(57)【要約】【課題】  入力画像データにおけるボソツキ画像を評価する場合において、簡単な処理で画像を定量的に評価できるようにする。【解決手段】  画像入力部１０１から入力された画像データは、色変換部１０４で画素ごとにＲＧＢ信号に変換される。入力画像が例えばシアンの画像パターンの場合は、上記変換されたＲＧＢ信号はＧ−Ｂ空間上に楕円体状に分布する。次に図形近似部１０５は、ＲＧＢ信号の分布を任意の図形、ここでは楕円体に近似する。次にこの楕円体のＧ−Ｂ空間上に分布する値のヒストグラム、又はその近似した正規分布の標準偏差から楕円体の各軸の径を示す座標を決定する。次に体積算出部１０６は、楕円体の各軸の径からこの楕円体の体積を算出する。評価結果出力部１０７は、算出された体積Ｖに基づいて入力された画像データに対する画像評価を行い、評価結果をユーザに出力する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データの評価を行う画像評価装置において、
前記画像データを色空間座標における物理量に変換する色変換手段と、
前記変換された物理量の分布を任意の形状に近似する近似手段と、
前記近似された形状の体積を算出する体積算出手段と、
前記算出された体積に基づいて前記画像データの評価を行う画像評価手段とを備えたことを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
前記色変換手段は、前記画像データの画素ごとに３刺激値またはCIE1976L*a*b*色彩値の色空間座標における物理量に変換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】
前記近似手段は、前記変換された物理量の分布を楕円体に近似することを特徴とする請求項１又は２記載の画像評価装置。
【請求項４】
前記画像データの画像は、ブラック、シアン、マゼンタ、イエローのデータからなり、前記色変換手段は、前記画像データをＲＧＢ信号に変換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】
画像データの評価を行う画像評価方法において、
画像データを色空間座標における物理量に変換し、変換された物理量の分布を任意の形状に近似し、近似された形状の体積を算出し、算出された体積に基づいて前記画像データの評価を行うことを特徴とする画像評価方法。
【請求項６】
前記画像データの物理量への変換は、画像データの画素ごとに３刺激値またはCIE1976L*a*b*色彩値の色空間座標における物理量に変換することを特徴とする請求項５記載の画像評価方法。
【請求項７】
前記任意の形状に変換する際、前記変換された物理量の分布を楕円体に近似することを特徴とする請求項５又は６記載の画像評価方法。
【請求項８】
前記画像データの画像は、ブラック、シアン、マゼンタ、イエローのデータからなり、前記画像データの物理量への変換は、前記画像データをＲＧＢ信号に変換することを特徴とする請求項５から７のいずれかに記載の画像評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複写機またはプリンタ等の画像形成装置等から得られる画像の画像品質の評価を行う画像評価装置及び画像評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像形成装置のプロセス不良等により均一パターンに対する色剤の埋まりが悪く、画像抜けが発生した状態の異常画像を「ボソツキ」と呼び、その画像品質の良否は定められたランク見本に基づいた官能的な評価となっている。従来の目視評価方法では、検査員の主観や個人差、評価結果自身に曖昧性があって、画像形成装置の品質向上のために検討した改善効果が定性的な判断となってしまうという問題がある。さらには長時間におよぶ評価を行うため、検査員の負担が大きいものである。
【０００３】
従来より、表色値と所定の基準地肌の表色値との差を算出し、表色値の差を軸とした空間である表色差空間上での領域を設定し算出された差が設定された領域内にあるか否かによって判定する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。また、入力される画像信号を所定間隔で間引きし、間引きした信号の色と予め登録された特定画像に含まれる色とが一致するかを判定し、一致する場合は空間的に所定の連続性を有するか否かを検出し、連続している画素の数をカウントするとともに、色空間上の体積を検出し、体積比率とカウント数に基づき特定画像か否かを判定し、特定された場合は忠実な画像形成を阻止すべく制御信号を出力する画像処理装置が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開２００３−６９８５１号公報
【特許文献２】特許第３２４５１５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の方法によれば、官能的な評価による評価精度の低下は解決できるが、あくまで人が異常と判定する領域に対する評価であり定量的な評価は行えないという問題がある。また、特許文献２の方法では、特定画像か否かを判定するために、カラー画像信号の数をカウントする処理と、特定画像を記憶し体積比較を行う処理が必要であり、処理が煩雑となるという問題がある。
本発明は、画像形成装置の出力画像におけるボソツキを評価する場合において、上述した問題を解決し、簡単な処理で画像を定量的に判定できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１の発明による画像評価装置は、画像データの評価を行う画像評価装置において、前記画像データを色空間座標における物理量に変換する色変換手段と、変換された物理量の分布を任意の形状に近似する近似手段と、近似された形状の体積を算出する体積算出手段と、算出された体積に基づいて前記画像データの評価を行う画像評価手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００６】
請求項２の発明による画像評価装置は、請求項１において、前記色変換手段は、画像データの画素ごとに３刺激値またはCIE1976L*a*b*色彩値の色空間座標における物理量に変換することを特徴とするものである。
請求項３の発明による画像評価装置は、請求項１又は２において、前記近似手段は、前記変換された物理量の分布を楕円体に近似することを特徴とするものである。
請求項４の発明による画像評価装置は、請求項１から３のいずれかにおいて、前記画像データの画像は、ブラック、シアン、マゼンタ、イエローからなり、前記色変換手段は、前記画像データをＲＧＢ信号に変換することを特徴とするものである。
【０００７】
請求項５の発明による画像評価方法は、前記画像データに対して評価を行う画像評価方法において、画像データを色空間座標における物理量に変換し、変換された物理量の分布を任意の形状に近似し、近似された形状の体積を算出し、算出された体積に基づいて前記画像データの評価を行うことを特徴とするものである。
【０００８】
請求項６の発明による画像評価装置は、請求項５において、前記画像データの物理量への変換は、画像データの画素ごとに３刺激値またはCIE1976L*a*b*色彩値の色空間座標における物理量に変換することを特徴とするものである。
請求項７の発明による画像評価装置は、請求項又は６において、前記任意の形状に変換する際、前記変換された物理量の分布を楕円体に近似することを特徴とするものである。
請求項８の発明による画像評価装置は、請求項５から７のいずれかにおいて、前記画像データの画像は、ブラック、シアン、マゼンタ、イエローからなり、前記画像データの物理量への変換は、前記画像データをＲＧＢ信号に変換することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１，５の発明によれば、入力された画像データを物理量に変換し、変換された物理量の分布を任意の形状に近似し、近似された形状の体積を算出し、算出された体積から画像を評価するようにしたことにより、画像のボソツキに関する評価を行う場合に、従来のように検査員による判定のばらつきをなくし、定量的な評価を精度良く且つ容易な処理で行うことができる。
【００１０】
請求項２，４，６，８の発明によれば、画像データを色空間座標における物理量に変換することで、フルカラーの画像に対応できるので、評価する画像の範囲を広げることができる。
【００１１】
請求項３，７の発明によれば、変換された物理量の分布を楕円体に近似することで、体積を算出するための処理が容易になり、定量的な評価を精度良く且つ容易な処理で行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は本発明の実施形態による画像評価装置のブロック図である。
図１において、スキャナ、カメラ等で構成される画像入力部１０１で読み取られた画像データはメモリ部１０２に記憶される。メモリ部１０２に記憶された画像データに対してＣＰＵ１０３は、色変換部１０４、図形近似部１０５、体積算出部１０６、評価結果出力部１０７による処理を行うことにより上記画像データの評価を行う。
【００１３】
画像入力部１０１から入力された画像データは、図２に示すように全面に色材が印刷されている画像パターンであり、ブラック、シアン、マゼンタ、イエローの各単色、もしくは任意の色を重ね合わせたパターンとする。この入力された画像データは、色変換部１０４において画素ごとに３刺激値ＲＧＢに変換される。ここで変換される物理量は、CIE1976L*a*b*色彩値等の色空間座標における物理量であってよい。次に、図形近似部１０５は、色変換部１０４により変換された物理量を任意の図形に近似する。体積算出部１０６は、近似された図形の体積を算出する。評価結果出力部１０７は、上記算出された判定値に基づいて画像評価を行い、評価結果を出力する。
【００１４】
一例として、シアン単色で印刷された画像パターンを画像入力部１０１で入力した場合の処理について説明する。
画像入力部１０１から入力された画像データは、色変換部１０４で画素ごとにＲＧＢ信号に変換される。変換されたＲＧＢ信号の分布を図３に示す。シアンの画像パターンの場合はＧ−Ｂ空間上に分布される。色材が均一に印刷されている場合は、分布はある１点に集中し、ボソツキ画像のように異常がある場合は図３に示すような楕円体状の３次元空間に分布が広がる。
【００１５】
次に、色変換部１０４で変換されたＲＧＢ信号に対して任意の図形に近似する図形近似部１０５の処理例を説明する。
図４は図３に示した分布をＧ−Ｂ空間上に投影した分布である。図５（ａ）はＧ−Ｂ空間上に分布する値のヒストグラムを示している。各軸ごとの最大値、最小値を検出することで、Ｇ−Ｂ空間上での座標（ｇ１，ｂ１）（ｇ２，ｂ２）を決定できる。あるいは図５（ｂ）のように分布を正規分布に近似し、その標準偏差から座標を決定できる。尚、本実施形態では標準偏差を用いたが、統計的手法で座標を決定できる方法であれば他の手法でもよい。同様に、Ｇ−Ｒ、Ｒ−Ｂ空間上でも同じ処理を行うことにより、楕円体の径を示す座標を決定できる。
【００１６】
体積算出部１０６は、図形近似部１０５で算出された楕円体の径からこの楕円体の体積を算出する。図６に示すように、各軸における径をａ，ｂ，ｃと定義すると、体積Ｖは一般に次の式（１）から算出できる。
体積Ｖ＝４πａｂｃ／３ ・・・（１）
評価結果出力部１０７は、式（１）で算出された体積Ｖに基づいて入力された画像データに対する画像評価を行い、評価結果をユーザに出力する。即ち、体積Ｖが小さいほど画像品質が良いことになる。
【００１７】
次に、図７は複数の色材によって印刷された画像データに対して色変換部１０４において変換された物理量の分布を示すものであるが、前記単色の場合と同様の処理を行うことにより、画像評価を行うことができる。また、楕円体の径となる座標が算出できることから、楕円体の傾きからボソツキを発生させている色を特定することも可能である。
【００１８】
本実施形態によれば、入力された画像データを色空間座標における物理量に変換し、変換された物理量の分布を任意の形状に近似し、近似された形状の体積を算出し、算出された体積から画像を評価するので、従来のような検査員による判定のばらつきをなくし、定量的な評価を精度良く且つ容易な処理でボソツキ画像に対する評価を行うことができる。また、画像データをCIE1976L*a*b*色彩値などの色空間座標における３刺激値ＲＧＢ等の物理量に変換するので、フルカラーの画像に対応でき、評価する画像の範囲を広げることができる。さらに、変換された物理量の分布を楕円体に近似するので、体積を算出するための処理を容易行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本実施形態による画像評価装置を示すブロック図である。
【図２】入力された画像データの一例を示す構成図である。
【図３】シアン単色で印刷された画像の画像データを画素ごとにＲＧＢ信号に変換した場合のＲＧＢ信号の分布を示す構成図である。
【図４】図３に示す分布をＧ−Ｂ空間上に投影した分布を示す構成図である。
【図５】（ａ）はＧ−Ｂ空間上に分布する値のヒストグラム、（ｂ）は分布を正規分布に近似したものである。
【図６】楕円体の体積を算出する場合の楕円体の各軸における径を示す構成図である。
【図７】画像データに対して色変換部において変換された物理量の分布を示す図である。
【符号の説明】
【００２０】
１０１    画像入力部
１０３    ＣＰＵ
１０４    色変換部
１０５    図形近似部
１０６    体積算出部
１０７    評価結果出力部
【図１】
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【図２】
2006172226.tif 000004
【図３】
2006172226.tif 000005
【図４】
2006172226.tif 000006
【図５】
2006172226.tif 000007
【図６】
2006172226.tif 000008
【図７】
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