(57)【要約】【課題】  印刷物の作成に用いる網点階調画像をプルーフの作成でも用い、網点面積率の測定精度が高く、網点構造や画質等を正確に再現でき、細線のつぶれ等が生じにくいプルーフが作成できる方法等を提供する。【解決手段】  画素ごとの２値データの集合体である第１の網点階調画像から、第２画像を形成する画像形成方法で、第１画像の網点境界を検出し、第１画像の網点面積率を推定し、互いに異方度が異なる少なくとも２種のマスクを用いて第１画像から線画像部を検出し、第１画像の線画像部を除いた画像部分に対して、網点面積率に基づいて網点境界に位置する画素の２値データを変更して第２画像を形成する。【選択図】  図１４
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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の網点階調画像から、第２の網点階調画像を形成する網点階調画像形成方法であって、前記第１の網点階調画像の網点境界を検出するステップと、前記第１の網点階調画像の網点面積率を推定するステップと、互いに異方度が異なる少なくとも２種のマスクを用いて前記第１の網点階調画像から線画像部を検出するステップと、前記推定された網点面積率に基づいて、前記第１の網点階調画像の前記線画像部とその他の画像部分とに対して異なる条件で、前記網点境界に位置する画素の前記２値データを変更して前記第２の網点階調画像を形成するステップとを有することを特徴とする画像形成方法。
【請求項２】
前記網点面積率の推定にあたり、前記網点境界に位置する画素ごとに、当該画素を略中心として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マスクを用いて、当該マスクに占める網点画素の面積率を検出す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２種のマスクの一方は、前記異方度が１に近いマスクＡであり、他方は前記異方度が１から遠いマスクＢであ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】
前記線画像部を検出するにあたり、前記網点境界に位置する画素ごとに、前記マスクＢにより検出された網点画素の面積率Ｂと前記マスクＡにより検出された網点画素の面積率Ａとの比Ｂ／Ａを求め、前記比をあらかじめ定められた範囲と比較することで、当該網点境界に位置する画素が前記線画像部であるか否かを判断することを特徴とする請求項３に記載の画像形成方法。
【請求項５】
前記線画像部を検出するにあたり、前記マスクＡが、前記網点面積率の推定に用いられることを特徴とする請求項３または４に記載の画像形成方法。
【請求項６】
画素ごとの２値データの集合体である第１の網点階調画像から、第２の網点階調画像を形成する網点階調画像形成装置であって、前記第１の網点階調画像の網点境界を検出する手段と、前記第１の網点階調画像の網点面積率を推定する手段と、互いに異方度が異なる少なくとも２種のマスクを用いて前記第１の網点階調画像から線画像部を検出する手段と、前記推定された網点面積率に基づいて、前記第１の網点階調画像の前記線画像部とその他の画像部分とに対して異なる条件で、前記網点境界に位置する画素の前記２値データを変更して前記第２の網点階調画像を形成する手段とを有することを特徴とする画像形成装置。
【請求項７】
画素ごとの２値データの集合体である第１の網点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の網点階調画像から形成された第２の網点階調画像を用いて、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の網点階調画像の網点境界を検出するステップと、前記第１の網点階調画像の網点面積率を推定するステップと、互いに異方度が異なる少なくとも２種のマスクを用いて前記第１の網点階調画像から線画像部を検出するステップと、前記推定された網点面積率に基づいて、前記第１の網点階調画像の前記線画像部とその他の画像部分とに対して異なる条件で、前記網点境界に位置する画素の前記２値データを変更して前記第２の網点階調画像を形成するステップとを有する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網点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網点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を通して印刷用の網点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版の印刷用の網点階調画像が、印刷原稿からＲＩＰを通して作成され、印刷に使用される。
【０００３】
この網点階調画像は、画素（ドット）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。各画素には、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、印刷物と同じ網点階調画像を出力し、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網点階調画像は、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、それぞれで網点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から得られた網点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、印刷用網点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、網点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】
また、墨版の線画像の再現において墨色を複数の色材の組み合わせで再現する方式では、ドットゲイン調整により色調が変動するという問題があった。同様なことは、多色刷りの画像の相互位置合わせのためにあらかじめ画像の四隅に設けられている十字型等の印、いわゆるトンボに関しても生じ、ドットゲイン調整がトンボに対して不適切に行われることは好ましくない。
【０００８】
ここで、印刷機と同じ網点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。
【０００９】
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網点階調画像を形成する網点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】
【００１０】
本発明は、印刷物の作成に用いる網点階調画像をプルーフの作成でも共通に用いた場合に、網点階調画像の網点面積率の測定精度が高く、印刷物のドットゲインや網点構造、画質を正確に再現でき、かつ線画像の部分において細線のつぶれ等が生じにくいプルーフが作成可能な画像形成方法等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】
【００１１】
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の網点階調画像から、第２の網点階調画像を形成する網点階調画像形成方法であって、前記第１の網点階調画像の網点境界を検出するステップと、前記第１の網点階調画像の網点面積率を推定するステップと、互いに異方度が異なる少なくとも２種のマスクを用いて前記第１の網点階調画像から線画像部を検出するステップと、前記推定された網点面積率に基づいて、前記第１の網点階調画像の前記線画像部とその他の画像部分に対して異なる条件で、前記網点境界に位置する画素の前記２値データを変更して前記第２の網点階調画像を形成するステップとを有することを特徴とする画像形成方法である。
【００１２】
ここで、前記網点面積率の推定にあたり、前記網点境界に位置する画素ごとに、当該画素を略中心として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マスクを用いて、当該マスクに占める網点画素の面積率を検出することは好ましい。また、前記２種のマスクの一方は、前記異方度が１に近いマスクＡであり、他方は前記異方度が１から遠いマスクＢであることは好ましい。また、前記線画像部を検出するにあたり、前記網点境界に位置する画素ごとに、前記マスクＢにより検出された網点画素の面積率Ｂと前記マスクＡにより検出された網点画素の面積率Ａとの比Ｂ／Ａを求め、前記比をあらかじめ定められた範囲と比較することで、当該網点境界に位置する画素が前記線画像部であるか否かを判断することは好ましい。また、前記線画像部を検出するにあたり、前記マスクＡが、前記網点面積率の推定に用いられることは好ましい。
【００１３】
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の網点階調画像から、第２の網点階調画像を形成する網点階調画像形成装置であって、前記第１の網点階調画像の網点境界を検出する手段と、前記第１の網点階調画像の網点面積率を推定する手段と、互いに異方度が異なる少なくとも２種のマスクを用いて前記第１の網点階調画像から線画像部を検出する手段と、前記推定された網点面積率に基づいて、前記第１の網点階調画像の前記線画像部とその他の画像部分とに対して異なる条件で、前記網点境界に位置する画素の前記２値データを変更して前記第２の網点階調画像を形成する手段とを有することを特徴とする画像形成装置である。
【００１４】
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の網点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の網点階調画像から形成された第２の網点階調画像を用いて、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の網点階調画像の網点境界を検出するステップと、前記第１の網点階調画像の網点面積率を推定するステップと、互いに異方度が異なる少なくとも２種のマスクを用いて前記第１の網点階調画像から線画像部を検出するステップと、前記推定された網点面積率に基づいて、前記第１の網点階調画像の前記線画像部とその他の画像部分とに対して異なる条件で、前記網点境界に位置する画素の前記２値データを変更して前記第２の網点階調画像を形成するステップとを有することを特徴とする画像形成方法である。
【発明の効果】
【００１５】
印刷物の作成に用いる網点階調画像を用い、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。その際、線画像の色調が変動することなくプルーフで適切に再現できる。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】
【００１６】
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。
【００１７】
次に、この印刷原稿１１が、ＲＩＰ２０により複数の印刷版への分版と、画素ごとの２値化処理と網点化処理がなされて第１の網点階調画像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。
【００１８】
この第１の網点階調画像２１の例を図２に示す。図２（１）は、通常の網点画像の一部である網点５の画像を示した図であり、図２（２）は、線画の代表として、画像の位置決めのために用いられるいわゆるトンボ６の画像を示した図である。いずれの画像も画素の集合体として構成され、画像部分は、印刷物で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網点画素２の集合により構成されている。画像部分以外の白地画素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。
【００１９】
ＲＩＰ２０で得られた第１の網点階調画像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の網点階調画像４１が得られる。続いて、この第２の網点階調画像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。
【００２０】
このように、ＲＩＰ２０から得られた第１の網点階調画像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の網点階調画像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。
【００２１】
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の網点階調画像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網点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網点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。
【００２２】
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の網点階調画像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。
【００２３】
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の網点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。
【００２４】
続いて、出力装置５０では、画像形成装置４０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。
【００２５】
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の網点階調画像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。
【００２６】
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では、簡単のため、網５０％近傍のトーンジャンプは無視している。
【００２７】
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。
【００２８】
次に、網点の境界に位置する境界画素が特定される（Ｓ１３０ステップ）。この例では、網点の境界画素は、網点に含まれる網点画素であって、かつ網点の境界に接している画素である。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６０が、２値データが「１（インキを置く）」である場合に、その４近傍に位置する検査画素６１の２値データを調べ、いずれかの検査画素６１の２値データが「０（インキを置かない）」であれば、その注目画素６０を境界画素と判定する。
【００２９】
図２に示した２つの網点階調画像について、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、フィルタにより特定された境界画素３を太線で示した。この境界画素３に隣接する白地の画素１が主にドットゲイン調整の対象画素となる（負のドットゲインでは、網点境界の網点画素が調整対象画素となる）。図８（１）の網点画像では、網点の周囲の画素だけが境界画素となるが、図８（２）のトンボ画像では、十文字の交点の画素を除く画像全部の画素が境界画素として特定される。また、網点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。
【００３０】
次に、網点面積率を推定するステップに移る（Ｓ１４０ステップ）。この推定ステップでは、図１０に例示した９画素×９画素の大きさのマスクを用いて、図８に示した境界画素ごとに、マスクに占める網点画素のマスク面積に対する面積率を検出し、これを網点面積率と推定する。図１０のマスクＡは、注目画素７０と、注目画素７０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７１とからなり、全体で正方形をなしている。このように等方的なマスクとすることで、画像の方向性などに依存しない面積率のデータが得られる。
【００３１】
なお、図１０のようなマスクＡでは、注目画素７０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り、後述するマスクＢでも同様である。
【００３２】
このマスクＡを用いて、いずれかの境界画素を注目画素７０とした場合に、検査画素７１および注目画素７０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に示す。図１１（１）は、通常の網点に対してマスクＡが適用されている例であり、２値データが「１（発色）」となっている網点画素として３９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に占める割合を面積率Ａとする。つまり、図１１（１）の例では、面積率Ａ＝３９／８１＝約０．４８１となる。
【００３３】
また、図１１（２）でも同様にマスクＡに含まれる網点画素の面積率Ａを演算する。この例では、カウント値は１７であり、面積率Ａは１７／８１＝約０．２１０となる。これらの測定された面積率Ａの値は、境界画素ごとに、図１３に示した面積率テーブルに格納され、この値が境界画素ごとに定義された網点面積率であると推定する。
【００３４】
このような面積率Ａ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。上記のように、この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より正確に推定するようにしても良い。また、別途あらかじめ用意したテーブルを用いて、面積率Ａの値ごとに対応する網点面積率を定めるようにしても良い。このように境界画素ごとにマスクを用いることにより、第２の網点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。
【００３５】
ところで、マスクＡの大きさは、元の網点階調画像で網点が発生する一周期分の大きさと同じか、より小さくなるようにするのがよい。マスクＡの大きさは、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ればよい。
【００３６】
まず、マスクＡの大きさは、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。
【００３７】
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。
【００３８】
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、この例では、スクリーン線数１７５線の画像で、網点の周期を１３画素〜１５画素程度の範囲とし、マスクの大きさは９×９＝８１画素程度のものを例示している。
【００３９】
次に、網点階調画像の中の線画像部を検出する（Ｓ１５０ステップ）。線画像部を検出するのは、この部分のドットゲイン調整を他の画像部分と異なったものとすることで、画像全体にドットゲイン調整を行った場合に、線画像部で画像の不具合が発生しないようにするためである。線画像部を検出するには、先に使用したマスクＡと異方度が異なるマスクＢを用いる。
【００４０】
まず、マスクの異方度について、図１２（１）を用いて説明する。図１２（１）に示したマスクは、中央に注目画素８０が配置された長方形若しくは正方形のマスクである。このマスクに向かって縦方向の画素数をａ、横方向の画素数をｂとした場合に、異方度はｂ／ａで定義される。異方度が１／１＝１の場合には、このマスクは等方的で正方形のマスクとなり（例えば、図１０のマスクＡ）、異方度が１より大きい場合には縦長のマスクとなり、また、異方度が１より小さい場合には横長のマスクとなる。
【００４１】
マスクＢは、この異方度が１から外れたものを用いる。つまり、異方性がマスクＡとは異なるマスクを用いる。この例では、マスクＢとして図１２（２）に示したものを使用している。このマスクＢは、注目画素９０を中心にして、マスクに向かって縦が５画素、横が９画素の横長の長方形である。従って、検査画素９１は、５×９−１＝４４画素になる。このような、マスクＡと異方度が異なるマスクＢとを併用することで、線画像を検出することが可能となる。
【００４２】
なお、マスクＡとして異方度が１から少しずれたものを用いることもできるが、この場合、マスクＢの異方性は、マスクＡの異方性より大きくする。つまり、ａ−ｂ平面の第１象限において、マスクＡの異方度を意味する座標点と原点（０，０）とを結ぶ直線と、マスクＢの異方度を意味する座標点と原点とを結ぶ直線の各々に対し、マスクが等方的であることを意味する原点を通る傾きが１の直線を基準として原点回りの角度の絶対値を各々求め、マスクＢの直線までの角度の絶対値が、マスクＡの直線までの角度の絶対値より大きくなるように、マスクＢの座標点を決定する。この角度の絶対値の取り方により、線画像の検出精度が変化するから、画像や画像形成装置の特性に応じて、適宜最適なマスクＢの座標点を選択すればよい。なお、マスクＡの異方度をマスクＢより１に近く設定するのは、マスクＡによる網点面積率の推定精度を高く維持するためである。
【００４３】
マスクＢの大きさは任意であるが、マスクＢの横画素数ａか縦画素数ｂかのいずれかが、マスクＡの対応する方向の画素数と同じになるようにするか、または、マスクＡと検査画素数の合計が同じ程度となるようにするのが好ましい。このようにすることで、マスクＡとマスクＢの検出精度がほぼ同じレベルとなり、線画像の検出精度が良くなる。また、マスクＢの大きさは、マスクＡより大きくても良いが、装置の処理負荷が増大するだけで特にメリットがないため、マスクＡと同じかより小さい方が好ましい。このようにすることで、装置の処理負荷の増大を押さえ、網点面積率の推定精度を高く維持しながら、線画像を的確に検出できるようになる。好ましくは、マスクＢの横画素数ａか縦画素数ｂかのいずれかが、マスクＡの対応する方向の画素数と同じになるようにすることである。このようにすることで処理付加と検出精度のバランスが良くなる。
【００４４】
この図１２（２）に示したマスクＢを用いて、図８に例示された境界画素ごとに、マスクＡと同様にして、網点画素（２値データが「１」）がマスク内に占める面積率Ｂを検出する。この状態を図１４に示す。図１４（１）は、図２（１）に示した通常の網点についてマスクＢを適用した状態を示している。ちなみに、マスクＢを適用している境界画素９０は、図１１（１）でマスクＡを適用している境界画素７０と同じ画素である。図１４（１）のマスクＢ内には２５画素の網点画素が含まれるから、面積率Ｂは、２５／４５＝約０．５５６となる。
【００４５】
同様に、図１４（２）は、マスクＢを図２（２）と同じトンボの画像に適用した例である。この場合も注目画素は図１１（２）でマスクＡが適用された画素と同じ画素である。この場合、マスクＢ内には、１３画素の網点画素が存在するから、面積率Ｂは、１３／４５＝約０．２８９となる。このようにして検出された面積率Ｂも面積率Ａと同様に、境界画素ごとに、図１３に示した面積率テーブルに格納される。
【００４６】
合わせて、境界画素ごとに面積率Ｂ／面積率Ａの比も求められ、この比も同様に図１３の面積率テーブルに格納される。例えば、図１１（１）と図１４（１）に示した網点画像の場合では、上記したように、面積率Ａ＝約０．４８１、面積率Ｂ＝約０．５５６であるから、Ｂ／Ａ＝１．１５６となる。また、図１１（２）と図１４（２）に示したトンボ画像の場合では、これも上記したように、面積率Ａ＝約０．２１０、面積率Ｂ＝約０．２８９であるから、Ｂ／Ａ＝１．３７６となる。この比Ｂ／Ａは、注目画素が、画像に向かって横長の線画の中か若しくは近傍に位置した場合に大きな値をとる。また、この比Ｂ／Ａは、横長の線画がマスクＢで許容できる程度の傾きを持っている場合でも、同様に大きな値となるから、横方向である程度の角度範囲内で細線からなる線画を特定することが可能となる。
【００４７】
また、図１１（２）、図１４（２）で、注目画素７０、９０を図に記載された位置から１画素分だけ下げてみると、マスクＡでは依然として横棒を含んだままであるが、マスクＢでは横棒がマスクから外れてしまうことがわかる。このとき、Ｂ／Ａは１以下となる。つまり、線画像の部分では、異方性の大きいマスクほど面積率が変化しやすく、Ｂ／Ａの値は１を含んだ範囲から外れやすい性質を有する。
【００４８】
続いて、境界画素ごとの比Ｂ／Ａが、あらかじめ定められた範囲と比較される。この例では、あらかじめこの範囲を０．８〜１．２と設定している。そして、Ｂ／Ａがこの範囲から外れている場合に、その境界画素が線画像部に位置すると判断される。上に外れた場合は細線が横方向の線画像、下に外れた場合は細線が縦方向の線画像と考えられることによる。上記の例では、網点画像の比Ｂ／Ａは１．１５６で、上記の範囲に含まれるから、この境界画素は線画像部には含まれないと判断され、通常通りのドットゲイン調整が行われることになる。この範囲は、あらかじめ初期値を定めておくが、画像の状態を観察した結果により適宜調整できるようにするのがより好ましい。また、この調整は、直接範囲の上限と下限を変動させて行っても良いし、マスクＡを用いて推定した網点面積率や、網点面積率とＢ／Ａの組み合わせにより場合分けを行うようにしても良い。
【００４９】
一方、トンボ画像では、比Ｂ／Ａは１．３７６であり、上記の範囲を外れているから、トンボ画像における境界画素は、線画像部に含まれると判断される。すると、先にＳ１３０ステップに関して説明した図９の画素種別テーブルにおいて、線画像部に含まれると判断された境界画素の２値データが、元々の「１」から「０」に変更される。この例を図１５に示す。図１５は、図９と同じ画素種別テーブルであるが、図９の画素種別テーブルと比較すると、画素４と画素８が線画像部に含まれる境界画素と判断され、その結果、それぞれの画素の２値データが、「１」から「０」に変更されているのがわかる。なお、上記の範囲は、少なくとも初期値を、マスクＢの大きさや異方度に基づいて、線画像の検出精度が高くなるようにあらかじめ求めておく。
【００５０】
このようにすることで、線画像部に含まれる境界画素に関しては、画素種別テーブル上では境界画素とはみなされなくなり、ドットゲイン調整も行われない。この結果、画像全体でドットゲイン調整を行っても、線画像部はその対象から外れ、細線のつぶれ等が生じない。なお、ここに言う線画像部は、上記の手段によって線画像と判定された部分であるから、実際に目視した場合の線画像と必ずしも一致するとは限らない。
【００５１】
ところで、上記の説明では、マスクＢは横長の一種類だけであるが、これに代えて縦長のマスクＢを用いても良いし、横長と縦長のマスクＢを併用してもよい。横長と縦長の両方を併用すると、ほぼ全部の線画像部を特定できるようになるため、いずれの画像部分でも細線のつぶれが発生しにくく好ましい。さらに、斜め方向の細線に、より正確に対応できるマスクＢ等を必要により併用しても良い。ただし、マスクＢの数を増やすと装置の処理負担が増大するので、必要な精度とのバランスをとってマスクＢの数を定めればよい。最もバランスが良いのは２である。
【００５２】
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（Ｓ１６０ステップ）。具体的には、Ｓ１４０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。この場合、線画像部にもその他の画像部よりは小さい程度のドットゲイン調整をおこなう場合は、そのための重み付けがされた線画像部とその他の画像部の画素増加確率をそれぞれ読み出す。
【００５３】
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別途発生させた乱数と比較することで、対象の境界画素に隣接する白地画素の２値データを「０（インキを置かない）」から「１（インキを置く）」に変更するか否かを判断する。これを図１５の画素種別テーブルで、画素種別が「１」となっている境界画素の全部に対して行い、線画像部を除いて、ランダムに境界画素に隣接する白地画素を網点画素に変えていく。これにより、細線がつぶれずにドットゲイン調整がなされた第２の網点階調画像が構成される。線画像部にもより小さいドットゲイン調整を行う場合も同様にすればよい。
【００５４】
この第２の網点階調画像の例を図１６に示す。図１６（１）の網点画像では、図２（１）の網点画像と比較して、境界画素に隣接していた白地画素の一部が網点画素に変更されており、その結果、網点７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。
【００５５】
一方、図１６（２）のトンボ画像では、図２（２）のトンボ画像と比較して、図１２（２）のマスクＢで線画像部と判断された横棒部分に、ドットゲイン調整を行っておらず、ドットゲイン調整による網点画素の増加が生じていないことがわかる。つまり、トンボ８の横棒は、図２（２）の状態のままで保存されている。なお、トンボ８の縦棒に関しては、十文字の交点から上下に各々２画素分を除いて、図１２（２）のマスクＢでは線画像部と判断できない。そのため、縦棒の上端付近と下端付近では、ドットゲイン調整による網点画素の付加が生じてしまっている。しかし、必要に応じて縦長のマスクＢを併用することで、この部分に関しても網点画素の付加が生じないようにすることができる。
【００５６】
このようにすることで、予期せぬ画像ムラを生じたりすることなく、比較的正確に網点面積率を推定することができるから、ドットゲインカーブに応じた調整を行うことができる。その際、墨版の線画像において色調のズレ、色調再現の不安定さといった問題が生じることがない。また、マスクの数を適正範囲に留めておけば、画像形成装置の処理負担も適正範囲に留まる。
【００５７】
なお、マイナスのドットゲインを表現する必要がある場合にも同様に線画像部を除いたり減少確率を小さくしないようにする重み付け処理を行うことができる。このようにすることで、細線が消滅して画像の鮮鋭度が低下するような事態を防止できる。なお、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。
【００５８】
このようにしてドットゲイン調整された第２の網点階調画像を用いて、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の網点階調画像において第１の網点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。このためには、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。
【００５９】
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を経た網点階調画像を、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、かつ細線の再現性の良いプルーフとなる。
【００６０】
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、網点面積率を検出するに際し、マスクＡにより検出するのではなく、第１の網点階調画像を網点の１周期ごとの単位区画に分割し、その単位区画内における網点画素の面積率を測定するようにしても良い。この場合、予期せぬ画像ムラが生じやすくなるが、公知の平均化処理を加えることができる。しかし、このようにしても線画像を検出するに当たっては、やはり線画像の判断基準となるマスクＢを用いる必要が生じるから、結局、処理負荷が増大する結果となりやすい。
【００６１】
また、境界画素として網点内の画素を特定するのではなく、網点外で網点に接する白地画素を境界画素として特定するようにしても良い。また、ドットゲインを表現するのに１列分の画素の２値データを変更しているが、１列分だけではなく、２列分や３列分の画素の２値データを変更することもできる。また、マスクＡ、Ｂは、長方形のごとき四角形のものを用いているが、四角形に限定されるものではなく、同様の目的を達することができるものであればよい。また、上記では、ＡＭスクリーニングの例で説明したが、ＦＭスクリーニングでも同様にして線画像を検出することができる。
【００６２】
また、上記では、ドットゲインを表現するために新たに網点画素とされた画素をランダムに配置しているが、一定の規則性を持たせて配置するようにすることもできる。また、上記の例では、線画像部をドットゲイン調整から除いて調整しないことにしているが、線画像部とその他の画像部でドットゲイン調整の重み付けを変えるようにしても良い。つまり、その他の画像部では、ドットゲイン調整を通常通りに行い、線画像部でもドットゲイン調整をある程度は行うが、その程度をその他の画像部より小さくするように異なる条件で調整しても良い。
【００６３】
また、線画像であるか否かを判断するためのＢ／Ａの範囲をあらかじめ設定するに当たっては、上記のように１を含む範囲を設定しても良いし、１を含まない範囲を設定しても良い。後者の場合は、Ｂ／Ａが範囲に含まれる場合に、その注目画素が線画像部に含まれると判断されることになる。異方度を特定するパラメータは、Ｂ／Ａに限定されず、同様に演算できる各種のパラメータを用いることができる。
【００６４】
また、上記の説明では、画像形成装置４０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】
【００６５】
【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の網点階調画像の例を示した模式図である。
【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の網点階調画像において検出された境界画素を示した模式図である。
【図９】画素種別テーブルの例を示した概念図である。
【図１０】マスクＡの例を示した概念図である。
【図１１】面積率Ａの測定状況を示した概念図である。
【図１２】（１）マスクの異方性を定義する図であり、（２）マスクＢの例を示した概念図である。
【図１３】面積率テーブルの例を示した概念図である。
【図１４】面積率Ｂの測定状況を示した概念図である。
【図１５】画素種別テーブルのデータが変更された状態を示した概念図である。
【図１６】第２の網点階調画像の例を示した模式図である。
【符号の説明】
【００６６】
１            画素（白地部）
２            画素（画像部）
３            境界画素
５            網点
６            トンボ
７            ドットゲイン調整された網点
８            ドットゲイン調整されたトンボ
６０、７０、８０、９０    注目画素
６１、７１、８１、９１    検査画素
【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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【図１５】
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【図１６】
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