(57)【要約】【課題】高速でかつ計測精度の高いドット特徴量計測装置を提供する。【解決手段】被計測画像を２次元画像データとして読み取る画像入力部３と、読み取った画像データから各ドットの位置を算出するドット位置算出部８と、算出されたドット位置を中心とする被計測画像のドットピッチよりも小さなサイズのマスクを設定するマスク設定部７と、このマスク内の画像データに基づきドットの特徴量を算出するドット特徴量算出部１２と、算出されたドット特徴量をフーリエ変換し、周波数分布を作成する周波数分布作成部１３と、作成された周波数分布データから任意の周波数成分を除去するフィルタ処理部１４と、除去後の周波数分布データを逆フーリエ変換してドット特徴量を補正するデータ補正部１５とを備えた。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被計測画像を２次元画像データとして読み取る画像入力手段と、読み取った画像データから各ドットの位置を算出するドット位置算出手段と、算出されたドット位置を中心とする被計測画像のドットピッチよりも小さなサイズのマスクを設定するマスク設定手段と、前記マスク内の画像データに基づきドットの特徴量を算出するドット特徴量算出手段と、算出されたドット特徴量をフーリエ変換し、周波数分布を作成する周波数分布作成手段と、作成された周波数分布データから任意の周波数成分を除去するフィルタ処理手段と、除去後の周波数分布データを逆フーリエ変換してドット特徴量を補正するデータ補正手段とを備えたことを特徴とするドット計測装置。
【請求項２】
前記マスク設定手段は、隣接する単一または複数のドット位置とドットパターンの周期配列を用いて設定することを特徴とする請求項１記載のドット計測装置。
【請求項３】
前記ドット特徴量算出手段は、ドットピッチ、ドット強度およびドット径を算出することを特徴とする請求項１または請求項２記載のドット計測装置。
【請求項４】
前記ドット位置算出手段は、各マスク内の画像データの縦横方向に１次元化したデータの最大値と最小値に基づき設定した閾値により算出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載のドット計測装置。
【請求項５】
前記ドット強度はドット部の画像濃度であることを特徴とする請求項４記載のドット計測装置。
【請求項６】
前記ドット径は各マスク内の画像データの縦横方向に１次元化したデータをヒストグラムとした時の標準偏差として、主副独立に算出されることを特徴とする請求項３乃至５のいずれか１項に記載のドット計測装置。
【請求項７】
被計測画像を２次元画像データとして読み取る画像入力工程と、読み取った画像データから各ドットの位置を算出するドット位置算出工程と、
ドット位置算出工程により算出されたドット位置を中心とする被計測画像のドットピッチよりも小さなサイズのマスクを設定するマスク設定工程と、マスク設定工程により設定されたマスク内の画像データに基づきドットの特徴量を算出するドット特徴量算出工程と、ドット特徴量算出工程により算出されたドット特徴量をフーリエ変換し、周波数分布を作成する周波数分布作成工程と、作成された周波数分布データから任意の周波数成分を除去するフィルタ処理工程と、除去後の周波数分布データを、逆フーリエ変換してドット特徴量を補正するデータ補正工程と、を有することを特徴とするドット計測方法。
【請求項８】
前記マスク設定工程は、隣接する単一または複数ドットの位置とドットパターンの周期配列を用いて算出される範囲に設定されることを特徴とする請求項７記載のドット計測方法。
【請求項９】
前記ドット特徴量算出工程は、ドットピッチ、ドット強度およびドット径を算出することを特徴とする請求項７または請求項８記載のドット計測方法。
【請求項１０】
前記ドット位置算出工程は、各マスク内の画像データの縦横方向に１次元化したデータの最大値と最小値に基づき設定した閾値を用いて算出することを特徴とする請求項７乃至９のいずれか１項に記載のドット計測方法。
【請求項１１】
前記ドット強度は、ドット部の画像濃度であることを特徴とする請求項７乃至１０のいずれか１項に記載のドット計測方法。
【請求項１２】
前記ドット径は、各マスク内の画像データの縦横方向に１次元化したデータをヒストグラムとした時の標準偏差として、主副独立に算出されることを特徴とする請求項７乃至１１のいずれか１項に記載のドット計測方法。
【請求項１３】
コンピュータを、請求項１乃至６のいずれか１項に記載のドット計測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】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複写機、プリンタ、ファクシミリ等の画像出力装置が出力する画像のドット特徴量の計測を行う装置、方法およびプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、バンディング（１ページ分の画像メモリを持たない出力機器において、画像データの展開を所定の矩形領域単位で行う画像出力の処理方法）等の異常画像の解析は知覚バンディング計測装置を用いた解析が中心であり、コントラスト変動を周波数解析した結果に人間の視覚特性の重み付けを行った結果で評価を行っていた。
また、複写機、プリンタ、ＦＡＸ等の画像出力装置が出力した画像をスキャナで読み取り、出力画像のドット特徴量の計測を行うドット計測装置や計測方法に関連する従来技術もある（例えば特許文献１）。さらに、ドット特徴量を２次元的に連続計測して得たデータ配列に対してフーリエ変換を用い周波数解析を行う提案もなされている（例えば特願文献２）。なお、ドット位置を求める方法として、濃度分布の各山と閾値との交点を用いる方法がある（例えば特許文献３）。
【特許文献１】特開２００１−２９１１０７公報
【特許文献２】特願２００２−２６７３５０
【特許文献３】特開平１１−２３４４８８号公報（図２１）
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、知覚バンディング計測装置は目視に依る部分が多く、客観性に対して、あるいは計測に時間がかかるという問題があった。
また、特許文献１に対しては被計測画像のドット位置を計測する際、あるべきドット位置を最小２乗法を用いた予測式によって算出する必要があり、アルゴリズムが複雑であった。また、得られた解析結果からはドットの特徴量の変動を捉えても異常発生部品までは特定できないという問題があった。
また、特許文献２に対しては得られたドット特徴量にスキャナ等の画像入力手段の固有周波数成分が含まれるため、計測精度が低下するという問題があった。さらに、ドット強度はドット周辺部の地肌部のデータが含まれるため、トナー付着量との相関が低い場合もあり、計測精度が低下するという問題があった。
本発明は、高速でかつ計測精度の高いドット特徴量計測装置を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
前記の課題を解決するために、請求項１記載のドット計測装置は、被計測画像を２次元画像データとして読み取る画像入力手段と、読み取った画像データから各ドットの位置を算出するドット位置算出手段と、算出されたドット位置を中心とする被計測画像のドットピッチよりも小さなサイズのマスクを設定するマスク設定手段と、前記マスク内の画像データに基づきドットの特徴量を算出するドット特徴量算出手段と、算出されたドット特徴量をフーリエ変換し、周波数分布を作成する周波数分布作成手段と、作成された周波数分布データから任意の周波数成分を除去するフィルタ処理手段と、除去後の周波数分布データを逆フーリエ変換してドット特徴量を補正するデータ補正手段とを備えたことを特徴とする。
また、本発明の請求項２は、請求項１記載のドット計測装置において、前記マスク設定手段は、隣接する単一または複数のドット位置とドットパターンの周期配列を用いて設定することを特徴とする。
また、本発明の請求項３は、請求項１または請求項２記載のドット計測装置において、前記ドット特徴量算出手段は、ドットピッチ、ドット強度およびドット径を算出することを特徴とする。
また、本発明の請求項４は、請求項１乃至３のいずれか１項に記載のドット計測装置において、前記ドット位置算出手段は、各マスク内の画像データの縦横方向に１次元化したデータの最大値と最小値に基づき設定した閾値により算出することを特徴とする。
また、本発明の請求項５は、請求項４記載のドット計測装置において、前記ドット強度はドット部の画像濃度であることを特徴とする。
また、本発明の請求項６は、請求項３乃至５のいずれか１項に記載のドット計測装置において、前記ドット径は各マスク内の画像データの縦横方向に１次元化したデータをヒストグラムとした時の標準偏差として、主副独立に算出されることを特徴とする。
【０００５】
また、本発明の請求項７のドット計測方法は、被計測画像を２次元画像データとして読み取る画像入力工程と、読み取った画像データから各ドットの位置を算出するドット位置算出工程と、ドット位置算出工程により算出されたドット位置を中心とする被計測画像のドットピッチよりも小さなサイズのマスクを設定するマスク設定工程と、マスク設定工程により設定されたマスク内の画像データに基づきドットの特徴量を算出するドット特徴量算出工程と、ドット特徴量算出工程により算出されたドット特徴量をフーリエ変換して周波数分布を作成する周波数分布作成工程と、作成された周波数分布データから任意の周波数成分を除去するフィルタ処理工程と、除去後の周波数分布データを、逆フーリエ変換してドット特徴量を補正するデータ補正工程とを有することを特徴とする。
また、本発明の請求項８は、請求項７記載のドット計測方法において、前記マスク設定工程は、隣接する単一または複数ドットの位置とドットパターンの周期配列を用いて算出される範囲に設定されることを特徴とする。
また、本発明の請求項９は、請求項７または請求項８記載のドット計測方法において、前記ドット特徴量算出工程は、ドットピッチ、ドット強度およびドット径を算出することを特徴とする。
また、本発明の請求項１０は、請求項７乃至９のいずれか１項に記載のドット計測方法において、前記ドット位置算出工程は、各マスク内の画像データの縦横方向に１次元化したデータの最大値と最小値に基づき設定した閾値を用いて算出することを特徴とする。
また、本発明の請求項１１は、請求項７乃至１０のいずれか１項に記載のドット計測方法において、前記ドット強度は、ドット部の画像濃度であることを特徴とする。
また、本発明の請求項１２は、請求項７乃至１１のいずれか１項に記載のドット計測方法において、前記ドット径は、各マスク内の画像データの縦横方向に１次元化したデータをヒストグラムとした時の標準偏差として、主副独立に算出されることを特徴とする。
また、本発明の請求項１３は、コンピュータを、請求項１乃至６のいずれか１項に記載のドット計測装置として機能させるためのプログラムである。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、図面により本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図１はこの発明の実施例の構成を示すブロック図である。図に示すドット計測装置１は、装置全体の動作を制御するＣＰＵ２と、ＣＣＤカメラやスキャナ、走査型ミクロ濃度計などから出力され、周期的に配置されたドットが形成された画像パターンからなる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、計測した結果や各種のプログラム等を格納するメモリ４と、画像表示部５と、計測した結果をプリンタ等に出力する計測結果出力部６と、１ドットを独立に抽出するためのマスク設定部７と、ドットの面積重心を計測するためのドット位置算出部８と、ドットのピッチ、ドット強度、ドット径等のドット特徴量を算出するドット特徴量算出部１２と、ドット特徴量をフーリエ変換して周波数分布データを作成する周波数分布作成部１３と、作成された周波数分布データから任意の周波数成分を除去するフィルタ処理部１４と、除去後の周波数分布データを逆フーリエ変換してドット特徴量を補正するデータ補正部１５とから構成される。
マスク設定部７は図２に示すように、既知の隣接する複数のドット（この例では注目するドットの左側Ｐと上側Ｑ）の位置と、予め設定されたドットパターンの周期配列から予想される範囲にマスクを設定する。すなわち、Ｐ、Ｑの座標をそれぞれ（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）、ドットパターンの主副の各走査方向ピッチをそれぞれ、ｐｘ，ｐｙとすると、マスクは（（ｘ１＋ｐｘ＋ｘ２）／２），（（ｙ１＋ｐｙ＋ｙ２）／２）を中心とした範囲を設定すればよい。このときのマスクサイズは隣接ドットピッチよりも小さくして、１ドットの独立抽出を確実に行うようにする。
ドット位置算出部８は設定されたマスクに対して、各ドットの位置を順次算出する。図３はドット位置の算出方法を示す説明図である。図３では周期的に配置された画像を走査して得られた画素値（濃度）を縦軸に、位置（距離）を横軸にプロットしてある。ドット位置の算出方法は、濃度分布の各山と閾値との交点、ａ１とａ２、ａ３とａ４、・・・のそれぞれの中点のｃ１、ｃ２、・・・をドット位置としている。すなわち特許文献３に示されているのと同一である。
【０００７】
次にドット強度を求める。ドット強度は各画素を画像濃度に変換したときのドット部の平均値とする。すなわち、マスク内の画像データからある決まった閾値以上の範囲のデータをドット部と判断し、あらかじめ既知の画像入力装置の入出力特性を表すガンマテーブルまたは多項近似式を用いてドット部と判断された画素を画像濃度に変換する。この場合、ガンマテーブルは複数の代表点からスプライン補間で作成してもよい。ここで閾値は固定値とは限らず、全画像データのダイナミックレンジ（白レベルと黒レベルの差）に対して、ドットの網点面積率を乗じた値とすることで、常に最適値になるようにする。
図４は主走査ドット径の定義を示す図である。主走査ドット径は図４に示すように、副走査方向にマスク内の画像データを平均化して得られる１次元データを頻度ヒストグラムと想定した時の標準偏差σを算出し、２σをドット径と定義する。副走査方向も同様とする。
上記のドット特徴量を２次元的に連続計測を行い、そこで得られるデータ配列をフーリエ変換して周波数解析を行う。ここで、周波数解析した結果にはスキャナ等の画像入力装置側の既知の周波数を除去するため、周波数空間上でフィルタ処理を行う。フィルタ処理後の周波数データを逆フーリエ変換により、ドット特徴量を補正する処理を行う。以上の演算処理はＣＰＵ２がメモリ４中のプログラムを実行しても、あるいはＣＰＵを備えた周波数分布作成部１３、フィルタ処理部１４、データ補正部１５等が独立に実行しても良い。
【０００８】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１および請求項７においては、画像の基本単位であるドットの特徴量を正確に計測することができるため、目視に頼っていた画像形成装置の異常画像に対して、正確かつ客観的な評価と問題解決の迅速化、および画像形成装置の機能性を定量的に評価することができる。また、周波数解析機能を搭載することで、異常部品の推定や異常発生メカニズムの解明に繋げることができる。また、スキャナ等の画像入力装置の固有の周波数成分を除去できるため、ドット特徴量を高精度に計測することができる。さらには任意の周波数成分を除去することで、異常部品の対策の効果をシミュレーション予測することができる。
また、請求項２および請求項８においては、隣接ドットの位置とドットパターンの周期配列からマスクを設定するため、累積的に発生する記録紙などの記録媒体の膨張収縮や画像形成装置の倍率誤差、スキューと画像入力装置の倍率誤差や被計測画像の配置角度の誤差を最小限のレベルに押さえ込むことができる。
また、請求項３および請求項９においては、ドットの特徴量をドット位置、ドット強度、ドット径で定量化されるため、バンディング等の異常画像の現象を正確に捉えられることで、原因の特定と画像形成装置における設計指標を与えることができる。
また、請求項４および請求項１０においては、各ドット毎に独立した閾値を利用しているため、画像取り込み時の光量むらや被計測画像のチリやかぶりなどの影響が最小限に押さえられ、ドット位置を安定して計測することができる。
まだ、請求項５および請求項１１においては、トナー付着量と相関の高いドット特徴量を計測することができる。
また、請求項６および請求項１２においては、アルゴリズムがシンプルであるため演算時間が短縮される。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施形態にかかるドット計測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】マスクを設定する様子を示す説明図である。
【図３】ドット位置の算出方法を示す説明図である。
【図４】主走査ドット径の定義を示す図である。
【符号の説明】
１  ドット計測装置
２  ＣＰＵ
３  画像入力部
４  メモリ
５  画像表示部
６  計測結果出力部
７  マスク設定部
８  ドット位置算出部
１２  ドット特徴量算出部
１３  周波数分布作成部
１４  フィルタ処理部
１５  データ補正部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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