(57)【要約】【課題】  印刷物の面積階調画像をプルーフでも用い、網点面積率の測定精度が高く、ドットゲインを的確に再現でき、網点構造や画質を正確に再現できるプルーフが作成可能な方法を提供する。【解決手段】  画素ごとの２値データの集合体である第１の面積階調画像から、第２の面積階調画像を形成する方法で、第１画像の網点境界に位置する境界画素ごとに、大きさが網１００％の網点１つが占める大きさと同じかより小さい少なくとも２種のマスクを用い、各マスク内の網点が占める面積率を求めるステップと、面積率から網％を推定するステップと、推定網％に基づいて境界画素の一部の２値データを変更して第２画像を形成するステップとを有し、マスクには、各境界画素が略中心に位置するマスクＡと、各境界画素が略中心から外れて位置するマスクＢとを含む。【選択図】  図１１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画素ごとの２値データの集合体である第１の面積階調画像から、第２の面積階調画像を形成する面積階調画像形成方法であって、前記第１の面積階調画像の網点境界に位置する境界画素ごとに、大きさが前記網点面積率が１００％の網点１つが占める大きさと同じか若しくはより小さい少なくとも２種のマスクを用いて、前記各マスク内において前記網点が占める部分面積率をそれぞれ求めるステップと、前記部分面積率から前記網点の網点面積率を推定するステップと、前記推定された網点面積率に基づいて前記の境界画素の少なくとも一部の前記２値データを変更して前記第２の面積階調画像を形成するステップとを有し、前記少なくとも２種のマスクには、各境界画素が略中心に位置するマスクＡと、各境界画素が前記の略中心から外れた位置に位置するマスクＢとを含むことを特徴とする画像形成方法。
【請求項２】
前記のマスクＢは、前記の境界画素が前記マスクＢが有する２本の対角線の１本にほぼ沿った位置に位置するものであることを特徴とする請求項１に記載の画像形成方法。
【請求項３】
前記の網点面積率の推定にあたり、前記の少なくとも２種のマスクから求められた部分面積率の大きい方を、前記の網点面積率とすることを特徴とする請求項１または２に記載の画像形成方法。
【請求項４】
前記の境界画素の少なくとも一部の前記２値データを、前記推定された網点面積率に基づいて変更するにあたり、前記の第１の面積階調画像を用いて構成される印刷物のドットゲインカーブに基づいて変更がなされ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形成方法。
【請求項５】
画素ごとの２値データの集合体である第１の面積階調画像から、第２の面積階調画像を形成する面積階調画像形成装置であって、前記第１の面積階調画像の網点境界に位置する境界画素ごとに、大きさが前記網点面積率が１００％の網点１つが占める大きさと同じか若しくはより小さい少なくとも２種のマスクを用いて、前記各マスク内において前記網点が占める部分面積率をそれぞれ求める部分面積率測定手段と、前記部分面積率から前記網点の網点面積率を推定する網点面積率推定手段と、前記推定された網点面積率に基づいて前記の境界画素の少なくとも一部の前記２値データを変更して前記第２の面積階調画像を形成する網点面積率調整手段とを備え、前記少なくとも２種のマスクには、各境界画素が略中心に位置するマスクＡと、各境界画素が前記の略中心から外れた位置に位置するマスクＢとを含むことを特徴とする画像形成装置。
【請求項６】
画素ごとの２値データの集合体である第１の面積階調画像を用いて印刷物を出力する印刷工程と、前記第１の面積階調画像から形成された第２の面積階調画像を用いて、前記印刷物のプルーフを出力するプルーフ出力工程とを備えた画像形成方法であって、前記プルーフ出力工程は、前記第１の面積階調画像の網点境界に位置する境界画素ごとに、大きさが前記網点面積率が１００％の網点１つが占める大きさと同じか若しくはより小さい少なくとも２種のマスクを用いて、前記各マスク内において前記網点が占める部分面積率をそれぞれ求めるステップと、前記部分面積率から前記網点の網点面積率を推定するステップと、前記推定された網点面積率に基づいて前記の境界画素の少なくとも一部の前記２値データを変更して前記第２の面積階調画像を形成するステップとを有し、前記少なくとも２種のマスクには、各境界画素が略中心に位置するマスクＡと、各境界画素が前記の略中心から外れた位置に位置するマスクＢとを含むことを特徴とする画像形成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、印刷物の色校正としての面積階調画像を形成するための画像形成方法及び画像形成装置に関する。より具体的には、ＲＩＰ（Raster Image Processor）により分版とドットごとの２値化がなされた印刷機用の面積階調画像に基づいて、印刷物に近似した色校正が得られる画像形成方法及びそのための画像形成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
印刷原稿がコンピュータ上でデジタルデータとして作成され、ＲＩＰを通して印刷用の面積階調画像を形成することが普通に行われるようになってきた。通常のカラー印刷では、少なくともシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、墨（Ｋ）の４版の印刷用の面積階調画像が、印刷原稿からＲＩＰを通して作成され、印刷に使用される。
【０００３】
この面積階調画像は、ドット（画素）の集合体として構成され、画像の階調は網点面積の大小により表現される。各ドットには、対応する印刷物においてインキが置かれる網点部のドットであるか、インキのないヌケ部のドットであるかのいずれかを意味する１ビット（２値）のデータが貼り付けられている。
【０００４】
ところで、印刷版を作成・試し刷りした後に修正を施すのは無駄が多い。そのため、印刷版の作成前に、印刷物と同じ面積階調画像を出力し、あらかじめ印刷物の文字や色調の仕上がりをチェックするプルーフが作成されるのが通常である。プルーフの作成は、印刷機とは異なる出力方式のプルーファと呼ばれる画像形成装置を用いて行われるが、その際に用いられる面積階調画像は、印刷用とは異なるプルーフ用の調整がなされたＲＩＰを通したものが用いられる。これは、印刷機では網点が太るドットゲインが生じる一方、出力方式が異なる画像形成装置では必ずしも同じドットゲインが生じないこと、および色材の違いにより両者の発色特性が異なる等の理由による。そのため、コンピュータで作成された印刷原稿は、印刷用ＲＩＰとプルーフ用ＲＩＰの両方に送られ、それぞれで面積階調画像が生成されるのが通常である。
【０００５】
しかし、この結果、プルーフと印刷物との全体的な画質をほぼ合致させた場合には、プルーファの装置及び材料の特性に起因して、細部の網点形状や大きさが異なることがあった。また、プルーフの網１００％のベタ部の色調（ベタ色）を印刷物に合わせると、網点面積率が５０％程度の部分の色調がずれたりするため、ベタ部の色調を印刷物からずらせてバランスをとるようなことも行われていた。さらに、ＲＩＰが異なることにより、指定するフォントの設定の誤り、網点形状の設定の誤りなどの人為的なミスが生じることもあった。
【０００６】
そのため、印刷用ＲＩＰから得られた面積階調画像に対してドットゲイン調整することで、これをプルーファでも使用して適切なプルーフを得ようとする技術開発が行われている。その際、ドットゲイン調整を的確に行うには、印刷用面積階調画像の局所的な網点面積率を特定する必要がある。網点面積率を特定する方法としては、面積階調画像を一定の大きさの複数の区画に分割し、各区画ごとに網点面積率を特定する方法が知られている。しかし、この方法では区画への分割の仕方が規則的であり、網点太り処理後に予期せぬムラを生じたりする。そのため、一定の平均化処理を加える等の修正を要するが、この処理負担が大きい上に鮮鋭性の劣化を伴うなど必ずしも十分な結果が得られない。
【０００７】
例えば、印刷機と同じ面積階調画像を用いて印刷におけるドットゲインを他の出力装置で表現できる画像校正方法においてドット面積率を推定するステップとして、ビットマップの低域フィルタ処理とサブサンプリングを行う画像構成方法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。具体的には、中間調ビットマップ画像を提供するｓｔｅｐと、上記のようにしてドット面積率を推定するｓｔｅｐと、所定の色校正関数によって目標となるドット面積率を計算するｓｔｅｐと、修正された画像を形成するためにｏｎ状態、ｏｆｆ状態に変換する画素数Ｎを計算するｓｔｅｐとＮ個の画素をｏｎ、ｏｆｆ状態を変換するｓｔｅｐを備える中間調ピットマップ画像の校正方法が開示されている。この方法によれば、色校正関数を適切に設定することにより、印刷物の網点面積率に一致するプルーフ画像を得ることが可能になるとされている。しかし、この方法を用いても、マスクの大きさが網点の最大面積と近い大きさであってもムラを生じることがあり、これを消すためには大きな負荷をかけて演算処理する必要を生じる。また、鮮鋭性の劣化などが避けがたいのが実情であった。
【０００８】
また、ＲＩＰに関する記載はないが、色材としてハロゲン化銀感光材料を用いた場合に、濃度とドットゲインとを露光によって各々独立に制御して面積階調画像を形成する面積階調画像の形成方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開２００４−４０７８１号公報
【特許文献２】特開２００２−３４１４７０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、印刷物の作成に用いる面積階調画像をプルーフの作成でも共通に用いた場合に、面積階調画像の網点面積率の測定精度が高く、ドットゲインを的確に再現でき、印刷物の網点構造や画質を正確に再現できるプルーフが作成可能な画像形成方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１は、画素ごとの２値データの集合体である第１の面積階調画像から、第２の面積階調画像を形成する面積階調画像形成方法であって、前記第１の面積階調画像の網点境界に位置する境界画素ごとに、大きさが前記網点面積率が１００％の網点１つが占める大きさと同じか若しくはより小さい少なくとも２種のマスクを用いて、前記各マスク内において前記網点が占める部分面積率をそれぞれ求めるステップと、前記部分面積率から前記網点の網点面積率を推定するステップと、前記推定された網点面積率に基づいて前記の境界画素の少なくとも一部の前記２値データを変更して前記第２の面積階調画像を形成するステップとを有し、前記少なくとも２種のマスクには、各境界画素が略中心に位置するマスクＡと、各境界画素が前記の略中心から外れた位置に位置するマスクＢとを含むことを特徴とする画像形成方法である。
【００１１】
ここで、前記のマスクＢは、前記の境界画素が前記マスクＢが有する２本の対角線の１本にほぼ沿った位置に位置するものであることは好ましい。また、前記の網点面積率の推定にあたり、前記の少なくとも２種のマスクから求められた部分面積率の大きい方を、前記の網点面積率とすることは好ましい。また、前記の境界画素の少なくとも一部の前記２値データを、前記推定された網点面積率に基づいて変更するにあたり、前記の第１の面積階調画像を用いて構成される印刷物のドットゲインカーブに基づいて変更がなされることは好ましい。
【００１２】
発明の第２は、画素ごとの２値データの集合体である第１の面積階調画像から、第２の面積階調画像を形成する面積階調画像形成装置であって、前記第１の面積階調画像の網点境界に位置する境界画素ごとに、大きさが前記網点面積率が１００％の網点１つが占める大きさと同じか若しくはより小さい少なくとも２種のマスクを用いて、前記各マスク内において前記網点が占める部分面積率をそれぞれ求める部分面積率測定手段と、前記部分面積率から前記網点の網点面積率を推定する網点面積率推定手段と、前記推定された網点面積率に基づいて前記の境界画素の少なくとも一部の前記２値データを変更して前記第２の面積階調画像を形成する網点面積率調整手段とを備え、前記少なくとも２種のマスクには、各境界画素が略中心に位置するマスクＡと、各境界画素が前記の略中心から外れた位置に位置するマスクＢとを含むことを特徴とする画像形成装置である。
【００１３】
発明の第３は、画素ごとの２値データの集合体である第１の面積階調画像を用いて印刷物を出力する印刷工程と、前記第１の面積階調画像から形成された第２の面積階調画像を用いて、前記印刷物のプルーフを出力するプルーフ出力工程とを備えた画像形成方法であって、前記プルーフ出力工程は、前記第１の面積階調画像の網点境界に位置する境界画素ごとに、大きさが前記網点面積率が１００％の網点１つが占める大きさと同じか若しくはより小さい少なくとも２種のマスクを用いて、前記各マスク内において前記網点が占める部分面積率をそれぞれ求めるステップと、前記部分面積率から前記網点の網点面積率を推定するステップと、前記推定された網点面積率に基づいて前記の境界画素の少なくとも一部の前記２値データを変更して前記第２の面積階調画像を形成するステップとを有し、前記少なくとも２種のマスクには、各境界画素が略中心に位置するマスクＡと、各境界画素が前記の略中心から外れた位置に位置するマスクＢとを含むことを特徴とする画像形成方法である。
【発明の効果】
【００１４】
印刷物の作成に用いる面積階調画像を用い、周期的なムラを生じることなく網点面積率を精度良く特定できる。この結果、プルーフで的確なドットゲイン調整を行うことができ、印刷物の網点構造や画質をプルーフで的確に再現できる。これにより、ＲＩＰ処理を一回だけとすることができ、複数のＲＩＰを用いることによる予期せぬトラブルを避けることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。図１は、本発明の画像形成方法または画像形成装置を含む処理流れを具体化した場合の全体流れの例を示した図である。まず、ＤＴＰ（Desk Top Publishing）システム１０により、例えば、ＰＤＦ（Portable Document Format）等のファイルとして印刷原稿１１が作成される。
【００１６】
次に、この印刷原稿１１が、ＲＩＰ２０により複数の印刷半への分版と、画素ごとの２値化処理と網点化処理がなされて第１の面積階調画像２１が得られる。具体的には、図形を構成するベクトルデータを含む印刷原稿を、要素色に色分解すると共に、印刷や表示が可能な２値データの集合であるビットマップに展開する。その際、印刷原稿で色の濃度で表現されていた階調を、網点の面積に変換してその大小で階調を表現する。
【００１７】
この第１の面積階調画像２１の例を図２に示す。図２では、標準的な線数の場合に略対応した画像を例として示した。画像は画素の集合体として構成され、インキが置かれる部分である網点５は、インキが置かれること（２値データは、例えば「１」）を意味する斜線が付された画素２の集合により構成されている。網点以外の画素１はインキが置かれないこと（２値データは、例えば「０」）を意味する。ここで、太線の縦横線８は、線数に対応して、網点が出現する周期の一つ分に相当する大きさの複数の区画に画像を区分する線である。言い換えれば、この区画は、網点面積率が１００％の場合の網点１個が占める面積となる。この区画一つの大きさを基準にして、後述するマスクの大きさを決定する。
【００１８】
ＲＩＰ２０で得られた第１の面積階調画像２１は、そのまま印刷機３０と画像形成装置４０に送られて、それぞれから印刷物３１と、ドットゲイン調整がなされた第２の面積階調画像４１が得られる。続いて、この第２の面積階調画像４１が、さらに出力装置５０に送られてプルーフ５１が出力されて処理が終了する。
【００１９】
このように、ＲＩＰ２０から得られた第１の面積階調画像２１が印刷機３０と画像形成装置４０とで共通に用いられるから、両者で網点形状や線数等の基本的な網点構造は同じとなる。しかし、印刷機３０で生じるドットゲインは、第１の面積階調画像２１には含まれないため、画像形成装置４０では以下に説明する処理を行う。
【００２０】
なお、実際の印刷機３０では、カラー表現のため、一つの印刷物に対して複数の色の印刷版が組み合わせて用いられる。そのため、印刷版の数に応じて第１の面積階調画像２１も複数になる。しかし、以下では説明を簡単にするため一つの面積階調画像に関してだけ説明する。実際の処理では、以下の説明を複数の面積階調画像の場合に適宜拡張すればよい。また、出力装置５０は特に限定されず、ハロゲン化銀感光材料をＬＥＤ等を用いて露光・現像する装置やインクジェットプリンタまたは熱転写型プリンタ等の、プルーフ形成に用いることができる出力装置であれば良い。
【００２１】
図１の画像形成装置４０で行われる処理の概略流れを図３のフローチャートに示した。まず、処理がスタートすると、印刷機３０で生じるドットゲインに対応して網点を太らせるドットゲイン調整が行われ、第２の面積階調画像４１が得られる（Ｓ１００ステップ）。このステップにおける処理の詳細は後述する。
【００２２】
続いて、印刷物において網点面積率が１００％において表現される各種の色に対応した色をプルーフで発色するための条件が、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）から特定され（Ｓ２００ステップ）、第２の面積階調画像と組み合わせて出力装置５０に出力される。なお、ルックアップテーブルとは、出力装置５０のいわゆるデバイスプロファイルを格納したテーブルであり、印刷物で表現される複数の色をプルーフで再現するために、出力装置で用いることができる要素色ごとの色濃度の組み合わせを特定するテーブルである。
【００２３】
続いて、出力装置５０では、Ｓ２００ステップから送られたデータに基づいてプルーフ５１を形成して出力する（Ｓ２１０ステップ）。これで全体の処理が終了する。
【００２４】
次に、図３のＳ１００ステップの詳細について、図４のフローチャートを用いて説明する。まず、ＲＩＰ２０を経た第１の面積階調画像２１が画像形成装置４０に入力されると、合わせて別途測定された印刷機３０のドットゲインのデータが入力される（Ｓ１１０ステップ）。ここで、ドットゲインのデータは、別途用意された標準印刷物を用いて測定されたものである。具体的には、標準印刷物の網点面積率が０％の白地と１００％のベタ地と、それらの中間である網点面積率が５０％の濃度をそれぞれ光学的に測定し、これらから網点面積率が５０％の網点の太り量を演算して、あらかじめ求められる。
【００２５】
次に、入力されたドットゲインのデータから、ドットゲインテーブルが構成される（Ｓ１２０ステップ）。ドットゲインテーブルは、網点面積率が変化した場合に生じるドットゲインをあらかじめ特定するためのテーブルである。このテーブルは、印刷物におけるドットゲインが、網点面積率と図５に示すごとき一定の関係を有することを前提として構成される。このため、網点面積率が５０％のドットゲインのデータだけから、全部の網点面積率のドットゲインのデータを得ることができる。この図５の曲線の形状を微妙に調整することにより、細かいドットゲイン調整を行うことができる。なお、図５は、簡単のため、網５０％近傍のトーンジャンプは無視している。
【００２６】
ドットゲインテーブルの例を図６に示す。図６で網点面積率が５０％の行のドットゲインの欄に「×１．０」と記載されているのは、Ｓ１１０ステップで入力されたドットゲインのデータを１．０倍してこの欄に格納する意味である。他の欄は、５０％の値を基準として、図５のカーブに従って求められた値が格納される。
【００２７】
次に、網点の境界画素が特定される（Ｓ１３０ステップ）。網点の境界画素は、通常通り、印刷物におけるドットゲインが正で網点が太るように画像を修正する必要がある場合は、網点に隣接しているが網点には含まれない画素である。このような境界画素を特定するためのフィルタを図７に示す。このフィルタでは、中央の注目画素６１が、２値データが「０（非発色）」である場合に、その４連結位置に位置する検査画素６２の２値データを調べ、いずれかの検査画素６２の２値データが「１（発色）」であれば、その注目画素６１を境界画素と判定する。
【００２８】
図２に示した面積階調画像において、上記のように境界画素を特定した結果を図８に示す。図８では、境界画素３を太線で示した。この境界画素３がドットゲイン調整の対象画素となる。また、面積階調画像を構成する画素のうち、境界画素を画素ごとに特定した境界画素テーブルが構成される。このテーブルの例を図９に示す。図９のテーブルでは、ある画素が境界画素である場合に、画素種別に「１」が格納され、ある画素が境界画素でない場合には「０」が格納される。
【００２９】
なお、境界画素は網点に直接隣接する１列分だけとしているが、これは、多くの場合、１列分を考慮すれば必要なドットゲインを第２の面積階調画像に反映するのに十分であることによる。ただし、ドットゲイン調整の大きさに対応して、必要であれば複数列としてもよい。例えば、図２で、図７のような４連結のフィルタではなく８連結のフィルタを用いることにより、網点境界から２列の境界画素を特定することができる。なお、ドットゲインが負の場合は、網点境界に隣接するが網点内部に位置する画素を境界画素として同様に特定すればよい。
【００３０】
次に、網点面積率を推定するステップに移る。この推定ステップは、互いに境界画素の位置が異なる少なくとも２つのマスクを用いて、境界画素ごとに、部分面積率を測定するＳ１４０〜１５０ステップと、これらの部分面積率から、目的とする網点面積率を推定するＳ１６０ステップとからなる。
【００３１】
まず、図１０（１）に示したマスクＡを用意する。このマスクＡは、注目画素７１と、注目画素７１を中心画素とする９画素×９画素−１画素＝８０画素の検査画素７２とからなり、全体で正方形をなしている。なお、図１０（１）のようなマスクＡでは、注目画素７１はマスクの中心画素であるが、８画素×８画素や１０画素×１０画素のような偶数個の画素を用いたマスクでは中心画素が存在しない。しかし、このような場合は、中心に位置する２×２の４画素のうち、いずれか一つを注目画素とすればよい。略中心とは、このような場合を含める意味である。
【００３２】
このマスクを用いて、境界画素を注目画素７１とした場合に、検査画素７２のうちの２値データが「１（発色）」となっている画素数を、各境界画素ごとにカウントする（Ｓ１４０ステップ）。この状態を図１１（１）に示す。図１１（１）では、２値データが「１（発色）」となっている画素として３０画素がマスクＡ内に含まれている。このカウント値が、マスクＡ全体の画素数８１に占める割合を、部分面積率Ａと定義する。マスクＡの大きさを固定して考える場合は、カウント値自体を部分面積率Ａとして用いることもできる。測定された部分面積率Ａの値は、境界画素ごとに、図１２に示した面積率テーブルに格納される。
【００３３】
このように、部分面積率は境界画素ごとに測定値が存在し、その測定値は、同じ網点の境界画素を測定しても、その境界画素が網点のどの位置にいるかによって変動することになる。この部分面積率をそのまま境界画素ごとの網点面積率として推定するようにしてもよいし、境界画素間で何らかの平均化を行って網点面積率を推定するようにしても良い。このようにすることにより、第２の面積階調画像で予期せぬパターンを生じたりすることなく網点面積率を推定することができる。ところが、このようにして推定された網点面積率にはそれなりの精度があるものの、その精度は必ずしも十分ではない。例えば、図５に記載したドットゲインカーブを微調整した場合に、その微調整の結果を第２の面積階調画像に的確には反映しにくい。
【００３４】
そのため、さらに図１０（２）に記載のごときマスクＢを用意する。マスクＢは、マスクＡと同じ大きさの９×９のマスクであるが、注目画素８１がマスクの略中心を外れている点がマスクＡと異なる。図１０（２）の例では、注目画素８１は、図に向かって右方向に２列で上方向に２列ずれた位置にあり、互いに直交する２本の対角線８５のうちの１本の上にある。その他の画素は、マスクＡと同様に検査画素８２である。
【００３５】
このマスクＢを用いて、マスクＡと同様にして、ある境界画素を注目画素８１とした場合に、検査画素８２のうちの２値データが「１（発色）」となっている画素数を、各境界画素ごとにカウントする（Ｓ１５０ステップ）。この状態を図１１（２）に示す。図１１（２）では、２値データが「１（発色）」となっている画素として５０画素がマスクＢ内に含まれている。このカウント値が、マスクＢ全体の画素数８１に占める割合を、部分面積率Ｂと定義する。測定された部分面積率Ｂの値は、境界画素ごとに、図１２に示した面積率テーブルに格納される。
【００３６】
このマスクＢによる部分面積率Ｂは、同じ網点の同じ境界画素について測定したにもかかわらず、マスクＡを用いた場合の部分面積率Ａと値が異なる。部分面積率Ａは、測定方法の特性上、網点面積率が高い画像領域で、正しい網点面積率の値よりも低い値となる傾向があるが、部分面積率Ｂは、逆に高い値となる傾向がある。また、網点面積率が低いハイライト画像領域では、部分面積率ＡとＢはいずれも同様な値となる傾向にある。
【００３７】
そこで、これらを用いて、網点面積率を推定する（Ｓ１６０ステップ）。推定の一つの方法は、単純に部分面積率ＡとＢを比較し、大きい方を網点面積率と推定するとする方法である。このようにすることで、特に網点面積率が高い画像領域で、より精度高く網点面積率を推定することが可能となる。また、網点面積率が比較的高い画像領域では、部分面積率Ｂを網点面積率とし、その他の画像領域では、部分面積率Ａを採用するようにしても良い。あるいは、部分面積率の大小に応じて、部分面積率Ａと部分面積率Ｂに重みをつけて平均化したものを網点面積率としても良い。いずれにせよ、網点形状とマスク形状に対応してもっとも実際の網点面積率に近似するように定めればよい。以下の説明では、単純に部分面積率ＡとＢを比較し、大きい方を網点面積率と推定する方法を採用した場合について説明する。推定された網点面積率の値は、境界画素ごとに、図１２に示した面積率テーブルに格納される。これで網点面積率が境界画素ごとに確定する。
【００３８】
ところで、マスクＡ、Ｂの大きさは、いずれも図２に示した太線の縦横線８で囲まれた単位区画の大きさ（図２の例では１４画素×１４画素）より小さく設定されている。このマスクの大きさ、処理負荷（ソフトウェア処理では処理速度、ハードウェア処理では回路規模）と、画像の線数、画像の解像度、画像を補正する際に求められる網点面積率の段階数、画像の鮮鋭性等を考慮して定めている。
【００３９】
まず、マスクの大きさは、部分面積率から面積階調画像の網点面積率を推定する処理の分解能に影響する。例えば、実際に線数が１７５線の画像を用いて面積率を測定してみると、マスクの大きさが３×３では、網点面積率がおよそ０〜５０％と５０〜１００％の２段階に網点面積率を判別可能であることがわかる。マスクの大きさが５×５では、網点面積率がおよそ０〜３０％、３０〜７０％、７０〜１００％の３段階に判別可能となる。７×７では、網点面積率が２０％刻みの５段階に判別可能であり、９×９では、網点面積率が１０％刻みの１０段階に判別可能となる。従って、好ましいマスクの大きさは、網点面積率に関する分解能の観点からは大きい方が好ましく、下限としては３×３＝９画素以上であることが好ましい。
【００４０】
一方、マスクが大きくなると処理負荷が増大するから、処理負荷の観点からはマスクの大きさは小さい方が好ましい。さらに、マスクの大きさは、網点の周期からやや小さい程度とするのが、面積率の演算に網点の周辺部分からの余計な影響を受けにくく好ましい。
【００４１】
そのため、マスクの大きさは、網点の１周期分と同程度か、またはそれをやや下回るのが好ましい。具体的には、マスクの大きさの上限は、網点の１周期分の最大の大きさに対して８５％以下であることがより好ましく、さらに好ましくは７５％以下である。また、マスクの大きさの下限は、網点の１周期分の最大の大きさに対して１３％以上であることが好ましく、より好ましくは２５％以上である。結局これらの観点から、ここで説明に用いているスクリーン線数１７５線の画像では、網点の周期は１３画素〜１５画素程度の範囲となる。そのため、上記の説明では、マスクの大きさとして、１７５線の場合に９×９＝８１画素を選択している。
【００４２】
ここで用いるマスクの種類は、マスクＡとマスクＢであるが、マスクＢの種類の数が増えるほど処理負担が増大する。一方で、網点面積率の推定精度が高くなるが、無駄な処理も増大して処理効率が低下する。例えば、図１０（２）に示したごとき対角線の一本に沿って、右上方向に注目画素８１を中心から外したマスクだけではなく、同様に左上方向に外したマスク、左下方向に外したマスク、右下方向に外したマスクのように、異なる位置に注目画素８１が位置する異なるマスクを併用することで、より網点面積率の推定精度を上げることができる。
【００４３】
しかし、この場合、網点のある１方向に位置する境界画素について網点面積率の推定精度を挙げるために役に立つマスクは１つだけであり、残りの３つによる処理は無駄になってしまう。網点の他の方向に位置する境界画素では、役に立つマスクは他の１つだけであり、残りの３つによる処理はやはり無駄になってしまう。つまり、マスクの種類を増やすほど無駄な処理負担が増大する。
【００４４】
そのため、マスクの種類の数は、上記の例のごとき最小の２つとするのが望ましい。ただし、処理負担の増大が特に問題とならない場合は、より数を増やして３つ以上として、推定精度を上げるようにしてもよい。
【００４５】
次に、網点の境界画素ごとに、画素増加確率の値を読み出す（Ｓ１７０ステップ）。具体的には、Ｓ１６０ステップで推定した網点面積率を用い、図６に示したドットゲインテーブルからドットゲインを読み出す。このドットゲインは、そのまま画素増加確率となる。
【００４６】
次に、読み出された画素増加確率の値を用い、別途画素増確率と同じ数値範囲で発生させた乱数と比較することで、対象の境界画素の２値データを「０（非発色）」から「１（発色）」に変えるか否かを判断する。これを全部の境界画素に対して行い、ランダムに境界画素を網点画素に変えていく。これにより第２の面積階調画像が構成される。つまり、境界画素の少なくとも一部の２値データを変更するとは、このようにして第２の面積階調画像を形成することを意味する。この第２の面積階調画像の例を図１３に示す。図１３の面積階調画像では、図２の面積階調画像と比較して、境界画素の一部が網点画素となっており、その結果、網点の大きさが大きくなってドットゲインが表現されていることがわかる。
【００４７】
このように、比較的正確に網点面積率を推定することができるから、例えば、図５に示したドットゲインカーブを微調整することで微妙な階調調整を行っても、その調整結果を第２の面積階調画像に的確に反映することが可能となる。また、このようにして構成した第２の面積階調画像では、単位区画に分割して網点面積率を測定しているのではないから、予期せぬムラを生じたりすることがない。また、マスクの種類の数を適正範囲に留めておけば、処理負担も適正範囲に留めることができる。
【００４８】
なお、マイナスのドットゲインを表現する場合は、網点内に含まれ、かつ網点境界に隣接する境界画素に対して上記と同様に２値データを変更する処理を行えばよい。また、プラスのドットゲインとマイナスのドットゲインは、Ｓ１１０ステップの入力値により判断できるから、これに応じて処理方法を切り替えればよい。
【００４９】
このようにしてドットゲイン調整された第２の面積階調画像を用いて、上記図３のフローチャートに関して説明したように、出力装置のデバイスプロファイルを用いた色の指定がなされてプルーフが構成される。その際、印刷物とプルーフとの色材の違いに基づく色調のずれがプルーフで発生する場合は、第２の面積階調画像において第１の面積階調画像から増加した境界画素の色調を、網点面積率１００％におけるベタ色からずらすようにしても良い。このようにすることで、網点全体のベタ色や網点構造を調整することなくプルーフ全体の画質を印刷物により近似させることが可能となる。このようにするには、網点面積率１００％におけるベタ色のルックアップテーブルに加え、増加する境界画素の色調を特定するルックアップテーブルをあらかじめ用意しておけばよい。
【００５０】
このような画像形成方法により得られるプルーフは、印刷機と同じＲＩＰを経た面積階調画像を、そのまま画像形成装置４０で用いているにも係わらず、目標とする印刷物に網点の形状や大きさの網点構造がきわめて近似したプルーフとなる。また、ドットゲインカーブを調整することで階調表現を微調整することも可能となる。
【００５１】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は以上に示された発明の具体的態様に限定されるものではない。例えば、マスクＢは、図１０（２）に記載したごとくマスクの対角線上に置く場合には限定されず、図１４（１）のようにマスクの辺に平行な中心線上に置かれていても良いし、図１４（２）のように対角線上でも中心線上でもない位置に置かれていても良い。いずれにせよ、略中心となる画素を外した位置であればよい。要は、網点形状に応じて、最も網点面積率の推定精度が高くなるように位置を調整すればよい。
【００５２】
また、上記の例では、網点形状とマスク形状が相似で４５度だけ角度が異なっているが、異なる形状のマスクとしたり、マスクと網点との角度を０度等の他の角度としたりしても良い。いずれにせよ、網点面積率の推定精度が高くなるようにすればよい。また、上記の例では、境界画素の全部に対してマスクＢを適用しているが、境界画素の一部をランダムに選択して、選択した境界画素だけにマスクＢを適用するようにしてもよい。
【００５３】
また、上記の説明では、画像形成装置４０の制御装置の機能は、汎用コンピュータ上で実行されるコンピュータプログラムにより実現されているが、専用のハードウェアにより実現しても良いことは言うまでもない。また、このプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納しても良い。プログラムを記録媒体に格納する際には、複数の部分に分割し、分割したものをそれぞれに記憶媒体に格納することも可能である。ここで、記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディクス、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等を言う。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】印刷とプルーフ作成の全体の処理流れを示したフローチャートである。
【図２】第１の面積階調画像の例を示した概念図である。
【図３】プルーフ作成の処理流れを示したフローチャートである。
【図４】画像形成装置における処理流れを示したフローチャートである。
【図５】印刷物の網点面積率に対するドットゲインのカーブを示した図である。
【図６】ドットゲインテーブルの例を示した概念図である。
【図７】境界画素を検出するフィルタの例を示した概念図である。
【図８】第１の面積階調画像において検出された境界画素を示した概念図である。
【図９】画素種別テーブルの例を示した概念図である。
【図１０】（１）マスクＡの例を示した概念図であり、（２）マスクＢの例を示した概念図である。
【図１１】（１）マスクＡによる部分面積率Ａの測定状況を示した概念図であり、（２）マスクＢによる部分面積率Ｂの測定状況を示した概念図である。
【図１２】面積率テーブルの例を示した概念図である。
【図１３】第２の面積階調画像の例を示した概念図である。
【図１４】マスクＢの他の例を示した概念図である。
【符号の説明】
【００５５】
１            画素（非網点部）
２            画素（網点部）
３            境界画素
５            網点
８            縦横線
６１、７１、８１、９１    注目画素
６２、７２、８２、９２    検査画素
７０、８０、９０      マスク
８５            対角線
９５            中心線
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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