(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
インクドットによる粒状ノイズとバンディングノイズとが混在する印刷画像の二次元物理特性を入力する画像入力手段と、
前記二次元物理特性を二次元の空間周波数で表されるスペクトルに変換する変換手段と、
前記スペクトルにおける所定の参考領域に属する成分を平滑化して平滑化スペクトルを算出し、該平滑化スペクトルをｋ倍（ｋは１以上の実数。）することによりスレッショルドを算出するスレッショルド算出手段と、
前記スペクトルから、強度が前記スレッショルドよりも大きい、もしくは同じとなる成分をバンディングノイズ成分として抽出するバンディングノイズ成分抽出手段と、
を備えることを特徴とするバンディングノイズ検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載のバンディングノイズ検出装置であって、
前記スペクトルにおける所定の抽出領域に属する成分を抽出する領域抽出手段を備えるとともに、
前記バンディングノイズ成分抽出手段は、前記抽出領域に属する成分の強度が、前記スレッショルドよりも大きい、もしくは同じとなる成分をバンディングノイズ成分として抽出することを特徴とするバンディングノイズ検出装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載のバンディングノイズ検出装置であって、
前記スペクトルは、視覚感度特性に基づいて重み付けされることを特徴とするバンディングノイズ検出装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載のバンディングノイズ検出装置であって、
前記抽出領域は、前記印刷画像を印刷装置にて形成する際の印刷ヘッドの主走査方向に直交する方向から所定の角度範囲内の空間周波数となる領域であることを特徴とするバンディングノイズ検出装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれかに記載のバンディングノイズ検出装置であって、
前記参考領域は、空間周波数の全領域であることを特徴とするバンディングノイズ検出装置。
【請求項６】
請求項１から請求項４のいずれかに記載のバンディングノイズ検出装置であって、
前記参考領域は、空間周波数における前記印刷ヘッドの主走査方向に配向する直線状領域であることを特徴とするバンディングノイズ検出装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれかに記載のバンディングノイズ検出装置であって、
前記バンディングノイズ成分に基づいてバンディングノイズ知覚量を算出するバンディングノイズ知覚量算出手段を備え、
前記バンディングノイズ知覚量算出手段は、前記バンディングノイズ成分を空間周波数に関して積分することによりバンディングノイズ量を算出するとともに、
前記バンディングノイズ量を所定の変換式に代入することにより前記バンディングノイズ知覚量を算出することを特徴とするバンディングノイズ検出装置。
【請求項８】
インクドットによる粒状ノイズとバンディングノイズとが混在する印刷画像の二次元物理特性を入力する画像入力工程と、
前記二次元物理特性を二次元の空間周波数で表されるスペクトルに変換する変換工程と、
前記スペクトルにおける所定の参考領域に属する成分を平滑化して平滑化スペクトルを算出し、該平滑化スペクトルをｋ倍（ｋは１以上の実数。）することによりスレッショルドを算出するスレッショルド算出工程と、
前記スペクトルから、強度が前記スレッショルドよりも大きい、もしくは同じとなる成分をバンディングノイズ成分として抽出するバンディングノイズ成分抽出工程と、
を備えることを特徴とするバンディングノイズ検出方法。
【請求項９】
コンピューターに、
インクドットによる粒状ノイズとバンディングノイズとが混在する印刷画像の二次元物理特性を入力する画像入力機能と、
前記二次元物理特性を二次元の空間周波数で表されるスペクトルに変換する変換機能と、
前記スペクトルにおける所定の参考領域に属する成分を平滑化して平滑化スペクトルを算出し、該平滑化スペクトルをｋ倍（ｋは１以上の実数。）することによりスレッショルドを算出するスレッショルド算出機能と、
前記スペクトルから、強度が前記スレッショルドよりも大きい、もしくは同じとなる成分をバンディングノイズ成分として抽出するバンディングノイズ成分抽出機能と、
を実現させることを特徴とするバンディングノイズ検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バンディングノイズ検出装置、バンディングノイズ検出方法およびバンディングノイズ検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種のバンディングノイズ検出装置として、印刷画像の物理特性を入力し、同物理特性を空間周波数に変換してバンディングノイズ知覚量を算出するものが知られている（例えば、特許文献１、参照。）。
かかる構成によれば、バンディングノイズ量を算出するにあたり、空間周波数に対する視覚感度特性が加味されるため、人間の視覚感度特性と相関の高いバンディングノイズ量の予測を行うことが可能であった。
【特許文献１】特開２０００−４３１３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
インクジェットプリンタによって形成された印刷画像は多数のインクのドットにより再現されているため、同印刷画像にはバンディングによるバンディングノイズとドットの粒状性による粒状ノイズとが混在する。従って、変換された空間周波数のスペクトルにも粒状ノイズに対応する成分が含まれることとなる。このように粒状ノイズに対応する成分が含まれる空間周波数のスペクトルに基づいてバンディングノイズ知覚量を予測しても、正確なバンディングノイズ知覚量を得ることはできないという課題があった。
【０００４】
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、粒状ノイズや影響されることなく正確にバンディングノイズを検出することが可能なバンディングノイズ検出装置、バンディングノイズ検出方法およびバンディングノイズ検出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及び作用・効果】
【０００５】
上記目的を達成するため、請求項１にかかる発明は、印刷画像にはインクドットによる粒状ノイズとバンディングノイズとが混在し、画像入力手段はこの印刷画像の二次元物理特性を入力する。変換手段は、上記二次元物理特性を二次元の空間周波数で表されるスペクトルに変換する。スレッショルド算出手段は、上記スペクトルにおける所定の参考領域に属する成分を平滑化する。そして、同平滑化された上記参考領域に属する成分をｋ倍（ｋは１以上の実数。）することによりスレッショルドを算出する。バンディングノイズ成分抽出手段は、上記スペクトルと上記スレッショルドを比較し、上記スペクトルから上記スレッショルド以上となる成分をバンディングノイズ成分として抽出する。
【０００６】
上記スレッショルドは、上記スペクトルを平滑化することにより得られるため、空間周波数において平均的に分布するスペクトル成分を上記スレッショルドによって表すことができる。一方、上記インクドットは印刷画像全体に均一に分布するため、上記粒状ノイズに対応する上記スペクトルの成分は空間周波数において平均的に分布することとなる。すなわち、上記スレッショルドを、空間周波数において上記粒状ノイズを表すものとして捉えることができる。従って、上記粒状ノイズを表す上記スレッショルドと、全ノイズを表す上記スペクトルとを比較することにより、上記バンディングノイズ成分のみを抽出することができる。従って、同抽出された上記バンディングノイズ成分を解析することにより、上記粒状ノイズの影響を受けることなく正確に上記バンディングを検出することができる。
【０００７】
また、上記スレッショルドによって上記バンディング成分を抽出することにより、上記バンディングの発生方向が分からない場合でも、正確に上記バンディング成分を抽出することができる。すなわち、上記印刷画像の入力角度がずれた場合でも、問題なく上記バンディング成分を抽出することができる。なお、上記スレッショルドを算出する上記参考領域は空間周波数において任意の領域とすることができる。また、平滑化された上記参考領域成分をｋ倍（ｋは１以上の実数。）することにより上記スレッショルドによる抽出レベルを調整することができる。すなわち、閾値を高く設定する場合にはｋを大きくし、閾値を低く設定する場合にはｋを小さくするというように、所望の抽出レベルに設定することができる。
【０００８】
ここで、上記物理特性は粒状ノイズとバンディングノイズとを物理的に把握することができるものであれば良く、例えば上記印刷画像の明度、彩度、色相、反射率等を適用することができる。また、上記物理特性を二次元で入力する上記画像入力手段としては、スキャナやカメラや測色機等を使用することができる。また、上記変換手段としてフーリエ変換を用いることができる。また、フーリエ変換により得られたスペクトルを直接解析するものに限られず、例えば同スペクトルを二乗してパワースペクトルを算出し、これを解析するようにしても良い。また、種々の空間周波数特性に基づいて重み付けを行ってから解析を行うようにしても良い。
【０００９】
さらに、精度良く上記バンディングノイズ成分を抽出するために好適な手法の一例として、請求項２にかかる発明は、上記領域抽出手段は、上記スペクトルにおける所定の抽出領域に含まれる成分を抽出する。そして、上記バンディングノイズ成分抽出手段が同抽出領域に属する成分と上記スレッショルドを比較し、上記スレッショルド以上の成分を上記バンディングノイズ成分として抽出する。すなわち、上記バンディングノイズの発生方向は印刷装置における主走査方向となる性質を有するため、空間周波数において上記バンディングノイズ成分が現れる領域を予め特定しておくことができる。従って、上記バンディングノイズ成分抽出手段によって上記バンディングノイズ成分を抽出する領域を限定させることができるため、より精度良く上記バンディングノイズ成分のみを抽出することができる。
【００１０】
また、請求項３にかかる発明は、上記スペクトルに対して視覚感度特性に基づく重み付けを行うことにより、視覚感度特性に適合した上記バンディングノイズの評価を行うことができる。
【００１１】
さらに、上記抽出領域の好適な一例として、請求項４にかかる発明は、印刷ヘッドを主走査することにより上記印刷画像が形成される。そして、上記印刷ヘッドの主走査方向に基づいて上記抽出領域を抽出することができる。すなわち、上記バンディングノイズは上記主走査方向に沿って発生するため、同主走査方向に直交する空間周波数において上記バンディングノイズ成分が現れると考えることができる。また、上記主走査方向に直交する方向から所定の角度範囲内となる領域を上記抽出領域とすることにより、多少上記バンディングノイズの方向にずれが生じた場合でも、上記バンディングノイズ成分を抽出することが可能となる。
【００１２】
さらに、上記参考領域の好適な一例として、請求項５にかかる発明は、上記参考領域を空間周波数の全領域とすることにより、空間周波数の全領域に含まれる上記スペクトルに基づいて上記スレッショルドを算出することができる。すなわち、空間周波数の全領域において上記スペクトルとの比較が可能な上記スレッショルドを算出することができる。
【００１３】
さらに、上記参考領域の別の一例として、請求項６にかかる発明は、上記参考領域を空間周波数における上記印刷ヘッドの主走査方向に配向する直線状領域とすることにより、上記スレッショルドを上記粒状ノイズ成分にのみ基づいて算出することができる。すなわち、空間周波数における上記印刷ヘッドの主走査方向には上記バンディングノイズ成分が現れないため、上記スレッショルドの算出に使用する上記スペクトルの成分を上記粒状ノイズ成分に限定させることができる。従って、上記バンディングノイズ成分を抽出するために好適な上記スレッショルドを算出することができる。さらに、上記参考領域を直線状とすることにより、一次元の平滑化を行えば良いこととなるため、演算を簡略化させることができる。
【００１４】
また、本発明は、バンディングノイズ知覚量算出手段は上記バンディングノイズ成分に基づいてバンディングノイズ知覚量を算出する。このようにすることにより、正確に抽出した上記バンディングノイズ成分を利用して、上記バンディングノイズに対する人間の知覚量を予測することができる。
【００１５】
さらに、バンディングノイズ知覚量算出手段の具体的な態様として、本発明は、上記バンディングノイズ成分を積分することによりバンディングノイズ量を算出する。そして、同算出した上記バンディングノイズ量を所定の変換式に代入することによりバンディングノイズ知覚量を算出することができる。すなわち、全空間周波数が有する上記バンディングノイズ成分の総和を求めることにより、上記バンディングノイズの程度の指標を上記バンディングノイズ量として算出することができる。そして、上記バンディングノイズ量と上記バンディングノイズ知覚量との対応関係を規定する変換式により、上記バンディングノイズ量に基づいて上記バンディングノイズ知覚量を予測することができる。例えば、上記変換式は、予め心証評価により実測的に上記バンディングノイズ知覚量を取得しておき、このバンディングノイズ知覚量と上記バンディングノイズ量との相関関係から規定することができる。
【００１６】
上述のように粒状ノイズとバンディングノイズとを分離させる手法は必ずしも実体のある装置に限られるものではなく、方法の発明としても有効である。また、上述のバンディングノイズ検出装置は単独で存在する場合もあるし、ある機器に組み込まれた状態で利用されることもあるなど、発明の思想としては、各種の態様を含むものである。また、ソフトウェアであったりハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。
【００１７】
発明の思想の具現化例としてバンディングノイズ検出装置のソフトウェアとなる場合には、かかるソフトウェアを記録した記録媒体上においても当然に存在し、利用される。その一例として、バンディングノイズ検出プログラムとして発明を特定している。むろん、その記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。
【００１８】
また、一次複製品、二次複製品などの複製段階については全く問う余地無く同等である。上記媒体とは異なるが、供給方法として通信回線を利用して行う場合であれば通信回線が伝送媒体となって本発明が利用されることになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）印刷画像について：
（２）バンディングノイズ知覚量算出処理について：
（３）バンディングノイズ知覚量関数について：
（４）他の実施形態について：
（５）まとめ：
【００２０】
（１）印刷画像について：
図１は、本発明の評価対象である印刷画像が形成される様子を示している。印刷画像は印刷用紙上においてインクドットによって表現される二次元画像であり、インクを吐出するノズルと印刷用紙を互いに相対移動させることにより形成することができる。一般的なインクジェットプリンタにおいては、各色のインクカートリッジを収容するキャリッジの下面に備えられた印刷ヘッドにインクが吐出可能なノズルが形成され、同キャリッジを一定方向に往復移動させることにより、同方向にシフトした複数のインクドットを形成することが可能となっている。印刷ヘッドと印刷用紙と間には所定距離のクリアランスが形成されており、同クリアランスを吐出されたインク粒が飛翔し、着弾した位置にインクドットが形成される。なお、上記のキャリッジの動作を主走査といい、その移動方向を主走査方向というものとする。
【００２１】
一方、プリンタには印刷用紙を移動させる紙送り機構が備えられており、キャリッジが所定回数主走査を行う毎に、印刷用紙を一定方向に送り出すことが可能となっている。なお、上記の印刷用紙の動作を副走査といい、その移動方向を副走査方向というものとする。主走査方向と副走査方向は一般に直交する関係となっており、これらを組み合わせることにより印刷用紙上における任意の位置にインクドットを形成することができる。従って、印刷用紙上に二次元画像を再現することが可能となっている。また、印刷ヘッドが主走査を行う間は、紙送り機構は副走査を行わない。
【００２２】
かかる構成によれば、印刷用紙上の主走査方向には同一のノズルにより形成されたインクドットが並ぶこととなる。従って、例えば図１のようにＫインクのインク粒の飛翔方向にずれを生じさせる不良ノズルがある場合、ブラック（Ｋ）インクのみのドットにより印刷画像を形成すると、ずれた位置に形成されたインクドットが連続し、主走査方向に沿う筋状のノイズ（バンディングノイズ）が形成されることとなる。
【００２３】
図２は、バンディングノイズを模式的に示している。同図において、ずれた位置に形成されたインクドットが主走査方向に並ぶことにより、主走査方向に連続する余白領域が形成されバンディングノイズとなっている。なお、実際の印刷においては単一のインクのみを使用して印刷を行うことは希であり、バンディングノイズが厳密な意味で主走査方向に連続することは少ない。しかし、ずれたインクドットが周期的に形成されるため、全体として印刷画像を眺めたときに筋状のバンディングノイズが感じられてしまう。このようなバンディングノイズは印刷画像の画質を低下させる要因となり、ノズル等の調整を行う必要がある。
【００２４】
一方、印刷画像は複数のインクドットで形成さているため、適正にインクドットを配置させてもインクドットの粒状ノイズが発生する。例えば、複数のインクドットが重なって形成される部位では明度が低くなるし、インクドットにより被覆されない部位は明度が高くなるように、明暗の起伏として粒状ノイズを把握することができる。ただし、粒状ノイズはバンディングノイズと異なり印刷画像全体に均一に分布され、方向性も有していない。以上説明したように、印刷画像には性質の異なる粒状ノイズとバンディングノイズとが混在している。
【００２５】
（２）バンディングノイズ知覚量算出処理：
上述のとおり印刷画像にはバンディングノイズと粒状ノイズとが混在しており、バンディングノイズを解析するためにはバンディングノイズ成分のみを抽出しておく必要がある。画像から得られる物理特性をフーリエ変換を利用して空間周波数で表されるスペクトルに変換することによって各ノイズの特徴を的確に捉えることができる。従って、印刷画像のノイズ解析にフーリエ変換を利用することが一般的に行われている。本発明においても、フーリエ変換を利用して、バンディングノイズを解析する。以下、その詳細について説明する。
【００２６】
図３は、バンディングノイズ知覚量を算出する処理の流れを示すフローチャートである。図４は同処理を実行させるための装置のハードウェア構成を概念的に示しており、図５は同処理を実行させるためのソフトウェア構成を概念的に示している。図４において、バンディングノイズ知覚量を算出する装置は、コンピュータ（ＰＣ）１０とプリンタ２０とスキャナ３０とから構成されており、コンピュータ１０とプリンタ２０とスキャナ３０とがＵＳＢ用Ｉ／Ｏ１６を介して接続されている。ＰＣ１０はバス１０ａを備えており、同バス１０ａにハードディスク（ＨＤＤ）１２とＣＰＵ１３とＲＯＭ１４とＲＡＭ１５とＵＳＢ用Ｉ／Ｏ１６とが接続されている。ＣＰＵ１３は、ＲＡＭ１５をワークエリアとして利用しながらＲＯＭ１４やＨＤＤ１２に記憶されたプログラムにしたがって演算を実行する。
【００２７】
図５には上記プログラムにしたがって実現される各プログラムモジュールが概念的に示されており、各モジュールがバンディングノイズ知覚量を算出するために必要な処理を担当する。大きくはプリンタ２０にてテスト印刷画像を出力するための印刷部１１ｂと、スキャナ３０から入力された画像データを解析する解析部１１ａとから構成される。解析部１１ａは、画像入力部１１ａ１と２次元フーリエ変換部１１ａ２とＶＴＦ重み付け部１１ａ３と抽出部１１ａ４とバンディングノイズ成分抽出部１１ａ５とバンディングノイズ知覚量算出部１１ａ６とスレッショルド算出部１１ａ７とから構成される。
【００２８】
以下、図３のフローチャートに基づいて処理の説明をする。なお、ステップＳ１００の前段階において印刷部１１ｂがＨＤＤ１２に記憶されたテスト画像データ１２ｂを入力し、同テスト画像データ１２ｂに基づいてテスト画像をプリンタ２０にて印刷用紙上に出力する。なお、テスト画像は印刷画像に含まれる各ノイズの解析を行うことができれば良く、例えば全面にわたって一様な色を再現する画像をテスト画像として適用することができる。また、プリンタ２０は上述したインクジェット方式を採用するものであり、テスト画像にはバンディングノイズと粒状ノイズとが混在することとなる。
【００２９】
テスト画像はフラットヘッド式のスキャナ３０上に載置され、同スキャナ３０にてテスト画像が電子データとして取り込まれる。ステップＳ１００では画像入力部１１ａ１がテスト画像についての画像データを入力する。この時点で画像データは各画素がＲ（赤）Ｇ（緑）Ｂ（青）の各階調値で表現された画素データとして入力されている。ステップＳ１１０ではＲＧＢの各階調値で表現された画素データをそれぞれ明度に変換することにより、各画素が明度の階調値で表現された画像データを生成する。なお、ＲＧＢの階調値を明度の階調値に変換するにあたっては、公知の変換式により変換を行うことができる。以上の処理によりテスト画像についての所望の物理特性（明度）が得られたこととなる。なお、スキャナ３０によれば２次元の画像データを生成することができることは言うまでもない。従って、ステップＳ１１０で生成される明度データも２次元の画像データとなっている。
【００３０】
ステップＳ１２０において、２次元フーリエ変換部１１ａ２は上記明度データに対して２次元フーリエ変換を行うことにより、同明度データについての空間周波数とそのスペクトル強度（明度に相当）を算出している。そして、同算出されたスペクトル強度を二乗することにより、テスト画像の明度についてのウィーナースペクトルＷＳ（ｆx，ｆy）を算出する。なお、ｆxはｘ方向の空間周波数を示し、ｆyはｙ方向の空間周波数を示している。また、ｘ方向はプリンタ２０においてテスト画像を印刷した際の主走査方向とされており、ｙ方向はこのときの副走査方向とされている。なお、ウィーナースペクトルＷＳ（ｆx，ｆy）のスペクトル強度は、テスト画像における明度波の振幅を二乗した値に相当する。
【００３１】
図６は、ウィーナースペクトルＷＳ（ｆx，ｆy）を示している。ウィーナースペクトルＷＳ（ｆx，ｆy）は、ｆx軸とｆy軸とスペクトル強度軸とが直交する３次元空間にて表現することができるが、図６においてはｆx軸とｆy軸とで定義される空間周波数平面の法線方向（スペクトル強度軸の軸方向）から見て示している。同図において、ｆy軸上に特異的に出現しているものがバンディングノイズ成分のスペクトルであり、全方向に均一に分布しているものが粒状ノイズである。ただし、バンディングノイズ成分と粒状ノイズ成分とが混在しているため、現時点で画一的に両者を分離することはできない。
【００３２】
ステップＳ１３０においては、ウィーナースペクトルＷＳ（ｆx，ｆy）に対して視覚感度関数ＶＴＦ（ｆx，ｆy）を二乗したもの乗算することにより、ウィーナースペクトルＷＳ（ｆx，ｆy）のスペクトル強度に視覚感度特性に応じた重み付けを行う。一般に、印刷画像に存在する同じ振幅の明度波であっても周波数が低いと人間は知覚しやすいが、同周波数が高いと知覚しにくいという特性がある。本実施形態においてはこのような視覚感度特性に適合した評価を行うために、視覚感度特性に応じたスペクトル強度の重み付けを行っている。視覚感度関数ＶＴＦ（ｆx，ｆy）として、例えば下記式（１）のような関数を適用することができる。なお、下記式（１）においてｌ（ｍｍ）はテスト画像と観測者との距離を示している。
0004715995.tif 000002
【００３３】
図７は、視覚感度関数ＶＴＦ（ｆx，ｆy）の特性をグラフにより示している。同図において原点（ｆx，ｆy）＝（０，０）を中心とした径方向の空間周波数ｆrを横軸として示している。上記式（１）より視覚感度関数ＶＴＦ（ｆx，ｆy）は原点を中心とした円周方向に対象性を有していることが分かる。従って、視覚感度関数ＶＴＦ（ｆx，ｆy）が３次元空間にて示す曲面は、図７の曲線を縦軸を中心として３６０度回転させたときの軌道と一致する。そして、ステップＳ１３０にてＶＴＦ重み付け部１１ａ３が視覚感度関数ＶＴＦ（ｆx，ｆy）をウィーナースペクトルＷＳ（ｆx，ｆy）に乗算する。下記式（２）はこのときの計算式を示している。
ＡＳ（ｆx，ｆy）＝（ＶＴＦ（ｆx，ｆy））2×ＷＳ（ｆx，ｆy）  ・・・・（２）
【００３４】
このようにすることにより、低周波領域のスペクトルを重視した重み付けを行うことができ、人間の視覚感度特性に適合した補正スペクトルＡＳ（ｆx，ｆy）を得ることができる。なお、視覚感度関数ＶＴＦ（ｆx，ｆy）はＨＤＤ１２に記憶されており、ＶＴＦ重み付け部１１ａ３が適宜読み出して使用している。ステップＳ１４０では抽出部１１ａ４が補正スペクトルＡＳ（ｆx，ｆy）における所定の抽出領域を抽出する。図６では、このとき抽出する抽出領域を示している。本実施形態における抽出領域は、原点を通過し、ｆy軸に対して所定の角度（±α／２）だけ傾いた二直線に囲まれた内側領域を抽出領域としている。
【００３５】
ここで、ｆy軸方向は副走査方向であり、バンディングノイズと直交する方向である。従って、バンディングノイズについてのスペクトル成分は原則的にｆy軸上に表れることとなる。しかしながら、印刷時の印刷用紙ずれや、スキャナ３０に対する載置ずれ等により、必ずしもバンディングノイズについてのスペクトル成分がｆy軸上に表れるとは限らない。そこで、本実施形態においてはｆy軸の周りに±α／２の抽出領域を設けることにより、確実に抽出領域にバンディングノイズについてのスペクトル成分が含まれるようにしている。従って、抽出角αは印刷時の紙送り精度やスキャナ３０における載置精度等を考慮して、余裕をもった角度に設定しおくことが望ましい。
【００３６】
ステップＳ１５０においてはスレッショルド算出部１１ａ７が補正スペクトルＡＳ（ｆx，ｆy）の全空間周波数領域（ｆx，ｆy）について平滑化処理を行う。この平滑化処理においては種々の手法を採用することが可能であるが本実施形態においては、下記式（３）により平滑化処理を行っている。
0004715995.tif 000003
【００３７】
図８は、上記式（３）による平滑化処理の様子を概念的に示している。なお、上記式（３）においてＦＳ（ｆx，ｆy）は平滑処理後のスペクトルを示している。図８において、対象空間周波数（ｆx，ｆy）を中心とする周囲に（ｑ＋ｒ＋１）行×（ｏ＋ｐ＋１）列の平滑化マスクを形成し、同平滑化マスクに含まれるスペクトル成分を全て合計している。そして、合計したものにフィルター関数Ｆ（ｔ，ｓ）を乗算することにより、平滑化スペクトルＦＳ（ｆx，ｆy）を算出している。フィルター関数Ｆ（ｔ，ｓ）はｔ，ｓの値に拘わらず平滑化マスクの面積の逆数で表されている。
【００３８】
なお、平滑化マスクはｑ，ｒ，ｏ，ｐ（ただし、ｑ，ｒ，ｏ，ｐは自然数。）を変更することにより任意の大きさとすることができる。例えば、平滑化スペクトルＦＳ（ｆx，ｆy）をなまったデータとして算出したい場合には、平滑化マスクを大きくするようにｑ，ｒ，ｏ，ｐを大きく設定すればよい。反対に、平滑化スペクトルＦＳ（ｆx，ｆy）を尖鋭なデータとして算出したい場合には、平滑化マスクを小さくするようにｑ，ｒ，ｏ，ｐを小さく設定すればよい。
【００３９】
スレッショルド算出部１１ａ７は、ステップＳ１６０にて平滑化スペクトルＦＳ（ｆx，ｆy）に定数ｋを乗算することにより、スレッショルドＴｈ（ｆx，ｆy）を算出する。スレッショルドＴｈ（ｆx，ｆy）は下記式（４）で表すことができる。なお、本実施形態において平滑化処理はｆx軸とｆy軸とで定義される空間周波数平面の全領域について行われており、この全空間周波数領域が本発明にいう参考領域に相当する。
Ｔｈ（ｆx，ｆy）＝ｋ×ＦＳ（ｆx，ｆy）  ・・・・（４）
【００４０】
なお、上記式（４）においてｋは定数であり、１以上の実数とすることができる。以上のようにしてスレッショルドＴｈ（ｆx，ｆy）が得られると、ステップＳ１７０においてバンディングノイズ成分を抽出する。具体的には、上記抽出領域に含まれる補正スペクトルＡＳ（ｆx，ｆy）のスペクトル強度とスレッショルドＴｈ（ｆx，ｆy）のスペクトル強度とを各空間周波数（ｆx，ｆy）毎に比較し、スレッショルドＴｈ（ｆx，ｆy）以上となる補正スペクトルＡＳ（ｆx，ｆy）のみを抽出することにより、上記抽出領域に含まれるバンディングノイズ成分を抽出する。なお、ステップＳ１４０にて抽出領域のみを抽出しておくことにより全領域について比較を行わなくて済むため、処理を高速に行うことができる。また、本実施形態のようにスレッショルドＴｈ（ｆx，ｆy）を全空間周波数領域について算出しておくことにより、どの領域に抽出領域が形成されても比較を行うことが可能となる。さらに、ステップＳ１４０にて領域の抽出を行わないようにしたとしても、全空間周波数領域同士で比較を行うことができる。
【００４１】
図９は、バンディングノイズ成分が抽出される様子を示している。同図は、縦軸に補正スペクトルＡＳ（ｆx，ｆy）とスレッショルドＴｈ（ｆx，ｆy）のスペクトル強度の値を示しており、ｆy軸を横軸としている。スレッショルドＴｈ（ｆx，ｆy）は平滑化されているため、滑らかな曲線で表すことができる。図に示すように補正スペクトルＡＳ（ｆx，ｆy）には突出したスペクトルが含まれており、同突出した成分のみがスレッショルドＴｈ（ｆx，ｆy）よりも大きい値となっている。そして、スレッショルドＴｈ（ｆx，ｆy）よりも大きい成分のみを抽出する。
【００４２】
スレッショルドＴｈ（ｆx，ｆy）は参考領域について平滑化を行うことにより算出されているため、参考領域に含まれるスペクトルの平均的な強度の変動を意味する。すなわち、スレッショルドＴｈ（ｆx，ｆy）はテスト画像データにおいて平均的に分散している明度の起伏についてのスペクトル強度を表現している。テスト画像データにおいて平均的に分散している明度の起伏は、図２に示すようにインクドットの粒状ノイズに相当するということができる。すなわち、スレッショルドＴｈ（ｆx，ｆy）は粒状ノイズ成分のスペクトル強度を表している。
【００４３】
従って、補正スペクトルＡＳ（ｆx，ｆy）からスレッショルドＴｈ（ｆx，ｆy）のスペクトル強度を上回る成分を抽出することにより、同時に粒状ノイズ成分が除去されることとなる。すなわち、上記突出したスペクトル成分が印刷画像におけるバンディングノイズ成分に相当しており、同バンディングノイズ成分のみを抽出することができる。従って、以降の処理においてはバンディングノイズ成分のみについて解析を行うことができるため、より正確にバンディングノイズの解析を行うことが可能となる。
【００４４】
なお、図９においてはｆy軸上にバンディングノイズ成分が現れているが、上述のとおりテスト画像の入力角度がずれる場合があるため、バンディングノイズ成分がｆy軸上に現れるとは限らない。しかし、余裕をもって抽出領域を設定してあるため、同抽出領域におけるいずれかの方向においてバンディングノイズ成分を抽出することができる。
【００４５】
また、上記式（４）における定数ｋの値を大きくすると、図９において破線で示すようにスレッショルドＴｈ（ｆx，ｆy）の値が全体に高くなるようにシフトする。従って、定数ｋの値を大きくすることによって尖鋭な成分のみ抽出することができるし、逆に定数ｋの値を小さくするとによってより微小な突出成分も抽出することが可能となる。すなわち、定数ｋを調整することにより、適切な抽出感度に設定することができる。なお、定数ｋは予め所定の値に設定されていても良いし、平滑化スペクトルＦＳ（ｆx，ｆy）と補正スペクトルＡＳ（ｆx，ｆy）とを比較して適切な値に設定するようにしても良い。
【００４６】
次に、ステップＳ１８０にてバンディングノイズ知覚量算出部１１ａ６がこのバンディングノイズ成分のスペクトル強度を空間周波数（ｆx，ｆy）について積分する。むろん、ステップＳ１４０において抽出領域以外のスペクトル成分は除去されているため、抽出領域以外のスペクトル成分が積分されることはない。ステップＳ１９０では、ステップＳ１８０にて算出した積分値（バンディングノイズ量Ｐという。以下同じ。）をバンディングノイズ知覚量関数１２ａに代入することで、バンディングノイズ知覚量を算出する。なお、バンディングノイズ知覚量関数１２ａは予めＨＤＤ１２に記憶されており、バンディングノイズ知覚量算出部１１ａ６が適宜読み出して使用している。バンディングノイズ知覚量関数の一例を下記式（５）に示す。
Ｓ＝ａ×Ｐb＋ｃ  ・・・・（５）
【００４７】
なお、上記式（５）において、Ｓはバンディングノイズ知覚量を示し、ａ，ｂ，ｃは予め設定されている定数を示している。このようにバンディングノイズ知覚量関数を使用してバンディングノイズ知覚量Ｓを算出することにより、バンディングノイズ量Ｐを人間の知覚に適合したバンディングノイズ知覚量Ｓに変換することができる。バンディングノイズ量Ｐはバンディングノイズについての指標であるものの、あくまでもバンディングノイズにおける明度の振幅を積分した値に過ぎない。従って、必ずしもバンディングノイズ量Ｐが人間の感じるバンディングノイズの程度を表すとは限らない。ただし、バンディングノイズ量Ｐと人間の感じるバンディングノイズの程度とは何らかの相関関係があるため、本実施形態では、そこに注目して両者の相関関数としてのバンディングノイズ知覚量関数を設定している。以下、バンディングノイズ知覚量関数について説明する。
【００４８】
（３）バンディングノイズ知覚量関数について
バンディングノイズ知覚量関数の算出にあたっては、まず、様々なテスト画像を数多く（ｎ個）用意し、これらのぞれぞれについてステップＳ１００〜Ｓ１８０を実行する。すなわち、様々なテスト画像についてのバンディングノイズ量Ｐをそれぞれ算出する。一方、バンディングノイズ量Ｐを算出したテスト画像について心理評価を行うことにより、人間が感じられるバンディングノイズの程度をバンディングノイズ知覚量Ｓとして定量化する。このときの心理実験手法として、採点法や一対比較法やカテゴリー法等を採用することができる。バンディングノイズ知覚量Ｓは、例えばバンディングノイズに全く気付かない程度を０として、バンディングノイズがひどく感じられる程度に応じて大きな値となるように定義することができる。次に、各テスト画像について得られたバンディングノイズ量Ｐとバンディングノイズ知覚量Ｓとの相関関係を調査する。
【００４９】
図１０は、多くのテスト画像についてのバンディングノイズ量Ｐとバンディングノイズ知覚量Ｓとの関係をグラフに示している。同図において、縦軸がバンディングノイズ知覚量Ｓの対数を示し、横軸がバンディングノイズ量Ｐの対数を示している。これにより、バンディングノイズ知覚量Ｓの対数とバンディングノイズ量Ｐの対数とが線形的な関係を有していることが分かる。なお、ステップＳ１７０にてバンディングノイズ成分を抽出しておくことにより、バンディングノイズ量Ｐとバンディングノイズ知覚量Ｓとの相関係数を高いものとすることができる。このような相関関係が見られることから両者の関係を下記式（６）のように仮定することができる。
0004715995.tif 000004
【００５０】
なお、上記式（６）において、バンディングノイズ知覚量Ｓとバンディングノイズ量Ｐに付された添え字はテスト画像の識別番号を示している。また、上記式（６）はｎ個のテスト画像についてバンディングノイズ知覚量Ｓとバンディングノイズ量Ｐとの関係を示すものであり、上記式（５）とは等価である。むろん、定数ａ，ｂ，ｃは上記式（５）と上記式（６）とで共通する。上記式（６）の両辺の対数を取ると、下記式（７）のように整理することができる。
0004715995.tif 000005
【００５１】
さらに、上記式（７）の最下段を解くことにより、定数ａ，ｂを定数ｃで表すことができる。従って、上記式（６）を定数ｃのみによって表すことが可能となる。次に、定数ｃのみによって表された上記式（６）に対して各テスト画像についてのバンディングノイズ量Ｐを代入する。これにより算出されたバンディングノイズ知覚量Ｓを仮バンディングノイズ知覚量Ｓcとする。なお、仮バンディングノイズ知覚量Ｓcの値は定数ｃによって変動する。そして、実際に心理評価により得られた各テスト画像についてのバンディングノイズ知覚量Ｓと、各テスト画像についての仮バンディングノイズ知覚量Ｓcとの二乗誤差が最も小さくなるような定数ｃを算出する。
【００５２】
これにより、定数ａ，ｂ，ｃが算出されたこととなるため、上記式（５），上記式（６）のように仮定したバンディングノイズ知覚量Ｓとバンディングノイズ量Ｐとの関係式が確定する。そして、確定した上記式（５）をバンディングノイズ知覚量関数１２ａとしてＨＤＤ１２に記憶させる。従って、以降はバンディングノイズ知覚量算出部１１ａ６がバンディングノイズ知覚量関数１２ａを適宜読み出して、バンディングノイズ量Ｐからバンディングノイズ知覚量Ｓを算出することが可能となる。
【００５３】
このように、実験的に得られたバンディングノイズ知覚量Ｓとバンディングノイズ量Ｐとの相関関係から両者の関係式を算出しておくことにより、ステップＳ１００〜Ｓ１８０により得られたバンディングノイズ量Ｐからバンディングノイズ知覚量Ｓを予測することが可能となる。なお、本実施形態ではバンディングノイズ知覚量Ｓの対数とバンディングノイズ量Ｐの対数とが線形的な関係を有しているものとしたが、バンディングノイズ知覚量Ｓの定義は様々であり、必ずしもこのような関係となるものではない。従って、他の関数でバンディングノイズ量Ｐとバンディングノイズ知覚量Ｓとの相関関係が表される場合もある。いずれにしても、バンディングノイズ量Ｐとバンディングノイズ知覚量Ｓの相関関係を統計的に把握しておくことで、精度良くバンディングノイズ知覚量Ｓを算出することが可能となる。
【００５４】
（４）他の実施形態：
ところで、テスト画像に混在する粒状ノイズは方向性を有していないと考えることができる。従って、粒状ノイズ成分のスペクトル強度を表すスレッショルドＴｈ（ｆx，ｆy）は空間周波数において対象性を有していると考えることができる。従って、この対象性を利用してステップＳ１５０にて行う平滑化処理の演算負担を軽減させることができる。その具体例として、ステップＳ１５０にて上記式（３）の代わりに下記式（８）により平滑化処理を行うようにしても良い。
0004715995.tif 000006
【００５５】
図１１は上記式（８）を使用して平滑化を行うときの参考領域を示している。上記式（８）においては、印刷ヘッドの主走査方向に一次元的に平滑化を行っている。すなわち、本実施形態において平滑化を行う参考領域はｆx軸（ｆy＝０，ｆx≧０）で示すことができる。このようにすることにより、積分区間が一次元となるため、演算負担を軽減させることができる。また、印刷ヘッドの主走査方向はバンディングノイズに沿った方向であるため、同方向にバンディングノイズの対応するスペクトル成分が現れることはないと考えることができる。すなわち、粒状ノイズ成分のみを使用して平滑化を行うことができるため、よりバンディングノイズ成分の抽出に適したスレッショルドＴｈ（ｆx）を算出することが可能となる。
【００５６】
ただし、上記式（８）により算出されたスレッショルドＴｈ（ｆx）はｆx軸上のスペクトル強度を表しているだけであるため、そのままでは２次元の抽出領域上に存在する補正スペクトルＡＳ（ｆx，ｆy）のスペクトル強度と比較を行うことができない。そこで、本実施形態では粒状ノイズ成分の対象性を利用して、ｆx軸上のスレッショルドＴｈ（ｆx）を２次元の抽出領域に拡張させて使用している。粒状ノイズ成分の対象性によれば、図６のスペクトル分布において粒状ノイズ成分が原点を中心とした円周方向に対象であると考えることができる。
【００５７】
従って、下記式（９）のように、一次元スレッショルドＴｈ（ｆx）の変数を半径ｆr（上記式（１）と同じ定義。）に置き換えることにより、スレッショルドＴｈ（ｆx）を全領域の（ｆx，ｆy）に対して拡張して適用することが可能となる。
0004715995.tif 000007
すなわち、抽出領域の補正スペクトルＡＳ（ｆx，ｆy）とスレッショルドＴｈ（ｆr）とのスペクトル強度を比較することが可能となり、バンディングノイズ成分のみを抽出することが可能となる。上述のとおり粒状ノイズは方向性を有していないため、どの方向に平滑化を行っても粒状ノイズの空間周波数特性を示す一次元スレッショルドＴｈ（ｆr）を算出することができる。従って、バンディングノイズ以外にも特異なノイズが混在することが予め分かっている場合には、バンディングノイズおよび同特異なノイズのスペクトル成分が現れない方向に参考領域の方向を設定することも可能である。
【００５８】
（５）まとめ：
以上説明したように、本発明においては、全ノイズのスペクトルに対して平滑化を行うことにより、粒状ノイズ成分を表すスレッショルドを算出する。そして、全ノイズのスペクトルとスレッショルドとを比較し、同スペクトルからスレッショルド以上となる成分を抽出することにより、バンディングノイズ成分のみを抽出することができる。従って、バンディングノイズ成分のみ使用してバンディングノイズ知覚量を算出することができるため、正確にバンディングノイズ知覚量を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】インクジェットプリンタにて印刷を行う様子を示している。
【図２】印刷画像の拡大図である。
【図３】バンディングノイズ知覚量算出処理のフローチャートである。
【図４】バンディングノイズ知覚量を算出するためのハードウェア構成図である。
【図５】バンディングノイズ知覚量を算出するためのプログラム構成図である。
【図６】ノイズのスペクトル図である。
【図７】視覚感度関数を示すグラフである。
【図８】平滑化処理の様子を示す説明図である。
【図９】ノイズのスペクトル図である。
【図１０】バンディングノイズ量とバンディングノイズ知覚量との相関図である。
【図１１】ノイズのスペクトル図である。
【符号の説明】
【００６０】
１０…コンピュータ、１０ａ…バス、１１ａ…解析部、１１ａ１…画像入力部、１１ａ２…２次元フーリエ変換部、１１ａ３…ＶＴＦ重み付け部、１１ａ４…抽出部、１１ａ５…バンディングノイズ成分抽出部、１１ａ６…バンディングノイズ知覚量算出部、１１ａ７…スレッショルド算出部、１１ｂ…印刷部、１２…ＨＤＤ、１３…ＣＰＵ、１４…ＲＯＭ、１５…ＲＡＭ、１６…ＵＳＢ用Ｉ／Ｏ、α…抽出角
【図１】
0004715995.tif 000008
【図２】
0004715995.tif 000009
【図３】
0004715995.tif 000010
【図４】
0004715995.tif 000011
【図５】
0004715995.tif 000012
【図６】
0004715995.tif 000013
【図７】
0004715995.tif 000014
【図８】
0004715995.tif 000015
【図９】
0004715995.tif 000016
【図１０】
0004715995.tif 000017
【図１１】
0004715995.tif 000018