(57)【要約】【課題】  バンディングや濃度むらなど部分的に発生する変動や非周期的な変動に対しても定量的に評価できる画像評価装置、画像評価方法、及び記録媒体を提供する。【解決手段】  被計測方向に沿った画像特性値の変動データを予め定められた一定区間ごとに分割し、分割して得られた各区間の画像特性値の特徴量を算出し、得られた特徴量のデータから実験計画法に基づくSN比を算出し、得られたSN比から前記画像品質の良否を評価することにより、複写機やプリンタ等の画像出力装置から得られる画像の品質の良否を定量的、かつ客観的に評価することができる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像形成装置の画像品質を評価する画像評価装置において、
被計測方向に沿った画像特性値の変動データを予め定められた一定区間ごとに分割するデータ分割手段と、
前記データ分割手段によって得られた各区間の画像特性値の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段によって得られたデータから実験計画法に基づくＳＮ比を算出するＳＮ比算出手段と、
前記ＳＮ比算出手段によって得られたＳＮ比から前記画像品質の良否を評価する評価手段と、
を有することを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
前記特徴量は最大値及び最小値であ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】
前記特徴量は平均値及び標準偏差であ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】
前記データ分割手段における分割数は可変であることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の画像評価装置。
【請求項５】
画像形成装置の画像品質を評価する画像評価方法において、
被計測方向に沿った画像特性値の変動データを予め定められた一定区間ごとに分割し、
分割して得られた各区間の画像特性値の特徴量を算出し、
得られた特徴量のデータから実験計画法に基づくＳＮ比を算出し、
得られたＳＮ比から前記画像品質の良否を評価することを特徴とする画像評価方法。
【請求項６】
前記特徴量は最大値及び最小値であることを特徴とする請求項５に記載の画像評価方法。
【請求項７】
前記特徴量は平均値及び標準偏差であることを特徴とする請求項５に記載の画像評価方法。
【請求項８】
前記変動データの分割数は可変であることを特徴とする請求項５から７のいずれか１項に記載の画像評価方法。
【請求項９】
画像形成装置の画像品質をコンピュータに評価させるための画像評価プログラムを記録した記録媒体において、
前記コンピュータに被計測方向に沿った画像特性値の変動データを予め定められた一定区間ごとに分割するデータ分割処理と、
前記データ分割処理によって得られた各区間の画像特性値の特徴量を算出する特徴量算出処理と、
前記特徴量算出処理によって得られたデータから実験計画法に基づくＳＮ比を算出するＳＮ比算出処理と、
前記ＳＮ比算出処理によって得られたＳＮ比から前記画像品質の良否を評価する評価処理と、
を実行させるための画像評価プログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複写機やプリンタ等の画像出力装置から得られる画像品質を評価する画像評価装置、画像評価方法、及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、複写機やプリンタ等の画像形成装置の普及に伴い、複写機またはプリンタ等の画像出力装置から得られる画像品質を評価する画像評価装置が開発されている。
例えば、出力画像評価では定められた画像品質項目に対して個別に評価できる画像評価装置を用いたり、ランク見本に基づいたランク１〜５の目視の判定を行う目視評価方法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平１１−１４８８６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、上述した特許文献１記載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、品質向上に繋がるデータが得られないという問題があった。さらには、長時間におよび評価を行うため、目を酷使し、検査員の負担が大きいものであった。特許文献１記載の技術は、画像形成装置の副走査方向の変動データをフーリエ変換によってムラやバンディングを定量化した方法であり、周期性のあるバンディングの良否を定量的に評価することができるようになったが、部分的に発生する変動や非周期的な変動が含まれる場合には正しく評価できないという問題があった。
【０００４】
そこで、本発明は、バンディングや濃度むらなど部分的に発生する変動や非周期的な変動に対しても定量的に評価できる画像評価装置、画像評価方法、及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】
【０００５】
上記課題を解決するため、請求項１記載の発明は、画像形成装置の画像品質を評価する画像評価装置において、被計測方向に沿った画像特性値の変動データを予め定められた一定区間ごとに分割するデータ分割手段と、前記データ分割手段によって得られた各区間の画像特性値の特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段によって得られたデータから実験計画法に基づくSN比（信号雑音比）を算出するSN比算出手段と、前記SN比算出手段によって得られたSN比から前記画像品質の良否を評価する評価手段とを有することを特徴とする。
【０００６】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記特徴量は最大値及び最小値であることを特徴とする。
【０００７】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記特徴量は平均値及び標準偏差であることを特徴とする。
【０００８】
請求項４記載の発明は、請求項１から３のいずれか１項記載の発明において、前記データ分割手段における分割数は可変であることを特徴とする。
【０００９】
請求項５記載の発明は、画像形成装置の画像品質を評価する画像評価方法において、被計測方向に沿った画像特性値の変動データを予め定められた一定区間ごとに分割し、分割して得られた各区間の画像特性値の特徴量を算出し、得られた特徴量のデータから実験計画法に基づくSN比を算出し、得られたSN比から前記画像品質の良否を評価することを特徴とする。
【００１０】
請求項６記載の発明は、請求項５記載の発明において、前記特徴量は最大値及び最小値であることを特徴とする。
【００１１】
請求項７記載の発明は、請求項５記載の発明において、前記特徴量は平均値及び標準偏差であることを特徴とする。
【００１２】
請求項８記載の発明は、請求項５から７のいずれか１項記載の発明において、前記変動データの分割数は可変であることを特徴とする。
【００１３】
請求項９記載の発明は、画像形成装置の画像品質をコンピュータに評価させるための画像評価プログラムを記録した記録媒体において、前記コンピュータに被計測方向に沿った画像特性値の変動データを予め定められた一定区間ごとに分割するデータ分割処理と、前記データ分割処理によって得られた各区間の画像特性値の特徴量を算出する特徴量算出処理と、前記特徴量算出処理によって得られたデータから実験計画法に基づくSN比を算出するSN比算出処理と、前記SN比算出処理によって得られたSN比から前記画像品質の良否を評価する評価処理とを実行させるための画像評価プログラムを記録したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
被計測方向に沿った画像特性値の変動データを予め定められた一定区間ごとに分割し、分割して得られた各区間の画像特性値の特徴量を算出し、得られた特徴量のデータから実験計画法に基づくSN比を算出し、得られたSN比から前記画像品質の良否を評価することにより、複写機やプリンタ等の画像出力装置から得られる画像の品質の良否を定量的、かつ客観的に評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明の一実施の形態は、画像形成装置の画像品質を評価する画像評価装置であって、被計測方向に沿った画像特性値の変動データを予め定められた一定区間ごとに分割するデータ分割手段と、データ分割手段によって得られた各区間の画像特性値の特徴量を算出する特徴量算出手段と、特徴量算出手段によって得られたデータから実験計画法に基づくSN比を算出するSN比算出手段と、SN比算出手段によって得られたSN比から画像品質の良否を評価する評価手段とを有するものである。
特徴量は最大値及び最小値であってもよく、平均値及び標準偏差であってもよく、データ分割手段における分割数は可変であってもよい。
【００１６】
本発明の他の実施の形態は、画像形成装置の画像品質を評価する画像評価方法であって、被計測方向に沿った画像特性値の変動データを予め定められた一定区間ごとに分割し、分割して得られた各区間の画像特性値の特徴量を算出し、得られた特徴量のデータから実験計画法に基づくSN比を算出し、得られたSN比から画像品質の良否を評価する方法である。
【００１７】
特徴量は最大値及び最小値であってもよく、平均値及び標準偏差であってもよく、変動データの分割数は可変であってもよい。
【００１８】
本発明の他の実施の形態は、画像形成装置の画像品質をコンピュータに評価させるための画像評価プログラムを記録した記録媒体であって、コンピュータに被計測方向に沿った画像特性値の変動データを予め定められた一定区間ごとに分割するデータ分割処理と、データ分割処理によって得られた各区間の画像特性値の特徴量を算出する特徴量算出処理と、特徴量算出処理によって得られたデータから実験計画法に基づくSN比を算出するSN比算出処理と、SN比算出処理によって得られたSN比から前記画像品質の良否を評価する評価処理とを実行させるための画像評価プログラムを記録した記録媒体である。
【実施例】
【００１９】
図１は本発明に係る画像評価装置の一実施例の構成を示すブロック図である。
図１に示す画像評価装置１は装置全体の動作を管理するCPU２と、CCDカメラやスキャナ、走査型ミクロ濃度計などで構成され、被計測画像を読み取る画像入力部３と、CPU２のワークメモリとして使用するとともに入力した画像パターンや画像データ、計測した結果を格納するメモリ４と、画像表示部５と、画像特性を計測する画像計測部６と、計測した画像特性値の変動を表す波形データを一定区間ごとに分割するデータ分割部７と、分割された各区間の画像特性値の特徴量を算出する特徴量算出部８と、算出された特徴量から実験計画法に基づくSN比を算出するSN比算出部９と、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ための評価結果出力部１０とを備える。
【００２０】
図２は画像形成装置で均一なハーフトーン画像を出力した際、部分的または突発的に現れる周期性のないジターが発生した被計測画像の一例を示したものである。
被計測画像を画像入力部３で異常発生部が含まれるように読み取り、デジタル画像データに変換する。
ここで、画像計測部６は、特開２００４−２１６７４３号公報に開示されているように、ドットピッチやドット径等の特性値を計測方向に連続計測して得られたデータ波形を取得する。これらのデータ波形は均一パターンを読み取った時の画像特性値の変動を表すため、計測方向によらず一定目標値を取ることが理想であるが、図３に示すように画像形成装置の機構動作による振動やプロセス条件、あるいはその他の外乱により、必ずしも一定値にはならない。
【００２１】
図３は副走査位置とピッチとの関係を示す図であり、横軸が副走査位置を示し、縦軸がピッチを示す。
しかし、これらのデータ波形に著しい変動が発生している場合はその周期性有無に関わらず、画像品質が著しく損なわれていると判断することができる。
ところで、そのデータ波形の変動に周期性があればフーリエ変換により得られた振幅スペクトルの大きさで画像品質の良否を評価することができるが、周期性がない場合にはフーリエ変換では現象を捉えることができず、評価方法としてはあまり有効な手段ではない。また、これらのデータ波形の全部のデータに対して実験計画法の望目特性としての解析を行う方法もあるが、計測した画像特性値をそのまま信号因子にした場合、データ量が非常に膨大で計算コストがかかるという問題がある。さらには、バンディング等の微小な画像位置変動は全体に埋もれてしまい、良好な画像との格差が明確に現われないという問題がある。
【００２２】
そこで、データ分割部７はデータ波形を一定区間ごとに分割し、特徴量算出部８はその区間内に含まれるデータ群の中で異常値の代表となる特徴量を算出する。ここでの特徴量とは（最大値と最小値）、または（平均値＋標準偏差）と（平均値−標準偏差）等としているが、データ波形の上下限を示す指標であれば何でも構わない。このように各区間ごとに上下限値を示す指標をそれぞれ算出し、図４に示すような折れ線グラフが得られる。
【００２３】
図４は区間番号とドットピッチとの関係を示す図であり、横軸が区間番号を示し、縦軸がドットピッチを示す。
さらに、SN比算出部９は図４に示す折れ線グラフの上限側をMax(i)とし、下限側をMin(i)として、望目特性のSN比ηを算出する。なお、SN比の計算式は下記の数式（１）〜（５）の通りである。
ST=Σ｛Max（i）2｝＋Σ｛Max（i）2｝                           …（１）
但し、iは区間番号を表す。
Sm=｛Σmax（i）＋Σmax（i）｝2/n                              …（２）
但し、nは分割数を表す。
Se=ST-Sm                                                      …（３）
Ve=Se/（n*2-1）                                               …（４）
η=10*log｛（Sm-Ve）/nVe｝                                    …（５）
本実施例ではできるだけ広い周波数帯域を一元的に評価するため、分割設定数を連続的に変化させながらSN比を算出していくと、図５に示す評価結果を得ることができる。
図５は分割数とSN比との関係を示す図であり、横軸が分割数を示し、縦軸がSN比を示す。
【００２４】
ここで、分割設定数は目的に応じて任意の値でも構わないが、全体的な傾向を捉える上では最も分割数を細かく取れる２のべき乗の値とするのが良い。この操作を評価したい画像サンプルごとに行い、そのSN比の差から良否を評価する。また、SN比に変曲点が存在する場合には、その分割数に相当する周波数変動が含まれていることを意味する。
図５の事例では機種Ａと機種Ｂとを比較したものであるが、対象は単なる機種間の比較に留まらず、任意であることは言うまでもない。さらに、品質改善や実力評価を目的とした様々な制御因子、誤差因子を直交表に割り付けたＬ実験に応用することも可能である。その実験から得られる要因効果図をもとに、画像形成装置の品質改善に効果的な制御因子が明確になり、低コストで効率的な製品開発に繋げることができる。
以上において、本実施例では画像評価装置の場合で説明したが、本発明はこれに限定されず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み取り可能な記録媒体に適用してもよい。
すなわち、画像形成装置の画像品質をコンピュータに評価させるための画像評価プログラムを記録した記録媒体であって、コンピュータに被計測方向に沿った画像特性値の変動データを予め定められた一定区間ごとに分割するデータ分割処理と、データ分割処理によって得られた各区間の画像特性値の特徴量を算出する特徴量算出処理と、特徴量算出処理によって得られたデータから実験計画法に基づくSN比を算出するSN比算出処理と、SN比算出処理によって得られたSN比から画像品質の良否を評価する評価処理とを実行させるための画像評価プログラムを記録したものであってもよい。
記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、CD-R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM、EEPROM等が挙げられる。
【００２５】
〔発明の作用・効果〕
請求項１（請求項５）に記載の画像評価装置（画像評価方法）においては、画像品質の良否を定量的、かつ客観的に評価することができる。
【００２６】
請求項２（請求項６）に記載の画像評価装置（画像評価方法）においては、変動の上下限値を取ることで非周期的変動が部分的に含まれていても、全体に埋もれることなく画像の良否を正しく評価することができる。
【００２７】
請求項３（請求項７）に記載の画像評価装置（画像評価方法）においては、画像評価装置の計測精度が十分でない場合にもその影響が最小限に抑えられ、安定した評価結果を得ることができる。
【００２８】
請求項４（請求項８）に記載の画像評価装置（画像評価方法）においては、分割設定数が可変であるため、周波数変動を加味した画像品質の良否の判断と、画像の濃度むら等の低周波成分からバンディング等の高周波成分に至るまで、一元的な指標で画像の良否を評価することができる。
【００２９】
請求項９に記載の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み取り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できる。
【産業上の利用可能性】
【００３０】
本発明は、複写機、プリンタ、ファクシミリ装置に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明に係る画像評価装置の一実施例の構成を示すブロック図である。
【図２】画像形成装置で均一なハーフトーン画像を出力した際、部分的または突発的に現れる周期性のないジターが発生した被計測画像の一例を示したものである。
【図３】副走査位置とピッチとの関係を示す図である。
【図４】区間番号とドットピッチとの関係を示す図である。
【図５】分割数とSN比との関係を示す図である。
【符号の説明】
【００３２】
１    画像評価装置
２    ＣＰＵ
３    画像入力部
４    メモリ
５    画像表示部
６    画像計測部
７    データ分割部
８    特徴量算出部
９    ＳＮ比算出部
１０    評価結果出力部
【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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