(57)【要約】【課題】印刷ページのレンダリング処理に要する時間を正確に予測することが可能となる。【解決手段】ＰＤＬデータに、ユーザによって指定される印刷領域の領域外に少なくとも一部が位置するオブジェクトが含まれる場合に、ＰＤＬデータに含まれる各オブジェクトの特徴を示す特徴情報を印刷領域の領域内と領域外とに分けて取得する特徴情報取得手段と、特徴情報取得手段が取得した特徴情報に基づいて、ＰＤＬデータのレンダリング処理に要する時間を予測する予測手段と、を備える。【選択図】図３
2018027636.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＰＤＬデータに、ユーザによって指定される印刷領域の領域外に少なくとも一部が位置するオブジェクトが含まれる場合に、前記ＰＤＬデータに含まれる各オブジェクトの特徴を示す特徴情報を前記印刷領域の領域内と領域外とに分けて取得する特徴情報取得手段と、
前記特徴情報取得手段が取得した前記特徴情報に基づいて、前記ＰＤＬデータのレンダリング処理に要する時間を予測する予測手段と、を備える
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記ＰＤＬデータを解析して、前記ＰＤＬデータに含まれるオブジェクトの位置情報を取得する位置情報取得手段と、
前記位置情報に基づいて、オブジェクトの少なくとも一部が前記印刷領域の領域外に位置するか否かを判定する判定手段と、をさらに備え、
前記特徴情報取得手段は、
少なくとも一部が前記印刷領域の領域外に位置すると判定されたオブジェクトについては、前記印刷領域の領域内に位置する部分と領域外に位置する部分とに分けて、前記特徴情報を取得する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴情報には、オブジェクトの輪郭を示すセグメントの数と、各セグメントの高さとを示すセグメント情報が含まれ、
前記予測手段は、
前記特徴情報取得手段によって各オブジェクトについて取得された、前記印刷領域の領域内及び領域外に対応するセグメント情報に基づき、前記レンダリング処理に要する時間のうち、前記各オブジェクトの輪郭の座標を抽出するためのセグメント処理に要する時間を予測する
請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記予測手段は、
前記特徴情報取得手段によって取得された、前記印刷領域の領域内に対応する前記セグメント情報に基づき、前記レンダリング処理に要する時間のうち、前記セグメントで区切られた閉領域を抽出するための閉領域処理に要する時間を予測する
請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記特徴情報には、オブジェクトのピクセル数が含まれ、
前記予測手段は、
前記特徴情報取得手段によって取得された、前記印刷領域の領域内における前記ピクセル数に基づき、前記レンダリング処理に要する時間のうち、画像のピクセルを生成するピクセル処理に要する時間を予測する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記特徴情報には、オブジェクトの数が含まれ、
前記予測手段は、
前記特徴情報取得手段によって取得された、前記印刷領域の領域内における前記オブジェクトの数に基づき、前記レンダリング処理に要する時間のうち、オブジェクトのＺ軸方向における描画順序を決定するためのオブジェクトソート制御処理に要する時間を予測する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記特徴情報取得手段は、
オブジェクトの全体が前記印刷領域の領域外に位置する場合には、当該オブジェクトに対応する特徴情報を取得しない
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記ＰＤＬデータを解析して、オブジェクトに対して回転指示がされているか否かを判定する回転指示判定手段をさらに備え、
前記位置情報取得手段は、
オブジェクトに回転指示がされていると判定された場合には、当該オブジェクトの回転処理後の位置情報を取得する
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記位置情報取得手段は、
オブジェクトに所定の角度の回転指示がされていると判定された場合に、当該オブジェクトの回転処理後の位置情報を取得する
請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記予測手段は、
前記ＰＤＬデータのレンダリング処理に要する時間から、当該ＰＤＬデータの印刷処理に要する時間を導出し、
導出した前記印刷処理に要する時間を表示手段に出力する
請求項１から請求項９のうちのいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
画像処理装置におけるレンダリング処理に要する時間を予測する予測方法であって、
ＰＤＬデータに、ユーザによって指定される印刷領域の領域外に少なくとも一部が位置するオブジェクトが含まれる場合に、前記ＰＤＬデータに含まれる各オブジェクトの特徴を示す特徴情報を前記印刷領域の領域内と領域外とに分けて取得する特徴情報取得ステップと、
前記取得された前記特徴情報に基づいて、前記ＰＤＬデータのレンダリング処理に要する時間を予測する予測ステップと、を含む
ことを特徴とする予測方法。
【請求項１２】
コンピュータを請求項１から請求項１０のうちのいずれか１項に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、印刷処理に要する時間を予測する技術に関し、特にレンダリング処理に要する時間を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＭＦＰ（Ｍｕｌｔｉ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  Ｐｒｉｎｔｅｒ）等の印刷装置において、印刷指示を行ったユーザに対して、印刷処理に要する時間を通知する機能が実現されている。特許文献１には、印刷処理を行う際に生成されるページ記述言語（ＰＤＬ（Ｐａｇｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ））データに含まれる描画オブジェクトの個数やサイズから画像形成時間を予測する技術が提案されている。
【０００３】
レンダリング処理は、オブジェクトのベクトル情報をもとにした座標を管理する座標管理処理や、印刷ページの画像を生成するためのピクセル生成処理等を含む。一方、ＰＤＬに含まれる描画オブジェクト（単に、オブジェクトともいう）には、印刷ページの領域内に存在するオブジェクトもあれば、印刷ページの領域外に存在するオブジェクトもある。さらに、領域内と領域外とを跨いで存在するオブジェクトもある。そのため、座標管理処理では、印刷ページの領域内と領域外との両方の座標を管理する必要がある。一方、印刷ページの領域外においてはピクセルの生成は不要であるため、ピクセル生成処理は印刷ページの領域内でのみ行われる。
【０００４】
このように、レンダリング処理では、印刷ページの領域内で行われる処理と領域外で行われる処理とが異なるため、レンダリング処理に要する時間も印刷ページの領域内と領域外とで異なる場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−２３９０７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１に記載された技術では単純に、ＰＤＬに含まれるオブジェクトの個数およびサイズからレンダリング処理に要する時間が予測される。そのため、印刷ページの領域内と領域外とに対応する処理時間を正確に予測することができない。またそれにより、レンダリング処理に要する時間を正確にユーザに通知できない可能性がある。そこで、本発明は、印刷ページのレンダリング処理に要する時間を正確に予測することが可能な画像処理装置、画像処理装置における処理時間の予測方法、およびプログラム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】
【０００７】
本発明による画像処理装置は、ＰＤＬデータに、ユーザによって指定される印刷領域の領域外に少なくとも一部が位置するオブジェクトが含まれる場合に、ＰＤＬデータに含まれる各オブジェクトの特徴を示す特徴情報を印刷領域の領域内と領域外とに分けて取得する特徴情報取得手段と、特徴情報取得手段が取得した特徴情報に基づいて、ＰＤＬデータのレンダリング処理に要する時間を予測する予測手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、印刷ページのレンダリング処理に要する時間を正確に予測することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施例にかかる、画像形成システム及び画像形成装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施例にかかる画像形成装置のソフトウェア構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施例にかかる画像形成装置における、ＰＤＬデータの解析処理を示すフローチャートである。
【図４】ステップＳ３０５におけるオブジェクト傾向情報取得処理のフローチャートである。
【図５】オブジェクト傾向情報を説明するための図である。
【図６】オブジェクト傾向情報を格納するオブジェクト傾向情報テーブルの概念図である。
【図７】ステップＳ４０２の処理におけるページ領域内外オブジェクト傾向情報取得処理のフローを示す図である。
【図８】ステップＳ７０５におけるページ領域内外別オブジェクト傾向情報取得処理のフローを示す図である。
【図９】ステップＳ３０７におけるページの印刷時間予測処理のフローを示す図である。
【図１０】セグメントの主走査位置がライン単位で更新される様子を示す図である。
【図１１】オブジェクトソート制御処理を説明するための図である。
【図１２】閉領域処理を説明するための図である。
【図１３】ステップＳ４０２におけるページ領域内外別オブジェクト傾向情報取得処理の第２の実施例のフローを示す図である。
【図１４】ステップＳ７０５におけるページ領域内外別オブジェクト傾向情報取得処理の第３の実施例のフローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、本発明を実施する形態について説明する。なお、以下の実施例において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。
【００１１】
［実施例１］  
以下、第１の実施例にかかる画像形成システムについて図面を用いて説明する。
【００１２】
図１は、第１の実施例にかかる、画像形成システム及び画像形成装置の構成の一例を示すブロック図である。図１（Ａ）に示すように、本実施例にかかる画像形成システムは、ホストコンピュータ１０１と、モバイル端末１０２と、プリンタサーバ１０３と、画像形成装置１１０とを備える。ホストコンピュータ１０１、モバイル端末１０２、プリンタサーバ１０３及び画像形成装置１１０は、ＬＡＮ１０５を介して互いに接続される。画像形成装置１１０は、ＬＡＮ１０５を介して、ＰＤＬ（Ｐａｇｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）データやデバイス情報を入出力する。
【００１３】
ホストコンピュータ１０１またはモバイル端末１０２はユーザの指示に基づき、印刷するページ情報を含むＰＤＬデータを生成し、プリンタサーバ１０３または画像形成装置１１０に送信する。プリンタサーバ１０３または画像形成装置１１０は、送信されたＰＤＬデータを受信し、保持する。以降、このようにＰＤＬデータを保持する処理を溜め置き処理と称す。ユーザは、画像形成装置１１０で溜め置かれたＰＤＬデータに対して印刷設定を行うとともに、画像形成装置１１０に対して印刷指示をする。画像形成装置１１０は、ＭＦＰであっても、ＳＦＰ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  Ｐｒｉｎｔｅｒ）であってもよい。また、画像形成装置１１０は、ＭＦＰ、ＳＦＰ以外のプリンタであってもよい。
【００１４】
図１（Ｂ）を用いて、第１の実施例にかかる画像形成装置１１０のハードウェア構成を説明する。図１（Ｂ）に示すように、画像形成装置１１０は、プリンタ部１１１と、操作部１１３と、ＣＰＵ２２０と、ＲＯＭ２２１と、ＲＡＭ２２２と、記憶装置２２３とを含む。画像形成装置１１０は、さらに、操作部Ｉ／Ｆ２２５と、ネットワークＩ／Ｆ２２６と、イメージバスＩ／Ｆ２２８と、ＲＩＰ（ラスタイメージプロセッサ）２３１と、デバイスＩ／Ｆ２３２とを含む。
【００１５】
ＣＰＵ２２０、ＲＯＭ２２１、ＲＡＭ２２２、記憶装置２２３、操作部Ｉ／Ｆ２２５、ネットワークＩ／Ｆ２２６及びイメージバスＩ／Ｆ２２８は、システムバス２２７を介して接続される。また、イメージバスＩ／Ｆ２２８、ＲＩＰ２３１及びデバイスＩ／Ｆ２３２は、画像バス２３０を介して接続される。また、システムバス２２７と画像バス２３０とは、イメージバスＩ／Ｆ２２８を介して接続される。
【００１６】
プリンタ部１１１は、画像出力デバイスである。プリンタ部１１１は、画像形成装置１１０で生成される画像データをデバイスＩ／Ｆ２３２を介して取得し、取得した画像データを紙等の記録媒体に出力する処理を行う。なお、プリンタ部１１１は、画像形成装置１１０の外部に配置されていてもよい。つまり、画像形成装置１１０は、プリンタ部１１１を含まない装置（画像処理装置）であってもよい。
【００１７】
ＣＰＵ２２０は、画像形成装置１１０全体を制御する。ＲＯＭ２２１は、ブートＲＯＭであり、システムのブートプログラムを格納する。ＲＡＭ２２２は、ＣＰＵ２２０を動作させるためのシステムワークメモリである。ＲＡＭ２２２は、画像データを一時記憶する。記憶装置２２３は、例えばハードディスクドライブである。記憶装置２２３は、各種処理のためのシステムソフトウェア、及び外部装置から受信したＰＤＬデータを格納する。操作部Ｉ／Ｆ２２５は、操作部１１３とシステムバス２２７とを接続するためのインタフェースである。操作部Ｉ／Ｆ２２５は、操作部１１３に対して操作画面データを出力する。また、操作部Ｉ／Ｆ２２５は、ユーザが操作部１１３に対して入力した情報をＣＰＵ２２０に転送する。操作部１１３は、各種メニューや印刷データ情報等を表示可能な表示画面を有する。ネットワークＩ／Ｆ２２６は、ＬＡＮ１０５と接続される。ネットワークＩ／Ｆ２２６は、ＬＡＮ１０５を介して外部装置との間で情報の入出力を行う。イメージバスＩ／Ｆ２２８は、システムバス２２７と、画像データを高速で転送する画像バス２３０とを接続するためのインタフェースであり、データ構造を変換するバスブリッジである。ＲＩＰ２３１は、ＰＤＬデータや中間データ（ディスプレイリスト）を解析しイメージに展開する。デバイスＩ／Ｆ２３２は、プリンタ部１１１と画像バス２３０とを接続するためのインタフェースである。デバイスＩ／Ｆ２３２は、画像データの同期系／非同期系の変換を行う。
【００１８】
＜画像形成装置のソフトウェア構成＞  
図２は、第１の実施例にかかる画像形成装置１１０のソフトウェア構成を示すブロック図である。図２に示すように、画像形成装置１１０は、印刷データ受信部２０１と、印刷データ解析部２０２と、中間データ生成部２０３と、画像形成処理部２０４と、オブジェクト解析部２０５と、印刷時間予測部２０６と、印刷時間表示部２０７と、印刷データ保持部２０８とを有する。なお、図２に示すソフトウェア構成をプリンタサーバ１０３が有していてもよい。
【００１９】
印刷データ受信部２０１は、ホストコンピュータ１０１等の外部装置から印刷データ（ＰＤＬデータ）を受信し、印刷データ保持部２０８に格納する。また、印刷データ受信部２０１は、受信したＰＤＬデータを印刷データ解析部２０２に渡す。
【００２０】
印刷データ解析部２０２は、受け取ったＰＤＬデータから、ページ情報とページ情報に含まれるオブジェクト情報とを取得し、中間データ生成部２０３に渡す。オブジェクト情報は、オブジェクトの属性や色などを示す情報である。
【００２１】
中間データ生成部２０３は、印刷データ解析部２０２から渡されるページ情報及びオブジェクト情報に基づいて、後述するレンダリング処理に利用する中間データを生成する。画像形成処理部２０４は、中間データ生成部２０３から渡される中間データに基づいて、ビットマップ画像データを生成するレンダリング処理を行う。オブジェクト解析部２０５は、中間データ生成部２０３から渡される中間データから、画像形成処理部２０４が行うレンダリング処理に要する時間（以下、レンダリング処理時時間と称す）を見積もるために必要な情報を取得する。印刷時間予測部２０６は、オブジェクト解析部２０５が取得した情報から、レンダリング処理時間を予測する。印刷時間予測部２０６はさらに、予測したレンダリング処理時間から印刷時間を予測する。
【００２２】
印刷時間表示部２０７は、印刷時間予測部２０６が予測した印刷時間を操作部１１３に表示する処理を行う。
【００２３】
印刷データ保持部２０８は、印刷データ受信部２０１が受信したＰＤＬデータを保持する。
【００２４】
＜画像形成装置１１０におけるＰＤＬデータの解析処理＞  
図３は、第１の実施例にかかる画像形成装置１１０における、ＰＤＬデータの解析処理フローを示す図である。図３に示す処理は、ＣＰＵ２２０によって実行される。具体的には、ＣＰＵ２２０が図３に示す処理を実行するためのプログラムをＲＯＭ２２１からＲＡＭ２２２へロードし、実行することにより、図３に示す処理が実行される。なお、画像形成装置１１０のＣＰＵ２２０、ＲＯＭ２２１及びＲＡＭ２２２ではなく、プリンタサーバ１０３のＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭが、図３に示す処理を実行する構成であっても構わない。
【００２５】
ホストコンピュータ１０１またはモバイル端末１０２から、画像形成装置１１０にＰＤＬデータが送信されると、まず、ＣＰＵ２２０は、ＰＤＬデータの受信処理を行い、受信したＰＤＬデータを記憶装置２２３に格納する（ステップＳ３０１）。
【００２６】
次に、ＣＰＵ２２０は、受信したＰＤＬデータに含まれるページ情報の取得を行う（ステップＳ３０２）。次に、ＣＰＵ２２０は、印刷ページに含まれるオブジェクトを取得する（ステップＳ３０３）。具体的には、ＣＰＵ２２０は、取得したページ情報から、印刷ページに含まれるオブジェクトの情報（オブジェクト情報）を取得する。次に、ＣＰＵ２２０は、取得したオブジェクト情報から、ビットマップ画像データの生成に必要な中間データを生成する（ステップＳ３０４）。次に、ＣＰＵ２２０は、生成した中間データから、オブジェクト傾向情報を取得する（ステップＳ３０５）。オブジェクト傾向情報は、オブジェクトの特徴を示す情報であって、レンダリング処理に要する時間を予測するために必要な情報である。以下、オブジェクト傾向情報を単に特徴情報と称する場合がある。本実施例では、ＣＰＵ２００は、レンダリング処理に要する時間を正確に予測できるように、ページの領域内と領域外とに分けてオブジェクト傾向情報を取得する。オブジェクト傾向情報の取得処理については、図４を用いて後述する。オブジェクト傾向情報については、図８を用いて後述する。
【００２７】
次に、ＣＰＵ２２０は、未解析のオブジェクトが存在するか否かを判断する（ステップＳ３０６）。具体的には、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ３０２で取得したページ情報内に未解析のオブジェクト情報が存在するか否かを判断する。未解析のオブジェクトが存在しないと判断した場合には（ステップＳ３０６のＹＥＳ）、ＣＰＵ２２０はステップＳ３０７に進む。一方、未解析のオブジェクトが存在すると判断した場合には（ステップＳ３０６のＮＯ）、ＣＰＵ２２０は、オブジェクトの解析を継続するため、ステップＳ３０３の処理に戻る。
【００２８】
次に、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ３０５で取得したオブジェクト傾向情報からステップＳ３０２で取得したページ情報のレンダリング処理に要する時間を予測する。さらに、ＣＰＵ２２０は、予測したレンダリング処理時間から、印刷処理に要する時間を予測する（ステップＳ３０７）。印刷処理に要する時間とは、例えば、ユーザからの印刷指示を受けてから記録媒体への印刷処理が完了するまでの時間である。ステップＳ３０７の処理の詳細は、図９を用いて後述する。
【００２９】
次に、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ３０１で受信したＰＤＬデータ内に未解析のページ情報が存在するか否かを判断する。未解析のページ情報が存在すると判断した場合には（ステップＳ３０８のＮＯ）、ＣＰＵ２２０は、ページ情報の解析を継続するため、ステップＳ３０２の処理に戻る。一方、未解析のページ情報が存在しないと判断した場合には（ステップＳ３０８のＹＥＳ）、ＣＰＵ２２０は処理を終了する。
【００３０】
＜オブジェクト傾向情報取得処理＞  
図４は、ステップＳ３０５におけるオブジェクト傾向情報取得処理（特徴情報取得処理）のフローを示す図である。図５は、オブジェクト傾向情報を説明するための図である。図６は、オブジェクト傾向情報を格納するオブジェクト傾向情報テーブルの概念図である。
【００３１】
まず、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ３０３で取得したオブジェクト情報を解析して、印刷データオブジェクト傾向情報を取得する（ステップＳ４０１）。印刷データオブジェクト傾向情報は、オブジェクトが印刷ページの領域内または領域外に存在するかを一切考慮せずにオブジェクト情報を解析して得られる、オブジェクト傾向情報である。本実施例の印刷ページの領域は、ユーザ等によって指定可能な領域であり、印刷処理において実際に画像が形成される領域である。以下では、ユーザによって指定される印刷ページの領域を、ページ領域または印刷領域と称する場合がある。なお、印刷ページの領域は、レンダリング処理によってピクセルを生成する必要のある領域としても良い。
【００３２】
本実施例では、ＣＰＵ２２０は、印刷データオブジェクト傾向情報として、オブジェクトの輪郭を示すベクトル（以降、セグメントと呼ぶ）の数とその高さを示す情報（以下、セグメント情報と呼ぶ）を取得する。図５（Ａ）には、ページ領域５０１の領域部及び領域外にオブジェクト＃１〜＃６が配置されている様子が示されていて、図５（Ｂ）には、オブジェクト＃１〜＃６の輪郭を示すセグメントが矢印で示されている。例えば図５（Ｂ）に示す例では、セグメント数として１２が取得される。また、各オブジェクトの高さが２ピクセルであるとすると、セグメント高として２４（＝２×１２）が取得される。ＣＰＵ２２０は、取得したセグメント数及びセグメント高を、図６に示す印刷データオブジェクト傾向情報のセグメント数及びセグメント高に加算する。
【００３３】
ＣＰＵ２２０はさらに、印刷データオブジェクト傾向情報として、印刷ページに含まれるオブジェクトの数を取得する。ＣＰＵ２２０は、取得したオブジェクト数を、図６に示す印刷データオブジェクト傾向情報のオブジェクト数に加算する。例えば図５（Ａ）に示す例では、オブジェクトの数として６が取得される。ＣＰＵ２２０は、印刷データオブジェクト傾向情報としてさらに、印刷ページにおいて描画されるピクセルの数を取得する。ＣＰＵ２２０は、取得したピクセル数を、図６に示す印刷データオブジェクト傾向情報の描画ピクセル数に加算する。例えば図５（Ａ）の幅２ピクセル×高さ２ピクセルのオブジェクト＃４のピクセル数はその面積を示す４になる。従って、ＣＰＵ２２０は、図６に示す印刷データオブジェクト傾向情報の描画ピクセル数に４を加算する。
【００３４】
次に、ＣＰＵ２２０は、ページ領域内外オブジェクト傾向情報の取得処理を行う（ステップＳ４０２）。ここでは、ＣＰＵ２２０は、オブジェクト傾向情報をページ領域内と領域外とに分けて取得する。詳細は、図７を用いて後述する。
【００３５】
＜ページ領域内外オブジェクト傾向情報取得処理＞  
図７は、ステップＳ４０２の処理におけるページ領域内外オブジェクト傾向情報取得処理のフローを示す図である。
【００３６】
まず、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ３０３で取得したオブジェクト情報から、オブジェクトの位置情報を取得する位置情報取得処理を行う（ステップＳ７０１）。本実施例では、位置情報としてＢＢＯＸ情報が取得される。ＢＢＯＸとは、図５（Ｃ）に示すように、オブジェクト＃１３を内包する最小限の外接矩形のことである。ＢＢＯＸ情報は、外接矩形（ＢＢＯＸ）の左上頂点の座標と右下頂点の座標との情報を含む。ＢＢＯＸ情報は、オブジェクトがページ領域内に存在するかページ領域外に存在するかを判断するために用いられる。
【００３７】
次に、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ７０１で取得したＢＢＯＸが完全にページ領域外に存在するか否かを判断する（ステップＳ７０２）。例えば、ＣＰＵ２２０は、ＢＢＯＸの左上頂点の座標及び右下頂点の座標が共にページ領域外であれば、完全にページ領域外であると判断する。また例えば、ＣＰＵ２２０は、ＢＢＯＸにおける両座標のいずれかがページ領域外でなければ、当該ＢＢＯＸの位置が完全にページ領域外では無いと判断する。ＢＢＯＸの位置が完全にページ領域外であった場合（ステップＳ７０２のＹｅｓ）、レンダリング処理では一切このＢＢＯＸに対応するオブジェクトに対して処理は行われない。そのため、ＣＰＵ２２０は、ページ領域内外オブジェクト傾向情報の更新をすることなく、処理を終える。一方、ＢＢＯＸの位置が完全にページ領域外ではないと判断した場合（ステップＳ７０２のＮｏ）、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ７０３の処理に進む。
【００３８】
次に、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ７０１で取得したＢＢＯＸの位置が完全にページ領域内であるか否かを判断する（ステップＳ７０３）。例えば、ＣＰＵ２２０は、ＢＢＯＸの左上頂点７２３の座標及び右下頂点７２４の座標が共に、ページ領域内であれば、当該ＢＢＯＸの位置が完全にページ領域内であると判断する。また例えば、ＣＰＵ２２０は、ＢＢＯＸにおける両座標のいずれかがページ領域内でなければ、当該ＢＢＯＸの位置が完全にページ領域範囲内では無いと判断する。ＢＢＯＸの位置が完全にページ領域内であると判断した場合（ステップＳ７０３のＹｅｓ）、ＣＰＵ２００は、ステップＳ７０４の処理に進む。一方、ＢＢＯＸの位置が完全にページ領域内では無いと判断した場合（ステップＳ７０３のＮｏ）、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ７０５の処理に進む。
【００３９】
次に、ＣＰＵ２２０は、ページ領域内オブジェクト傾向情報を取得する（ステップＳ７０４）。ステップＳ７０４の処理は、例えばステップＳ７０１で取得したＢＢＯＸに対応するオブジェクトが図５に示すオブジェクト＃１である場合に実行される。この場合、オブジェクト＃１のセグメント数は２であるため、ＣＰＵ２２０は、ページ領域内オブジェクト傾向情報のセグメント数に２を加算する。また、オブジェクト＃１の高さは２ピクセルであるため、ＣＰＵ２２０は、左右のセグメントの高さ（以下、セグメント高ともいう）の総和である４をページ領域内オブジェクト傾向情報のセグメント高に加算する処理を行う。また、オブジェクト＃１は幅３ピクセル×高さ２ピクセルであるため、ＣＰＵ２２０は、６（＝３×２）をページ領域内オブジェクト傾向情報の描画ピクセル数に加算する。そして最後に、ＣＰＵ２２０は、ページ領域内オブジェクト傾向情報のオブジェクト数に１を加算する。
【００４０】
次に、ＣＰＵ２２０は、ページ領域内外別オブジェクト傾向情報取得処理を行う（ステップＳ７０５）。ステップＳ７０５の処理は、例えば、ページ領域内と領域外とを跨るオブジェクトが存在する場合に実行される。ステップＳ７０５の処理の詳細は、図８を用いて後述する。
【００４１】
＜ページ領域内外別オブジェクト傾向情報取得処理＞  
図８は、ステップＳ７０５におけるページ領域内外別オブジェクト傾向情報取得処理のフローを示す図である。
【００４２】
上述したように、オブジェクトはページの領域内や領域外に存在したり、ページの領域内と領域外とを跨いで存在したりする。そのため、座標管理処理では、ページの領域内と領域外との両方の座標を管理する必要がある。一方、ピクセル生成処理は、ページ領域外のピクセルの生成は不要であるため、ページの領域内に対してのみ適用される。そこで、本実施例では、ページの領域内と領域外とに対応する処理時間を正確に見積もるために、ＢＢＯＸの位置が完全にページ領域内では無いオブジェクトに対しては、以下のようにページ領域外と領域内とに分けてオブジェクト傾向情報を取得する。
【００４３】
まず、ＣＰＵ２２０は、ページ領域外副走査マイナス領域のオブジェクト傾向情報を取得する（ステップＳ８０１）。ページ領域外副走査マイナス領域とは、副走査方向においてページ上端部（図５（Ｄ）における上端部）よりもマイナス側に位置する領域である。なお、図５（Ｄ）に示す右向き矢印は主走査方向を示し、下向き矢印は副走査方向を示す。ステップＳ８０１の処理では、ＣＰＵ２２０は、セグメント数及びセグメント高以外のオブジェクト傾向情報を取得する。ここで処理対象となるオブジェクトは、例えば図５に示すオブジェクト＃１，＃２，＃３，＃４，＃５が該当する。例えばオブジェクト＃２が幅３ピクセル×高さ２ピクセルである場合、オブジェクト＃２のページ領域内のピクセル数は、３×１ピクセルとなる。したがって、ＣＰＵ２２０は、図６に示すページ領域内オブジェクト傾向情報の描画ピクセル数に３を加算する。またＣＰＵ２２０は、図６に示すページ領域内オブジェクト傾向情報のオブジェクト数に１を加算する。ＣＰＵ２２０は、オブジェクト＃３，＃４，＃５についても同様の処理を行う。
【００４４】
次に、ＣＰＵ２２０は、オブジェクトのセグメント情報を取得する（ステップＳ８０２）。例えば処理対象がオブジェクト＃１である場合、オブジェクト＃１のセグメントは２つ存在するため、未処理のセグメントをそれぞれ取得する。
【００４５】
次に、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ８０２で取得したセグメント情報に対応するセグメントがページ領域外副走査プラス領域に存在するか否かを判断する（ステップＳ８０３）。ページ領域外副走査プラス領域とは、副走査方向においてページ下端部（図５（Ｄ）における下端部）よりもプラス側に位置する領域である。例えば、図５（Ａ）に示すオブジェクト＃３は一部がページ領域外副走査プラス領域に含まれるため、対応するセグメントがページ領域外副走査プラス領域に存在すると判断される。ステップＳ８０２で取得したセグメント情報に対応するセグメントがページ領域外副走査プラス領域に存在する場合は、ＣＰＵ２２０はステップＳ８０７の処理に進む。一方、ステップＳ８０２で取得したセグメント情報に対応するセグメントがページ領域外副走査プラス領域に存在しない場合には、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ８０４の処理に進む。例えば、図５（Ａ）に示すオブジェクト＃２，＃４，＃５はページ領域外副走査プラス領域に含まれない。したがって、ステップＳ８０２で取得したセグメント情報がオブジェクト＃２，＃４，＃５のセグメント情報である場合には、ＣＰＵ２２０はステップＳ８０４の処理に進む。
【００４６】
次に、ＣＰＵ２２０は、ステップＳ８０２で取得したセグメント情報に対応するセグメントがページ領域外副走査マイナス領域に存在するか否かを判断する（ステップＳ８０４）。例えば、図５（Ａ）に示すオブジェクト＃２は一部がページ領域外副走査マイナス領域に含まれるため、対応するセグメントがページ領域外副走査マイナス領域に存在すると判断される。ステップＳ８０２で取得したセグメント情報に対応するセグメントがページ領域外副走査プラス領域に存在する場合は、ＣＰＵ２２０はステップＳ８０６の処理に進む。一方、ステップＳ８０２で取得したセグメント情報に対応するセグメントがページ領域外副走査プラス領域に存在しない場合は、ＣＰＵ２２０はステップＳ８０５の処理に進む。
【００４７】
次に、ＣＰＵ２２０は、主走査方向のページ領域外オブジェクト傾向情報を取得する（ステップＳ８０５）。ステップＳ８０５の処理では、ＣＰＵ２２０は、オブジェクト傾向情報としてセグメント情報を取得する。主走査方向のページ領域外オブジェクト傾向情報とは、図５（Ｄ）に示す、ページ領域外主走査マイナス領域とページ領域外主走査プラス領域との少なくとも一方に含まれるオブジェクトのオブジェクト傾向情報である。ページ領域外主走査マイナス領域は、主走査方向においてページ左端部（図５（Ｄ）における左端部）よりもマイナス側に位置する領域であって、且つ、ページ領域外副走査マイナス領域及びページ領域外副走査プラス領域に属さない領域である。ページ領域外主走査プラス領域は、主走査方向においてページ右端部（図５（Ｄ）における右端部）よりもプラス側に位置する領域であって、且つ、ページ領域外副走査マイナス領域及びページ領域外副走査プラス領域に属さない領域である。例えば、図５（Ｂ）に示すオブジェクト＃４の左側（図５（Ｂ）において左側）のセグメントは、ページ領域外主走査マイナス領域に存在する。また例えば、図５（Ｂ）に示すオブジェクト＃５の右側（図５（Ｂ）において右側）のセグメントは、ページ領域外主走査プラス領域に存在する。したがって、ＣＰＵ２２０は、図６に示すページ領域外主走査プラス／マイナス領域のセグメント数に対して、２を加算する。またオブジェクト＃４とオブジェクト＃５の高さが２ピクセルである場合には、ＣＰＵ２２０は、セグメント高に４（＝２＋２）を加算する。
【００４８】
次に、ＣＰＵ２２０は、ページ領域外副走査マイナス領域のオブジェクト傾向情報を取得する（ステップＳ８０６）。ステップＳ８０６の処理では、ＣＰＵ２２０は、オブジェクト傾向情報としてセグメント情報を取得する。例えば、図５（Ｂ）に示すオブジェクト＃２の両側（図５（Ｂ）における右側及び左側）は、ページ領域外副走査マイナス領域に含まれる。したがって、ＣＰＵ２２０は、図６に示すページ領域外副走査マイナス領域のセグメント数に対して２を加算する。またＣＰＵ２２０は、オブジェクト＃２の高さが２ピクセルで、そのうち領域外の部分の高さが１ピクセルである場合には２（＝１＋１）を、図６に示すページ領域外副走査マイナス領域のセグメント高に加算する。
【００４９】
次に、ＣＰＵ２２０は、ページ領域内オブジェクト傾向情報の取得処理を行う（ステップＳ８０７）。ステップＳ８０７の処理では、ＣＰＵ２２０は、図５（Ｂ）においてページ領域内に存在するセグメントのセグメント情報を取得する。例えば、図５（Ｂ）に示すオブジェクト＃４の右側のセグメント及びオブジェクト＃５の左側のセグメントは、ページ領域内に含まれる。したがって、オブジェクト＃４とオブジェクト＃５の高さが２ピクセルである場合には、図６に示すページ領域内オブジェクト傾向情報のセグメント高に４（＝２＋２）を加算する。またオブジェクト＃２の下半分のセグメント及びオブジェクト＃３の上半分のセグメントが、ページ領域内に含まれる。したがって、ＣＰＵ２２０は同様に、両セグメントの値を、図６に示すページ領域内オブジェクト傾向情報に加算する。
【００５０】
次に、ＣＰＵ２２０は、処理対象となるオブジェクトが有する全セグメントに対して処理を行ったか否かを判断する（ステップＳ８０８）。全セグメントに対する処理が完了していない場合には（ステップＳ８０８のＮＯ）、ＣＰＵ２２０は、処理を継続するため、ステップＳ８０２の処理に戻る。一方、全セグメントに対する処理が完了している場合には（ステップＳ８０８のＹＥＳ）、ＣＰＵ２２０は処理を終了する。
【００５１】
＜ページの印刷時間予測処理＞  
図９は、ステップＳ３０７におけるページの印刷時間予測処理のフローを示す図である。まず、ＣＰＵ２２０は、レンダリング処理のうちセグメント処理に要する時間の予測処理を行う（ステップＳ９０１）。セグメント処理とは、オブジェクトの輪郭の座標抽出を行う処理である。図１０は、セグメントの主走査位置がライン単位で更新される様子を示す図である。ここでは、図１０（Ａ）に示すように、三角形のオブジェクト＃７、オブジェクト＃８、オブジェクト＃９が存在するページ領域１００１を例に挙げる。ページ領域１００１に対してライン単位でレンダリング処理を行うと、オブジェクト＃７及びオブジェクト＃８は、オブジェクトの途中部分からページ領域内に入ってくることになる。そこで、ライン単位でレンダリング処理を行った場合に、オブジェクトがページ領域内にいつ入ってくるか判断可能なように、ＣＰＵ２２０は、セグメントの主走査位置をライン単位で更新する。図１０（Ｂ）には、図１０（Ａ）に示す三角形のオブジェクト＃７〜＃９の斜辺について座標抽出が行われる様子が示されている。例えば、オブジェクト＃７の斜辺に対応するセグメント（図１０（Ｂ）において太線矢印で示されるセグメント）の主走査位置Ｘは、−２→−１→０→１→２とライン単位で更新される。これにより、主走査位置Ｘ＝０においてオブジェクト＃７がページ領域内に入ってくることが分かる。なお、オブジェクト＃９は、オブジェクトの途中部分からページ領域を外れる。しかし、ライン単位でページ領域１００１を処理する場合には、オブジェクト＃９がページ領域を外れる段階で既にレンダリング処理はページ領域分完了している。従って、オブジェクト＃９のページ領域外の部分については、セグメント処理は不要となる。以上のことから、セグメント処理は、ページ領域内のほか、ページ領域外副走査マイナス領域と、ページ領域外主走査マイナス領域と、ページ領域外主走査プラス領域とにおいても行われることとなる。よって、セグメント処理に要する時間（セグメント処理時間）は、以下の式により予測することができる。
【００５２】
セグメント処理時間  
＝  （ページ領域内オブジェクト傾向情報のセグメント高  
＋  ページ領域外副走査マイナス領域のセグメント高  
＋  ページ領域外主走査プラス領域のセグメント高  
＋  ページ領域外主走査マイナス領域のセグメント高）× 係数１  
仮にページ領域外のオブジェクト傾向情報を考慮しない場合、ページ領域外のセグメント高の情報が取得されないため、セグメント処理時間が実際の処理時間よりも短い時間で算出されてしまう。しかし、本実施例では、ページ領域外のオブジェクト傾向情報を考慮するようにしているので、セグメント処理時間の見積もりを正確に行うことができる。
【００５３】
次に、ＣＰＵ２２０は、レンダリング処理のうちオブジェクトソート制御処理に要する時間の予測処理を行う（ステップＳ９０２）。オブジェクトソート制御処理は、オブジェクトのＺ軸方向における描画順序を決定する処理である。ここでは、オブジェクトソート制御処理として公知の技術が用いられるものとする。図１１は、オブジェクトソート制御処理を説明するための図である。例えば、図１１に示すページ領域１１０１のように３つの矩形＃１，＃２，＃３が重なり合うページのオブジェクトソート制御処理は、それぞれの矩形が初めて出現するラインと、矩形が無くなるラインに対して行われる。まずページ領域１１０１を処理していくと、ラインＡで矩形＃１が出現する。従って、図１１（Ｂ）に示す、ラインＡの挿入処理が行われる。具体的には、ラインＡを描画するときに矩形＃１をＺ軸方向のどの位置に挿入するかを、予め探索して決めておく処理（挿入位置探索処理）が行われる。ラインＡでは他の矩形が存在しないため、挿入位置探索処理の回数は１回となる。次に、ラインＢで矩形＃２が出現する。従って、図１１（Ｃ）に示す、ラインＢの挿入処理が行われる。ラインＢでは矩形＃１が既に存在するため、矩形＃２の挿入位置として、矩形１の下側と上側とが探索される。したがって、挿入位置探索処理の回数は２回となる。次に、ラインＣで矩形＃３が出現する。従って、図１１（Ｄ）に示す、ラインＣの挿入処理を行う。ラインＣでは矩形＃１と矩形＃２と矩形＃３とが存在するため、挿入位置探索処理の回数は３回となる。次に、ラインＸで矩形＃３が消滅する。従って、図１１（Ｅ）に示す、ラインＸの削除処理が行われる。具体的には、ラインＸを描画するときに削除対象となるオブジェクト（ここでは矩形）を探索する処理（削除オブジェクト探索処理）が行われる。ラインＸでは矩形＃１と矩形＃２と矩形＃３とが存在するため、削除オブジェクト探索処理の回数は３回となる。次に、ラインＹで矩形＃２が消滅する。従って、図１１（Ｆ）に示す、ラインＹの削除処理が行われる。ラインＹでは矩形＃１と矩形＃２とが存在するため、削除オブジェクト探索処理の回数は２回となる。次に、ラインＺで矩形＃１が消滅する。従って、図１１（Ｇ）に示す、ラインＺの削除処理が行われる。ラインＺでは矩形＃１しか存在しないため、削除オブジェクト探索処理の回数は１回となる。このように、オブジェクトの出現ラインにおける挿入位置探索処理の回数と、オブジェクトの消滅ラインにおける削除オブジェクト探索処理との回数とを合せた回数分、レンダリング処理ではオブジェクトソート制御処理が行われる。従って、オブジェクトソート制御処理に要する時間は、挿入位置探索処理の回数と削除オブジェクト探索処理の回数とに依存する。従って、オブジェクトソート制御処理に要する時間（オブジェクトソート制御処理時間）は、以下の式により予測することができる。  
オブジェクトソート制御処理時間  
＝  ２×（オブジェクト数×(オブジェクト数＋１)÷２）× 係数２
次に、ＣＰＵ２２０は、閉領域処理に要する時間の予測処理を行う（ステップＳ９０３）。閉領域処理とは、閉領域を抽出する処理である。閉領域とは、レンダリング処理が行われる際の処理単位であって、セグメント間に区切られた領域のことである。図１２は、閉領域処理を説明するための図である。ここでは、図１２（Ａ）で示すように、高さが４ピクセルである、オブジェクト＃１０、オブジェクト＃１１、オブジェクト＃１２を含む、ページ領域１２０１を例に説明する。図１２（Ａ）に示す例では、ページ領域内オブジェクト傾向情報のセグメント高は１６（＝４×４）となる。このとき、ページ領域１２０１で処理が行われる閉領域数は、図１２（Ｂ）に示すように（１６＋ページ高さ）個となり、（１６＋ページ高さ）個の閉領域が生成され、レンダリング処理が行われることとなる。従って、閉領域処理に要する時間（閉領域処理時間）は、以下の式により予測することができる。  
閉領域処理時間  
＝  （ページ領域内オブジェクト傾向情報のセグメント高＋ページ高）  ×  係数３
例えば、ページ領域内外でオブジェクト傾向情報を区別しない場合、ページ領域外のセグメント高の情報がページ領域内の情報として取得されてしまう。その場合、閉領域処理時間が実際の処理時間より長く算出されてしまう。一方、本実施例では、上記のように、ページ領域内のオブジェクト傾向情報に基づき閉領域処理時間の算出を行うので、閉領域処理時間を正確に見積もることが可能となる。
【００５４】
次に、ＣＰＵ２２０は、レンダリング処理のうちピクセル処理に要する時間の予測処理を行う（ステップＳ９０４）。ピクセル処理とは、最終的な画像のピクセルを生成する処理である。ピクセル処理では、ページ領域内オブジェクト傾向情報の描画ピクセル数分の描画処理が行われる。従って、ピクセル処理に要する時間（ピクセル処理時間）は、以下の式により予測することができる。  
ピクセル処理時間  
＝  ページ領域内オブジェクト傾向情報の描画ピクセル数  ×  係数４
仮にページ領域内外でオブジェクト傾向情報を区別しない場合、上記のページ領域外のピクセル数の情報もページ領域内の情報として取得をしてしまう。そのため、ピクセル処理時間が実際の処理時間より長く算出されてしまう。しかし、本実施例では、ページ領域内のオブジェクト傾向情報のみに基づいてピクセル時間を算出するようにしているので、ピクセル処理時間の見積もりを正確に見積もることが可能となる。
【００５５】
次に、ＣＰＵ２２０は、ページの印刷処理に要する時間を予測する（ステップＳ９０５）。ページの印刷処理に要する時間は以下のように予測する。ＣＰＵ２２０は、下記式により予測した、ページの印刷処理に要する時間を操作部１１３に表示する。  
ページの印刷処理に要する時間  
＝  レンダリング処理時間 × 係数５  
＝  （セグメント処理時間＋オブジェクトソート制御処理時間  
＋  閉領域処理時間＋ピクセル処理時間）× 係数５
ＣＰＵ２２０は、上記式により導出した、印刷処理に要する時間を操作部１１３に表示する。なお、上記係数１〜５は、予めユーザ等によって実験的に求められ、画像形成装置１１０の記憶部(図示せず)等に格納される。
【００５６】
以上のように、本実施例では、印刷指示がなされたＰＤＬデータに、少なくとも一部が印刷ページの領域外に位置するオブジェクトが含まれる場合には、オブジェクト傾向情報を印刷ページの領域内と領域外とに分けて取得する。したがって、ＰＤＬデータに、ページ領域内とページ領域外とを跨いで位置する描画オブジェクトが含まれるような場合でも、レンダリング処理時間をより正確に予測することが可能となる。また、レンダリング処理時間が正確に予測されることにより、印刷処理に要する時間も正確に予測される。よって、印刷処理に要する時間をユーザに正確に通知することが可能となる。
【００５７】
なお、本実施例では、印刷処理に要する時間まで予測する例について記載しているが、少なくともレンダリング処理に要する時間が予測できればよい。その場合、ＣＰＵ２２０は、レンダリング処理時間を、操作部１１３に表示するようにしてもよい。
【００５８】
［実施例２］  
以下、本発明を実施するための第２の実施例について図面を用いて説明する。第１の実施例では、印刷データに含まれるページの領域内と領域外のそれぞれのオブジェクト傾向情報を取得し、印刷処理に要する時間の予測を行う場合を例にした。本実施例ではさらに印刷ページに回転の指示がされたオブジェクトが含まれる場合を例にする。
【００５９】
＜ページ領域内外オブジェクト傾向情報取得処理＞  
本実施例における画像形成装置の構成および動作は、第１の実施例における画像形成装置の構成および動作と同様である。ただし、ステップＳ４０２におけるページ領域内外オブジェクト傾向情報取得処理が、第１の実施例と異なる。図１３は、ステップＳ４０２におけるページ領域内外別オブジェクト傾向情報取得処理の第２の実施例のフローを示す図である。
【００６０】
まず、ＣＰＵ２２０は、ページに含まれるオブジェクト、すなわちステップＳ３０３で取得されたオブジェクト情報に対応するオブジェクト、に対して回転指示がされているか否かを判断する回転指示判定処理を行う（ステップＳ１３０１）。回転指示がされている場合（ステップＳ１３０１のＹｅｓ）、ＣＰＵ２２０はステップＳ１３０２の処理に進む。回転指示がされていない場合（ステップＳ１３０１のＮｏ）、ＣＰＵ２２０はステップＳ１３０４の処理に進む。
【００６１】
次に、ＣＰＵ２２０は、回転指示によって指定される回転角度が所定の角度であるかを判定する（ステップＳ１３０２）。本実施例では、回転角度が９０度，１８０度，２７０度のいずれかであるかが判定される。回転角度が９０度，１８０度，２７０度のいずれである場合（ステップＳ１３０２のＹｅｓ）、ＣＰＵ２２０はステップＳ１３０３の処理に進む。また回転角度が９０度，１８０度，２７０度でなかった場合（ステップＳ１３０２のＮｏ）、ＣＰＵ２２０はステップＳ１３０４の処理に進む。次に、ＣＰＵ２２０は、回転指示に応じてオブジェクトに対して回転処理を行う（ステップＳ１３０３）。ここで、９０度，１８０度，２７０度のみを判定の対象とする理由は、これらの角度の回転処理は簡易的であり、且つ回転後の座標の判断が容易に行えるためである。判定の対象を任意の角度とすると、回転処理や座標管理が複雑になるためである。
【００６２】
なお、以降の処理（ステップＳ１３０４〜Ｓ１３０８の処理）は、図５に示すステップＳ５０１〜ステップ５０５の処理と同様であるため説明を省略する。ただし、回転角度が９０度，１８０度，２７０度であった場合には、以降の処理は、回転処理後の座標に基づいて行われることになる。
【００６３】
以上の処理により、オブジェクトに対して回転指示がなされている場合でも、印刷ページのレンダリング処理に要する時間を正確に予測することが可能となる。
【００６４】
［実施例３］  
以下、本発明を実施するための第３の実施例について図面を用いて説明する。図５（Ａ）のオブジェクト＃６のようにオブジェクト全体がページ領域外にある場合には、当該オブジェクトに対しては画像処理を行う必要がない。しかし、第１の実施例の、図８に示すフローでは、全体がページ領域外にあるオブジェクトに対してもページ領域外オブジェク傾向情報の取得処理が行われる可能性がある。そこで、本実施例では、オブジェクト全体がページ領域外にある場合には、後述するように、当該オブジェクトに対するページ領域外オブジェク傾向情報の取得処理をスキップする。
【００６５】
＜ページ領域内外別オブジェクト傾向情報取得処理＞  
本実施例における画像形成装置の構成および動作は、第１の実施例における画像形成装置の構成および動作と同様である。ただし、ステップＳ５０５におけるページ領域内外別オブジェクト傾向情報取得処理が、第１の実施例と異なる。
【００６６】
図１４は、ステップＳ７０５におけるページ領域内外別オブジェクト傾向情報取得処理の第３の実施例のフローを示す図である。ステップＳ１４０１，Ｓ１４０２，Ｓ１４０４〜Ｓ１４０９の処理は、ステップＳ８０１，Ｓ８０２，Ｓ８０３〜Ｓ８０８の処理と同様であるため説明を省略する。
【００６７】
本実施例では、ＣＰＵ２２０は、オブジェクトのセグメント情報の取得処理（ステップＳ１４０２）を行った後に、セグメントの位置が完全にページ領域外で有るか否かを判断する（ステップＳ１４０３）。セグメントの位置が完全にページ領域外で有った場合、レンダリング処理において当該セグメントに対応するオブジェクトに対しては処理を行う必要がない。したがって、本実施例では、各セグメントについてこのような判断を行う。そして、セグメントの位置が完全にページ領域外でない場合には（ステップＳ１４０３のＮｏ）、ＣＰＵ２２０はステップＳ１４０４の処理に進む。またセグメントの位置が完全にページ領域外で有った場合には（ステップＳ１４０３のＹｅｓ）、ＣＰＵ２２０はステップＳ１４０９の処理に進む。
【００６８】
以上のように、本実施例では、完全にページ領域外に存在するセグメントに対する処理時間を、印刷ページの印刷処理に要する時間に含ませないようにしている。したがって、完全にページ領域外に存在するオブジェクトが存在する場合においても、印刷ページのレンダリング処理に要する時間を正確に予測することが可能となる。
【００６９】
（その他の実施例）
本発明は、上述の実施例の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【図１】
2018027636.tif 000003
【図２】
2018027636.tif 000004
【図３】
2018027636.tif 000005
【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】
2018027636.tif 000010
【図９】
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【図１０】
2018027636.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
2018027636.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
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