出する画像評価算出手段とを有することを特徴とする。
【００１４】
請求項２にかかる発明は、前記画像データを各画素ごとに三刺激値またはＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ色彩値など、少なくともいずれかの物理量に変換する色変換手段を有することを特徴とする。
【００１５】
請求項３にかかる発明は、前記クラスタ分析手段は少なくとも一色以上の色のある部分である色剤部を含むことを特徴とする。
【００１６】
請求項４にかかる発明は、前記画像特徴量算出手段は、画素のかたまりを見つける手法で、連結している画素に同じラベルを付加することで複数の領域をグループ化して分類するラベリング処理手段と、ラベリング処理された粒子の面積を算出する粒子面積算出手段を有することを特徴とする。
【００１７】
請求項５にかかる発明は、前記画像評価値は、選択されたクラスタに属する総画素数および白または黒画素の面積から算出されることを特徴とする。
【００１８】
請求項６にかかる発明は、被測定画像をカラー画像データとして読み取る画像読取工程と、前記画像データを各画素ごとに少なくとも二個以上のクラスタに分類するクラスタ分析工程と、前記クラスタ分析工程により分類されたクラスタの中から少なくとも一個以上のクラスタを選択し、そのクラスタに属する画像データを二値化する二値化処理工程と、前記二値化処理手段により画像特徴量を算出する画像特徴量算出工程と、前記画像特徴量に基づき画像評価値を算出する画像評価算出工程とを有することを特徴とする。
【００１９】
請求項７にかかる発明は、前記画像データを各画素ごとに三刺激値またはＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ色彩値など、少なくともいずれかの物理量に変換する色変換工程を有することを特徴とする。
【００２０】
請求項８にかかる発明は、前記クラスタ分析工程は少なくとも一色以上の色のある部分である色剤部を含むことを特徴とする。
【００２１】
請求項９にかかる発明は、前記画像特徴量算出工程は、画素のかたまりを見つける手法で、連結している画素に同じラベルを付加することで複数の領域をグループ化して分類するラベリング処理工程と、ラベリング処理された粒子の面積を算出する粒子面積算出工程を有することを特徴とする。
【００２２】
請求項１０にかかる発明は、前記画像評価値は、選択されたクラスタに属する総画素数および白または黒画素の面積から算出されることを特徴とする。
【００２３】
請求項１１にかかる発明は、前記画像評価方法をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の効果】
【００２４】
請求項１の発明により、色ズレの発生した２次色を含む任意の画像パターンに対する画像抜け量いわゆる虫食い量を定量的、かつ客観的に評価することが可能となる。
【００２５】
請求項２の発明により、画像入力部の入出力特性に依存しない色空間で特徴量を算出することができるため、画像入力デバイスが限定されることなく、目視と相関の高い画像評価値を得ることが可能となる。
【００２６】
請求項３の発明により、被測定画像の中から色彩情報を元に対象となる計測パターンを自動で抽出することができるので、文字を含む任意のパターン形状にも対応することができる。また、計測パターンの位置を検出しなくても処理できるため、画像サンプルが傾いて画像入力されても、精度よく計測することが可能となる。
【００２７】
請求項４の発明により、ラベリング処理と面積計算を行うことで、計測パターンの抽出に際して、ノイズを除去することが可能となる。
【００２８】
請求項５の発明により、画像表価値を計測パターンの画像面積で正規化することにより、計測パターンの形状によらず同一の画像表価値で判断することが可能となる。
【００２９】
請求項６の発明により、色ズレの発生した２次色を含む任意の画像パターンに対する画像抜け量いわゆる虫食い量を定量的、かつ客観的に評価することが可能となる。
【００３０】
請求項７の発明により、画像入力部の入出力特性に依存しない色空間で特徴量を算出することができるため、画像入力デバイスが限定されることなく、目視と相関の高い画像評価値を得ることが可能となる。
【００３１】
請求項８の発明により、被測定画像の中から色彩情報を元に対象となる計測パターンを自動で抽出することができるので、文字を含む任意のパターン形状にも対応することができる。また、計測パターンの位置を検出しなくても処理できるため、画像サンプルが傾いて画像入力されても、精度よく計測することが可能となる。
【００３２】
請求項９の発明により、ラベリング処理と面積計算を行うことで、計測パターンの抽出に際して、ノイズを除去することが可能となる。
【００３３】
請求項１０の発明により、画像表価値を計測パターンの画像面積で正規化することにより、計測パターンの形状によらず同一の画像表価値で判断することが可能となる。
【００３４】
請求項１１の発明により、コンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体に格納したことにより、画像評価装置を汎用的に構築することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
次に、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００３６】
図１は、本発明の一実施形態の画像評価装置の構成を示すブロック図である。
【００３７】
図１を参照すると、ＣＰＵ１と、画像入力部２と、メモリ３と、色変換部４と、クラスタ分析部５と、二値化処理部６と、画像特徴量算出部７と、画像評価値算出部８と、評価結果出力部９と、  ラベリング処理部１０と、粒子面積算出部１１とから構成されている。
【００３８】
ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１は、装置全体の動作を管理する。
【００３９】
画像入力部２は、ＣＣＤ（Charge−Coupled  Device）カメラやスキャナ、走査型ミクロ温度計被測定画像をＲＧＢ（Red  Green  Blue）デジタル信号として読み取る。
【００４０】
メモリ３は、ＣＰＵ１のワークメモリとして使用するとともに入力した画像データや計測した結果を格納する。
【００４１】
色変換部４は、各画素のＲＧＢ画像データをＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊色彩値などの物理量に変換する。
【００４２】
クラスタ分析部５は、前記物理量（画像データ）を色剤部、いわゆる色のある部分とそれ以外（例えば、地肌部のような色のない部分）のクラスタに分類する。
【００４３】
二値化処理部６は、前記複数のクラスタの中から選択された少なくとも１個以上のクラスタに属する画像データを二値化する。
【００４４】
画像特徴量算出部７は、二値化画像から画像特徴量を算出する。
【００４５】
画像評価値算出部８は、画像特徴量から画像評価値を算出する。
【００４６】
評価結果出力部９は、評価結果をモニタやプリンタ、ファイル等の外部出力する。
【００４７】
また、画像特徴量算出部７は、さらに二値化処理された画像に対して、ラベリング処理を行うラベリング処理部１０とラベリング処理された粒子の面積を算出する粒子面積算出部１１で構成される。
【００４８】
次に、図２には、本実施形態のブルーの細線に虫食いが発生した場合の出力画像を画像入力部２で読み取った画像が示されている。
【００４９】
画像入力部２で入力されたＲＧＢ画像データは色変換部４により、必要に応じてＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊色彩値などの物理量に変換される。特に、色変換の必要性がなければ、入力データをＲＧＢ画像データをスルーして出力させても構わない。
【００５０】
ここで、図２からも明らかなように、４色タンデム方式の画像形成装置では位置合わせ精度の限界によって、２次色以上の出力画像に色ズレが発生することがある。２次色以上というのは、ブラック、シアン、マゼンダ、イエローの４色のうち、２色以上を組合せた色のことである。
【００５１】
図３には、色ズレが発生している画像に対して輝度情報を元にモノクロ画像に変換した画像が示されている。
【００５２】
図３に示すように、色ズレによる色味成分の相違により細線部の画像データの均一性が損なわれるため、一定閾値による二値化を行っても細線部の内側に発生する画像抜け部を精度よく抽出することができない。そこで、変換された画像データから計測パターンを抽出する処理を最初に行う。
【００５３】
クラスタ分析部５は、Ｋ−平均法と呼ばれるクラスタ分析手法により各画素を色形成要素である各色の色剤部と、地肌部のクラスタの少なくとも２個以上のクラスタに分類する。
【００５４】
例えば、ブルーの細線を計測対象とする場合は、紙などの白地肌部とシアン、マゼンダ、ブルー各色剤部の４つのクラスタに分類し、画像を領域分割する。なお、クラスタ分析手法は生成されるクラスタ総数を前もって指定できる方法であれば、Ｋ−平均法以外の手法であっても構わない。
【００５５】
また、クラスタ分析を行う際は、各クラスタの中心の初期値によりその分析結果が変わる場合があるので、そのクラスタに属することが望ましいと判断される適当な代表点（色）を与える。
【００５６】
例えば、画像入力部２から得られたＲＧＢ実測値や色変換後の物理量を与えてもよく、計測対象となる色剤の分光反射率や画像入力部の入出力特性を加味したシュミレーションによる予測値や設定値を用いてもよい。
【００５７】
図４には、本実施形態の図２に示すブルーの細線の画像を地肌クラスタ１２、シアンクラスタ１３、マゼンダクラスタ１４、ブルークラスタ１５の４つのクラスタに分類した結果が示されている。
【００５８】
図４に示すように、クラスタ分析を行うことで、被計測画像の中に含まれる計測パターンを色ズレと分離して抽出することができる。
【００５９】
ここで、ブルークラスタ１５をそのまま計測パターンと判断してもよいが、パターンの内側に大きな虫食いが発生している場合にはその部分が孤立点となり、本来あるべき理想パターンを選択することができない。そこで、孤立点を除去するための処理を施す。
【００６０】
ここではラベリング処理を用いて孤立点除去を行う方法を示すが、一般的には膨張・収縮処理などにより孤立点を除去する方法もある。
【００６１】
現在、選択しているクラスタを白、その他のクラスタを黒として二値化し、ラベリング処理を行う。
【００６２】
図５には、本実施形態のブルークラスタを選択した二値化画像が示されている。
【００６３】
図５のように、ブルークラスタを選択した場合、図５の画像に対して白粒子に注目したラベリング処理を行い、その画像面積の大きさから計測パターン領域と地肌部の領域に分離することができる。
【００６４】
つまり、画像面積が大きい粒子を地肌部、小さい粒子を計測パターン部と判断し、計測パターン部と判断された粒子を黒に塗りつぶすことで、ブルークラスタに属させる。
【００６５】
図６には、前記実施例の結果が示されている。
【００６６】
次に、計測パターン以外のクラスタに含まれるノイズを除去するため、黒粒子に注目したラベリング処理により孤立点除去を行う。その結果は前回と同様である。
【００６７】
図７には、図６の画像に対して孤立点除去を行った結果が示されている。
【００６８】
以上の操作により、被測定画像の中からブルーの計測パターンのみを抽出することができる。
【００６９】
ここで、図７の黒粒子の面積、すなわちブルークラスタの総データ数をＳＯとする。
【００７０】
ところで、評価対象となる計測パターンに抜けが生じている場合、抽出されたブルークラスタに属するデータの中から異常値を抽出するため、ブルークラスタに属する画像データのみを対象に再度クラスタ分析を行う。
【００７１】
図８には、ブルークラスタに属する画像データを黒、それ以外のクラスタを白に置き換えた結果が示されている。
【００７２】
図８において、計測パターンの中に含まれる抜け量は白画素の総和面積ＳWで表わされることになる。更に、画像評価値ｐは総データ数に対する抜け量の割合を指標とする。
【００７３】
すなわち、ｐ＝ＳW／ＳＯ×１００（％）であり、ｐの値が小さいほど画像品質は良好であると判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本発明の一実施形態の画像評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態のブルーの細線に虫食いが発生した場合の出力画像である。
【図３】本発明の一実施形態の色ズレが発生している画像を輝度情報を元にモノクロ画像に変換した画像である。
【図４】本発明の一実施形態の図２に示すブルーの細線の画像を４つのクラスタに分類した結果の画像である。
【図５】本発明の一実施形態のブルークラスタを選択した二値化画像である。
【図６】本発明の一実施形態の図５の画像にラベリング処理を行い、画像面積の大きさから計測パターン領域と地肌部の領域に分離した画像である。
【図７】本発明の一実施形態の図６の画像に対して孤立点除去を行った結果の画像である。
【図８】本発明の一実施形態のブルークラスタに属する画像データを黒、それ以外のクラスタを白に置き換えた結果の画像である。
【符号の説明】
【００７５】
１    ＣＰＵ
２    画像入力部
３    メモリ
４    色変換部
５    クラスタ分析部
６    二値化処理部
７    画像特徴量算出部
８    画像評価値算出部
９    評価結果出力部
１０    ラベリング処理部
１１    粒子面積算出部
１２    地肌クラスタ
１３    シアンクラスタ
１４    マゼンダクラスタ
１５    ブルークラスタ
【図１】
2006165961.tif 000003
【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】
2006165961.tif 000008
【図７】
2006165961.tif 000009
【図８】
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