(57)【要約】【課題】  シャープネス処理の効果を正確に抽出して再現する。【解決手段】  複数の空間周波数それぞれの繰り返しパターンを複数種類の濃度レベルそれぞれについて有するテスト画像を表すテストデータに、基準の画像処理装置で、シャープネス処理を含む画像処理と、そのシャープネス処理を除いた画像処理とを施し、各画像処理の結果を比較して、繰り返しパターンに対するシャープネス処理の効果を濃度レベルおよび空間周波数に依存するものとして解析する。      【選択図】        図６
2005100116.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シャープネス処理を含む画像処理を画像データに施す第１の処理装置におけるシャープネス処理を、パラメータ値に応じたシャープネス処理を画像データに施す第２の処理装置で再現するシャープネス処理再現方法であって、
複数の空間周波数それぞれの繰り返しパターンを複数種類の濃度レベルそれぞれについて有するテスト画像を表すテストデータを準備する準備過程と、
前記準備過程で準備されたテストデータに前記第１の処理装置で前記画像処理を施す第１の処理過程と、
前記準備過程で準備されたテストデータに前記第１の処理装置で、シャープネス処理が除かれた画像処理を施す第２の処理過程と、
前記第１の処理過程および前記第２の処理過程それぞれで画像処理が施された後の各テストデータを互いに比較することによって、繰り返しパターンに対するシャープネス処理の効果を濃度レベルおよび空間周波数に依存するものとして解析する結果解析過程と、
前記結果解析過程で解析された効果を前記第２の処理装置用のパラメータ値に変換する変換過程と、
前記変換過程で変換されたパラメータ値を前記第２の処理装置に用いて画像データにシャープネス処理を施す再現処理過程とを有することを特徴とするシャープネス処理再現方法。
【請求項２】
シャープネス処理を含む画像処理を画像データに施す第１の処理装置におけるシャープネス処理を抽出するシャープネス処理抽出方法であって、
複数の空間周波数それぞれの繰り返しパターンを複数種類の濃度レベルそれぞれについて有するテスト画像を表すテストデータを準備する準備過程と、
前記準備過程で準備されたテストデータに前記第１の処理装置で前記画像処理を施す第１の処理過程と、
前記準備過程で準備されたテストデータに前記第１の処理装置で、シャープネス処理が除かれた画像処理を施す第２の処理過程と、
前記第１の処理過程および前記第２の処理過程それぞれで画像処理が施された後の各テストデータを互いに比較することによって、繰り返しパターンに対するシャープネス処理の効果を濃度レベルおよび空間周波数に依存するものとして解析する結果解析過程とを有することを特徴とするシャープネス処理抽出方法。
【請求項３】
前記結果解析過程で解析された効果を、パラメータ値に応じたシャープネス処理を画像データに施す第２の処理装置用のパラメータ値に変換する変換過程と、
実技画像データに、前記第１の処理装置で、シャープネス処理が除かれた画像処理を施すとともに、前記第２の処理装置で、前記変換過程で得られたパラメータ値に応じたシャープネス処理も施す第３の処理過程と、
前記実技画像データと同じ実技画像データに前記第１の処理装置で、シャープネス処理を含む画像処理を施す基準処理過程と、
前記第３の処理過程で処理が施された後の実技画像データが表す画像を、前記基準処理過程で処理が施された後の実技画像データが表す画像と比較することによって、前記結果解析過程による解析結果を検証する検証過程とを有することを特徴とする請求項２記載のシャープネス処理抽出方法。
【請求項４】
シャープネス処理を含む画像処理を画像データに施す第１の処理装置におけるシャープネス処理を抽出するシャープネス処理抽出装置であって、
複数の空間周波数それぞれの繰り返しパターンを複数種類の濃度レベルそれぞれについて有するテスト画像を表すテストデータを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部で取得されたテストデータに前記第１の処理装置で前記画像処理を施す第１の処理部と、
前記データ取得部で取得されたテストデータに前記第１の処理装置で、シャープネス処理が除かれた画像処理を施す第２の処理部と、
前記第１の処理部および前記第２の処理部それぞれで画像処理が施された後の各テストデータを互いに比較することによって、繰り返しパターンに対するシャープネス処理の効果を濃度レベルおよび空間周波数に依存するものとして解析する結果解析部とを備えたことを特徴とするシャープネス処理抽出装置。
【請求項５】
シャープネス処理を含む画像処理を画像データに施す第１の処理装置におけるシャープネス処理を抽出するシャープネス処理抽出プログラムであって、
複数の空間周波数それぞれの繰り返しパターンを複数種類の濃度レベルそれぞれについて有するテスト画像を表すテストデータを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部で取得されたテストデータに前記第１の処理装置で前記画像処理を施す第１の処理部と、
前記データ取得部で取得されたテストデータに前記第１の処理装置で、シャープネス処理が除かれた画像処理を施す第２の処理部と、
前記第１の処理部および前記第２の処理部それぞれで画像処理が施された後の各テストデータを互いに比較することによって、繰り返しパターンに対するシャープネス処理の効果を濃度レベルおよび空間周波数に依存するものとして解析する結果解析部とを備えたことを特徴とするシャープネス処理抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、基準となる処理装置におけるシャープネス処理を再現するシャープネス処理再現方法、その処理装置におけるシャープネス処理を抽出するシャープネス処理抽出方法、シャープネス処理抽出装置、およびシャープネス処理抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、様々な分野で、画像を表す画像データに対するデータ処理によって画像の鮮鋭度を変えるシャープネス処理の技術や、そのようなシャープネス処理をパラメータ値による設定に応じて実行する処理装置が知られている。このパラメータ値は、画像の鮮鋭度をどの様に変えるかという処理条件を表しており、一般に、複数種類のパラメータそれぞれの値が設定される。
【０００３】
このようなパラメータ値を、所望の処理条件を満たすシャープネス処理が得られるように適切に求めるには、一旦、適当なパラメータ値を設定したシャープネス処理を画像データに施してみて、その結果を参照したオペレータの経験や勘でパラメータ値を修正するという作業を経るのが一般的であるが、このような作業で適切なパラメータ値を得るにはオペレータの熟練を要する。このため、熟練したオペレータが１つの処理装置を使って実現したシャープネス処理を他の処理装置で再現する技術が望まれている。
【０００４】
シャープネス処理を再現する極めて単純な方法としては、熟練したオペレータが処理条件を設定した時のパラメータ値を他の処理装置に転用することでシャープネス処理を再現する方法が考えられるが、他の処理装置では、パラメータの種類が相違していたり、同種類のパラメータであってもパラメータ値に対する処理内容が相違していたりというように、単なるパラメータ値の転用ではシャープネス処理の本質が再現できないことが多い。
【０００５】
また、適切な処理条件のパラメータ値を簡便に再現するための技術として、下記の特許文献１には、画像の読取特性が互いに異なる複数の画像読取装置それぞれによって画像が読み取られて得られる各画像データに対し、適切な処理条件のパラメータ値を自動的に生成する技術が提案されている。
【０００６】
さらに、下記の特許文献２には、ＭＴＦ特性（解像特性）が異なる画像読取装置や画像出力装置のそれぞれによって同一の像構造を再現するために各装置用の画像データに施されるべきシャープネス処理の処理条件を、画像読取装置や画像出力装置の種類毎に像構造プロファイルとしてメーカなどが予め用意し、ユーザは改めて処理条件を求めずに、その像構造プロファイルに応じたシャープネス処理を画像データに施すことにより、任意の画像読取装置や画像出力装置の相互間で画像データを自由に転用する技術が提案されている。
【特許文献１】特開平１１−９８３６４号公報
【特許文献２】特開平１０−５１６４１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上記の各特許文献で提案されている技術は、シャープネス処理や色変換処理や階調変換処理などといった各画像処理が互いに干渉することなく独立に実行することができる線形の処理であるということを前提とした技術であるが、一般的には、そのような各画像処理は、例えば、濃度で色表現された画像データを網点面積率で色表現された画像データに変換する色変換が施されると、色表現のスケールが非線形に変化するというような非線形の処理である。
【０００８】
このため、処理の順序が換わった場合などには効果が全く異なってしまうということも生じるので、上記の各特許文献で提案されているような従来の技術では、シャープネス処理の効果のみを、他の画像処理による効果から切り離して抽出し再現することは困難である。
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑み、シャープネス処理の効果を正確に再現することができるシャープネス処理再現方法、シャープネス処理の効果を正確に抽出することができるシャープネス処理抽出方法、シャープネス処理抽出装置、およびシャープネス処理抽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】
【００１０】
上記目的を達成する本発明のシャープネス処理再現方法は、シャープネス処理を含む画像処理を画像データに施す第１の処理装置におけるシャープネス処理を、パラメータ値に応じたシャープネス処理を画像データに施す第２の処理装置で再現するシャープネス処理再現方法であって、
複数の空間周波数それぞれの繰り返しパターンを複数種類の濃度レベルそれぞれについて有するテスト画像を表すテストデータを準備する準備過程と、
準備過程で準備されたテストデータに第１の処理装置で上記画像処理を施す第１の処理過程と、
準備過程で準備されたテストデータに第１の処理装置で、シャープネス処理が除かれた画像処理を施す第２の処理過程と、
第１の処理過程および第２の処理過程それぞれで画像処理が施された後の各テストデータを互いに比較することによって、繰り返しパターンに対するシャープネス処理の効果を濃度レベルおよび空間周波数に依存するものとして解析する結果解析過程と、
結果解析過程で解析された効果を第２の処理装置用のパラメータ値に変換する変換過程と、
変換過程で変換されたパラメータ値を第２の処理装置に用いて画像データにシャープネス処理を施す再現処理過程とを有することを特徴とする。
【００１１】
本発明のシャープネス処理再現方法によれば、複数の空間周波数それぞれの繰り返しパターンを複数種類の濃度レベルそれぞれについて有するテスト画像を表すテストデータが用いられて、シャープネス処理の効果が、濃度レベルおよび空間周波数に依存するものとして解析され、その解析結果がパラメータ値に変換されて第２の処理装置に用いられるので、シャープネス処理以外の他の画像処理を伴った第１の処理装置からであっても、シャープネス処理の効果を正確に抽出して第２の処理装置で再現することができる。
【００１２】
上記目的を達成する本発明のシャープネス処理抽出方法は、シャープネス処理を含む画像処理を画像データに施す第１の処理装置におけるシャープネス処理を抽出するシャープネス処理抽出方法であって、
複数の空間周波数それぞれの繰り返しパターンを複数種類の濃度レベルそれぞれについて有するテスト画像を表すテストデータを準備する準備過程と、
準備過程で準備されたテストデータに第１の処理装置で上記画像処理を施す第１の処理過程と、
準備過程で準備されたテストデータに第１の処理装置で、シャープネス処理を除いた画像処理を施す第２の処理過程と、
第１の処理過程および第２の処理過程それぞれで画像処理が施された後の各テストデータを互いに比較することによって、繰り返しパターンに対するシャープネス処理の効果を濃度レベルおよび空間周波数に依存するものとして解析する結果解析過程とを有することを特徴とする。
【００１３】
本発明のシャープネス処理抽出方法によれば、複数の空間周波数それぞれの繰り返しパターンを複数種類の濃度レベルそれぞれについて有するテスト画像を表すテストデータが用いられて、シャープネス処理の効果が、濃度レベルおよび空間周波数に依存するものとして解析されるので、シャープネス処理以外の他の画像処理を伴った第１の処理装置からであっても、シャープネス処理の効果を正確に抽出することができる。
【００１４】
ここで、本発明のシャープネス処理抽出方法は、結果解析過程で解析された効果を、パラメータ値に応じたシャープネス処理を画像データに施す第２の処理装置用のパラメータ値に変換する変換過程と、
実技画像データに、第１の処理装置で、シャープネス処理を除いた画像処理を施すとともに、第２の処理装置で、変換過程で得られたパラメータ値に応じたシャープネス処理も施す第３の処理過程と、
上記実技画像データと同じ実技画像データに第１の処理装置で、シャープネス処理を含む画像処理を施す基準処理過程と、
第３の処理過程で処理が施された後の実技画像データが表す画像を、基準処理過程で処理が施された後の実技画像データが表す画像と比較することによって、結果解析過程による解析結果を検証する検証過程とを有することが好適である。
【００１５】
このような一連の過程を有する好適なシャープネス処理抽出方法によれば、抽出されたシャープネス処理の正確さを検証することができる。
【００１６】
上記目的を達成する本発明のシャープネス処理抽出装置は、シャープネス処理を含む画像処理を画像データに施す第１の処理装置におけるシャープネス処理を抽出するシャープネス処理抽出装置であって、
複数の空間周波数それぞれの繰り返しパターンを複数種類の濃度レベルそれぞれについて有するテスト画像を表すテストデータを取得するデータ取得部と、
データ取得部で取得されたテストデータに第１の処理装置で上記画像処理を施す第１の処理部と、
データ取得部で取得されたテストデータに第１の処理装置で、シャープネス処理を除いた画像処理を施す第２の処理部と、
第１の処理部および第２の処理部それぞれで画像処理が施された後の各テストデータを互いに比較することによって、繰り返しパターンに対するシャープネス処理の効果を濃度レベルおよび空間周波数に依存するものとして解析する結果解析部とを備えたことを特徴とする。
【００１７】
また、上記目的を達成する本発明のシャープネス処理抽出プログラムは、シャープネス処理を含む画像処理を画像データに施す第１の処理装置におけるシャープネス処理を抽出するシャープネス処理抽出プログラムであって、
複数の空間周波数それぞれの繰り返しパターンを複数種類の濃度レベルそれぞれについて有するテスト画像を表すテストデータを取得するデータ取得部と、
データ取得部で取得されたテストデータに第１の処理装置で上記画像処理を施す第１の処理部と、
データ取得部で取得されたテストデータに第１の処理装置で、シャープネス処理を除いた画像処理を施す第２の処理部と、
第１の処理部および第２の処理部それぞれで画像処理が施された後の各テストデータを互いに比較することによって、繰り返しパターンに対するシャープネス処理の効果を濃度レベルおよび空間周波数に依存するものとして解析する結果解析部とを備えたことを特徴とする。
【００１８】
なお、本発明にいうシャープネス処理抽出装置およびシャープネス処理抽出プログラムについては、ここではその基本形態のみを示すのにとどめるが、これは単に重複を避けるためであり、本発明にいうシャープネス処理抽出装置およびシャープネス処理抽出プログラムには、上記の基本形態のみではなく、前述したシャープネス処理抽出方法の各形態に対応する各種の形態が含まれる。
【００１９】
また、上記本発明のシャープネス処理抽出装置と、上記シャープネス処理抽出プログラムとでは、それらを構成する構成要素名として、データ取得部や第１の処理部といった互いに同一の名称を付しているが、シャープネス処理抽出プログラムの場合は、そのような作用をなすソフトウェアを指し、シャープネス処理抽出装置の場合は、ハードウェアを含んだものを指している。
【００２０】
また、本発明のシャープネス処理抽出プログラムは、１台のコンピュータと周辺機器からなるコンピュータシステムに組み込まれるものであってもよく、あるいは複数台のコンピュータを含むコンピュータシステムに組み込まれるものであってもよい。
【００２１】
さらに、本発明のシャープネス処理抽出プログラムを構成するデータ取得部などといった構成要素は、１つの構成要素の機能が１つのプログラム部品によって担われるものであってもよく、１つの構成要素の機能が複数のプログラム部品によって担われるものであってもよく、複数の構成要素の機能が１つのプログラム部品によって担われるものであってもよい。また、これらの構成要素は、そのような作用を自分自身で実行するものであってもよく、あるいは、コンピュータに組み込まれている他のプログラムやプログラム部品に指示を与えて実行させるものであっても良い。
【発明の効果】
【００２２】
以上説明したように、本発明のシャープネス処理再現方法によれば、シャープネス処理の効果を正確に再現することができる。また、本発明のシャープネス処理抽出方法、シャープネス処理抽出装置、およびシャープネス処理抽出プログラムによれば、シャープネス処理の効果を正確に抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明の実施形態について説明する。
【００２４】
図１は、本発明の一実施形態が適用される画像読取−印刷システムの全体構成図である。
【００２５】
この画像読取−印刷システムでは、カラースキャナ１００によって原稿画像１０が読み取られ、その読み取られた原稿画像１０を、ＣＭＹの階調値を有する画素の集合として表すＣＭＹ３色の色分解画像データが生成される。このＣＭＹの画像データは、シャープネス処理を含んだ画像処理を画像データに施す画像処理装置としての機能が組み込まれたコンピュータシステム２００に入力される。コンピュータシステム２００では、オペレータにより、入力された画像データに基づく電子的な集版が行なわれ、印刷用の画像をあらわす画像データが生成される。また、オペレータが設定するパラメータ値に応じた画像処理が画像データに施される。ここでは、電子的な集版によっていわゆるＰＤＬ（Ｐａｇｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）で記述された記述言語データとして画像データが一旦生成され、その画像データが、いわゆるＲＩＰ（Ｒａｓｔｅｒ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）により、ビットマップに展開されて各ビット（画素）に階調値が与えられたＣＭＹＫ４色の印刷用の画像データに変換される。
【００２６】
この印刷用の画像データは印刷システム３００のフィルムプリンタに入力され、このフィルムプリンタでは、その入力された画像データに対応した、ＣＭＹＫ各版の印刷用フィルム原版が作成される。この印刷用フィルム原版からは刷版が作成され、その作成された刷版が印刷システム３００の印刷機に装着される。この印刷機に装着された刷版にはインクが塗布され、その塗布されたインクが印刷用の用紙上に転移されてその用紙上に印刷画像２０が形成される。
【００２７】
この図１には１つの画像読取−印刷システムが示されているが、本発明の一実施形態が適用される際には、抽出側と導入側の２つの画像読取−印刷システムが用いられ、抽出側のシステムからシャープネス処理が抽出され、導入側のシステムでその抽出されたシャープネス処理が再現される。画像読取−印刷システムに本発明の一実施形態が適用されるときには、上述したコンピュータシステム２００の内部処理に、本発明の一実施形態としての主な特徴が現れるので、以下、このコンピュータシステム２００について説明する。
【００２８】
ここでは、先ず、コンピュータシステム２００のハードウェア構成について説明する。
【００２９】
図２は、図１に１つのブロックで示すコンピュータシステム２００の外観斜視図である。
【００３０】
このコンピュータシステム２００は、ＣＰＵ、ＲＡＭメモリ、ハードディスク等を内蔵した本体部２１０、本体部２１０からの指示により蛍光面２２１に画面表示を行うＣＲＴディスプレイ２２０、このコンピュータシステム内にユーザの指示や文字情報を入力するためのキーボード２３０、蛍光面２２１上の任意の位置を指定することによりその位置に応じた指示を入力するマウス２４０を備えている。
【００３１】
本体部２１０は、さらに、外観上、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭが装填されるフレキシブルディスク装填口２１１およびＣＤ−ＲＯＭ装填口２１２を有しており、その内部には、装填されたフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭをドライブする、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブも内蔵されている。
【００３２】
ここで、本発明にいうシャープネス処理抽出プログラムの一実施形態が、例えばＣＤ−ＲＯＭに記憶されていて、このＣＤ−ＲＯＭがＣＤ−ＲＯＭ装填口２１２から本体部２１０内に装填されると、ＣＤ−ＲＯＭドライブによりそのＣＤ−ＲＯＭに記憶されたシャープネス処理抽出プログラムがこのコンピュータシステム２００のハードディスク内にインストールされる。そして、このハードディスク内にインストールされたシャープネス処理抽出プログラムが起動されると、このコンピュータシステム２００は、本発明のシャープネス処理抽出装置の一実施形態として動作し、本発明のシャープネス処理抽出方法の一実施形態が実行される。なお、本実施形態では、本発明のシャープネス処理抽出方法の一実施形態は、本発明のシャープネス処理再現方法の一実施形態の一部分として実行される。
【００３３】
図３は、本発明のシャープネス処理抽出プログラムの一実施形態を示す図である。ここでは、このシャープネス処理抽出プログラム４００は、ＣＤ−ＲＯＭ２５０に記憶されている。なお、本発明にいうシャープネス処理抽出プログラムが記憶される記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭやハードディスクのみならず、フレキシブルディスクやＤＶＤやＭＯなどといった種々の記憶媒体が採用され得る。
【００３４】
このシャープネス処理抽出プログラム４００は、図２に示すコンピュータシステム２００（抽出側）内で実行され、上述したように、そのコンピュータシステムを本発明のシャープネス処理抽出装置の一実施形態として動作させて、本発明のシャープネス処理抽出方法の一実施形態を実行させるものであり、データ取得部４１０と画像処理部４２０とプロファイル作成部４３０とを有する。ここで、データ取得部４１０およびプロファイル作成部４３０は、本発明のシャープネス処理抽出プログラムにおけるデータ取得部および結果解析部の各一例に相当し、画像処理部４２０は、本発明のシャープネス処理抽出プログラムにおける第１の処理部の一例と第２の処理部の一例とを兼ねたものに相当する。
【００３５】
このシャープネス処理抽出プログラムの各要素の作用については後述する。
【００３６】
図４は、本発明のシャープネス処理抽出装置の一実施形態を示す図である。
【００３７】
このシャープネス処理抽出装置５００は、図３のシャープネス処理抽出プログラム４００が図２のコンピュータシステム２００にインストールされて実行されることによって構成されるものである。
【００３８】
このシャープネス処理抽出装置５００はデータ取得部５１０と画像処理部５２０とプロファイル作成部５３０とから構成されている。データ取得部５１０、画像処理部５２０、およびプロファイル作成部５３０は、図３に示すシャープネス処理抽出プログラム４００を構成する、データ取得部４１０、画像処理部４２０、およびプロファイル作成４３０にそれぞれ対応するが、この図４の各要素は、図１に示すコンピュータシステム２００のハードウェアとそのコンピュータシステムで実行されるＯＳやアプリケーションプログラムとの組合せで構成されているのに対し、図３に示すシャープネス処理抽出プログラムの各要素はそれらのうちのアプリケーションプログラムのみにより構成されている点が異なる。
【００３９】
これらの要素のうちデータ取得部５１０およびプロファイル作成部５３０は、本発明のシャープネス処理抽出装置におけるデータ取得部および結果解析部の各一例に相当し、画像処理部５２０は、本発明のシャープネス処理抽出装置における第１の処理部の一例と第２の処理部の一例とを兼ねたものに相当する。
【００４０】
このシャープネス処理抽出装置の各要素の作用についても後述する。
【００４１】
図５は、本発明のシャープネス処理再現方法の一実施形態を示すフローチャートである。
【００４２】
本実施形態のシャープネス処理再現方法は、大きく分けて、抽出、確認、および導入の各段階を有しており、抽出段階は、図１に示すカラースキャナ１００からの画像データに替えて、後述するテストデータを抽出側のコンピュータシステム２００に入力する過程（ステップＳ０１）と、そのテストデータに対して後述するようにコンピュータシステム２００で画像処理を施してその処理結果を取得する過程（ステップＳ０２）と、その結果から、シャープネス処理の効果を表すプロファイルを作成する過程（ステップＳ０３）とで構成されている。この抽出段階は、図３に示すシャープネス処理抽出プログラム４００および図４に示すシャープネス処理抽出装置５００によって担われ、データ取得部５１０、画像処理部５２０、およびプロファイル作成部５３０によって、それぞれ、ステップＳ０１、ステップＳ０２、およびステップＳ０３が実行される。
【００４３】
また、確認段階（ステップＳ０４）は、抽出段階で得られたプロファイルを、導入側のコンピュータにおける画像処理用のパラメータ値に変換する過程（ステップＳ４＿１）と、一般画像（実技画像）を表す画像データを抽出側と導入側それぞれのコンピュータに入力し、後述するような画像処理をその画像データに各コンピュータで施す過程（ステップＳ４＿２）と、各コンピュータで画像処理が施された結果を画像として取得する過程（ステップＳ４＿３）と、取得された画像を比較する過程（ステップＳ４＿４）とで構成されている。
【００４４】
また、導入段階は、抽出段階で得られたプロファイルを導入側のコンピュータに導入する過程（ステップＳ０５）と、そのプロファイルに基づいて、導入側のコンピュータにおける画像処理用のパラメータ値を決定する過程（ステップＳ０６）と、決定されたパラメータ値に従って画像処理を実行する過程（ステップＳ０７）とで構成されている。この導入段階は、後述する、導入側のコンピュータシステムにインストールされる導入プログラムおよび導入側のコンピュータシステムで構成される導入装置によって担われる。
【００４５】
以下、このシャープネス処理再現方法の各段階および各過程の内容について説明することによって、図３に示すシャープネス処理抽出プログラム４００の各要素と、図４に示すシャープネス処理抽出装置５００の各要素も合わせて説明する。
【００４６】
図６は、本実施形態のシャープネス処理再現方法における抽出段階と確認段階でのデータの流れを表す図である。
【００４７】
先ず、シャープネス処理を抽出するためのテストパターンを表すテストデータｄ１が取得されてコンピュータシステム２００に入力される（図５のステップＳ０１）。コンピュータシステム２００では、オペレータが適切にパラメータ値を設定したときの通常のシャープネス処理を含んだ画像処理６１０と、シャープネス処理が掛からないようなパラメータ値を設定した画像処理６２０とのそれぞれがテストデータｄ１に施され、各画像処理６１０，６２０による処理結果の各データｄ２，ｄ３が得られる（図５のステップＳ０２）。
【００４８】
ここで、テストデータｄ１が表すテストパターンの詳細について説明する。
【００４９】
本実施形態では、所定の空間周波数を有するグレー（Ｃ＝Ｍ＝Ｙ）の濃淡縞からなるテストパターンが用いられ、縞の方向が互いに直交する２種類のテストパターンが存在する。
【００５０】
図７は、テストパターンの拡大図である。
【００５１】
図７にはｘｙ座標軸が示されており、複数の空間周波数ｆ１，ｆ２，ｆ３，ｆ４，ｆ５，…それぞれでｘ方向に濃淡が変化する複数の濃淡縞７１０，７２０，７３０，７４０，７５０，…がｙ方向に並んでいる。ここに示した濃淡縞７１０，７２０，７３０，７４０，７５０，…は、上述した２種類のテストパターンのうちの第１の種類のテストパターンに相当し、第２の種類のテストパターンは、複数の空間周波数ｆ１，ｆ２，ｆ３，ｆ４，ｆ５，…それぞれでｙ方向に濃淡が変化する複数の濃淡縞がｘ方向に並んだものである。以下では、第１の種類のテストパターンのみについて詳細を説明し、第２の種類のテストパターンについては、方向が異なるだけで本質は第１の種類と同様であるので説明を省略する。
【００５２】
本実施形態では、これらの濃淡縞７１０，７２０，７３０，７４０，７５０，…は、各濃淡縞で濃度振幅が共通した正弦波状の濃淡変化を有している。また、各濃淡縞７１０，７２０，７３０，７４０，７５０，…に対して、以下の式で表される空間周波数ｆｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）が与えられている。
【００５３】
ｆｉ＝２ｉ（ｃｙｃｌｅ／ｄｅｇｒｅｅ）
この図７に示す各濃淡縞７１０，…，７５０，…はいずれも１ｄｅｇｒｅｅ分に相当する。ここで、ｄｅｇｒｅｅは視野角を表しており、１ｄｅｇｒｅｅに相当する長さｄは観察距離Ｈ（ｍｍ）に依存する。即ち、
ｄ＝２Ｈｔａｎ（π／３６０）
となる。本実施形態では観察距離Ｈとして３００ｍｍを採用しており、ｄ＝５．２３６（ｍｍ）のパターンが図１のカラースキャナ１００によって読み込まれた時に得られる画像データと同等のデータがテストデータとして用意される。従って、図７に示す各濃淡縞７１０，…，７５０，…の全長がｄ＝５．２３６（ｍｍ）に相当している。
【００５４】
更に、本実施形態のテストパターンには、一連の空間周波数ｆｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）に対応する一連の濃淡縞のセットが、複数の濃度レベルに対応して複数セット存在する。
【００５５】
図８は、複数セットの濃淡縞の配置を表す図である。
【００５６】
この図８には、図７に示すｘｙ座標軸と共通のｘｙ座標軸が示されており、複数の濃度レベルＤｊ（ｊ＝１，２，…，ｍ）に対応した複数セットの濃淡縞が行列状に配置されている様子が示されている。濃度振幅Ｄｊが共通した１セットの濃淡縞は、図７に示した一連の濃淡縞７１０，…，７５０，…と同様の濃淡縞のセットである。
【００５７】
ここで、ｘ軸方向の距離をｘ、コントラスト（濃度振幅）をＱ、上記カラースキャナの解像度をＲとして、上記１ｄｅｇｒｅｅの長さｄを用いると、各濃淡縞の濃淡変化Ｖ（ｘ）は下記の式で表される。
【００５８】
Ｖ（ｘ）＝（１＋ｃｏｓ２π（ｆｉ／ｄ・ｘ／Ｒ））Ｑ／２＋Ｄｊ
図６に戻って説明を続ける。
【００５９】
上述したようなテストパターンを表したテストデータｄ１に２つの画像処理６１０，６２０のそれぞれが施され、各画像処理６１０，６２０それぞれの結果のデータｄ２，ｄ３が得られると、次に、それらのデータｄ２，ｄ３の差分が算出されることによってデータ切出し６３０が行われる。これにより、コンピュータシステム２００における画像処理に含まれたシャープネス処理の効果のみを切り出すことができる。
【００６０】
次に、切り出されたデータに基づいて、シャープネス処理の特性分析６４０が行われる（図５のステップＳ０３）。ここでは、まず、データ切出し６３０で切り出されたデータを分析して、元々のテストパターンが有していた各空間周波数成分に対する強調特性を抽出する。本実施形態では、強調特性として、正弦波状の濃淡構造における濃淡振幅の再現特性を表した、ＭＴＦ特性（解像特性）と称される応答値が採用されている。また、上述したように、本実施形態で用いられるテストパターンには、ｘ方向およびｙ方向それぞれの濃淡縞が含まれているが、以下の説明では、強調特性などはｘ方向とｙ方向とで等価であるものとして、方向を無視して説明する。
【００６１】
強調特性の抽出に当たって、先ず、テストパターンを構成している各濃淡縞に対応するデータ部分に高速フーリエ変換を施す。各濃淡縞に与えられた空間周波数ｆｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）が既知であるので、各濃淡縞の高速フーリエ変換で得られた周波数分布から、各濃淡縞に与えられた空間周波数ｆｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）における応答値Ｇ（ｆｉ）を得る。この応答値Ｇ（ｆｉ）は、正弦波状の濃淡構造における濃淡振幅の強調特性を表している。
【００６２】
図９は、強調特性の解析例を示す図である。
【００６３】
この図９のパート（Ａ）には、応答値Ｇ（ｆｉ）の一例がグラフで示されており、このグラフの横軸は空間周波数ｆｉを示し、縦軸は応答値Ｇ（ｆｉ）を示している。このグラフには、以下の表１に例示する抽出結果を滑らかに繋ぐように算出された曲線Ｌが示されている。
【００６４】
【表１】
2005100116.tif 000003
【００６５】
このような応答値Ｇ（ｆｉ）のグラフは、図７に示すような、濃度レベルが共通する１セットの濃淡縞に対して１つ得られるが、本実施形態で用いられるですとパターンには、複数セットの濃淡縞が存在し、複数のグラフが得られることとなる。それらのグラフの曲線は互いによく似た形状をしていて相対強度（ゲイン）が異なることが経験的に知られている。このゲインは、シャープネス処理における強調特性の、濃度レベルに対する依存性を表している。そこで、本実施形態ではそのようなゲインも算出する。
【００６６】
図９のパート（Ｂ）には、各濃度レベルに対する応答値Ｇ（ｆｉ）のグラフ相互のゲインがグラフで表されており、このグラフの横軸は濃度レベル、縦軸はゲインを表している。このグラフに示されている各点Ｐは、ある濃度レベルＤｋでの応答値を基準とした時の、各濃度レベルでの応答値のゲインを表している。
【００６７】
このような応答値Ｇ（ｆｉ）とゲインが得られたことによって、シャープネス処理における強調特性が抽出されたこととなる。本実施形態では、これら応答値Ｇ（ｆｉ）とゲインとの組を、シャープネス処理のプロファイルと称している。
【００６８】
以上が、シャープネス処理再現方法における抽出段階の説明である。
【００６９】
次に、図６に戻って、シャープネス処理再現方法における確認段階について説明する。
【００７０】
まず、特性分析６４０によって抽出された強調特性、即ち応答値Ｇ（ｆｉ）とゲインに基づいて、導入側のシステムにおけるシャープネス処理６５０用のパラメータｄ４が求められる（図５のステップＳ４＿１）。このパラメータｄ４の求め方については、導入側における画像処理の詳細とともに後述する。
【００７１】
次に、風景や人物像などといった一般的な画像（実技画像）を表す実技画像データｄ５が抽出側のコンピュータシステム２００に入力される（図５のステップＳ４＿２）。そして、その実技画像データｄ５に対して、前述した、シャープネス処理を含む画像処理６１０と除かれた画像処理６２０とのそれぞれが施され、各画像処理６１０，６２０による処理結果の各画像データｄ６，ｄ７が得られる（図５のステップＳ４＿３）。
【００７２】
また、実技画像データｄ５には、導入側のシステムにおける、上述したパラメータｄ４に応じたシャープネス処理６５０も施される。このシャープネス処理６５０は、後で詳述するように、シャープネス処理による画像の変化分を生成する処理であるため、このように生成された変化分を、シャープネス処理が除かれた画像処理６２０の結果の画像データｄ７に加算することにより、シャープネス処理もそれ以外の処理も施された画像を表す画像データｄ８が得られる（図５のステップＳ４＿３）。この画像データｄ８が表す画像と、抽出側の通常の画像処理を経た画像データｄ６が表す画像とを使って目視による画像比較６６０を行うことにより、シャープネス処理の抽出の正確さが確認される（図５のステップＳ４＿４）。
【００７３】
最後に、シャープネス処理再現方法における導入段階について説明するが、ここでは、先ず、導入側のシステム（図１に示す画像読取−印刷システムと同等な第２のシステム）における画像処理の詳細について説明し、その後、そのシステムに対するシャープネス処理の導入方法について説明する。
【００７４】
図１０は、コンピュータシステムを導入側の画像読取−印刷システムの画像処理装置として動作させる画像処理プログラムを表す図である。
【００７５】
この画像処理プログラム８００はＣＤ−ＲＯＭ２６０に記憶されており、プロファイル取得部８１０とパラメータ決定部８２０と画像処理部８３０とから構成されている。
【００７６】
プロファイル取得部８１０は、抽出側で抽出されたシャープネス処理の強調特性を表したプロファイルを取得する機能を担う。また、パラメータ決定部８２０は、そのプロファイルに基づいて、導入側で実行されるシャープネス処理のパラメータ値を決定する機能を担う。更に、画像処理部８３０は、シャープネス処理を含む画像処理を担う。
【００７７】
この画像処理プログラム８００がコンピュータシステムにインストールされて実行されると、そのコンピュータシステムは、導入側の画像読取−印刷システムの画像処理装置として動作する。
【００７８】
図１１は、導入側の画像読取−印刷システムの画像処理装置における機能を表す機能ブロック図である。
【００７９】
この画像処理装置８５０は、プロファイル取得部８６０とパラメータ決定部８７０と画像処理部８８０とから構成されており、これらプロファイル取得部８６０、パラメータ決定部８７０、および画像処理部８８０は、図１０に示す画像処理プログラム８００を構成するプロファイル取得部８１０、パラメータ決定部８２０、および画像処理部８３０にそれぞれ対応する。但し、この図１１の各要素はコンピュータシステムのハードウェアとそのコンピュータシステムで実行されるＯＳやアプリケーションプログラムとの組合せで構成されているのに対し、図１０に示す画像処理プログラム８００の各要素はそれらのうちのアプリケーションプログラムのみにより構成されている点が異なる。
【００８０】
図１２は、画像処理部の詳細な機能を表す機能ブロック図である。
【００８１】
スキャナから出力された画像信号Ｓｉｎがこの画像処理部に入力されると画像メモリ９００に一旦記憶される。その画像信号Ｓｉｎは、色処理部９１０に供給されるとともに、階調処理部９２０にも供給される。画像処理に先立って、制御部９９０は、各種パラメータのパラメータ値を階調処理部９２０、ぼけマスク重み係数記憶部９４５、強調係数記憶部９６５、および濃度依存係数発生部９７５等に設定しており、階調処理部９２０では、階調処理部３２では、設定されたルックアップテーブル（ＬＵＴ）により、輝度信号であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３原色の各色の１０ビット（１０２４階調）の画像信号を、濃度信号であるＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（黄）の３原色の各色の８ビット（２５６階調）の画像信号に階調変換して、マトリクス演算部９３０に出力する。
【００８２】
一方、色処理部９１０では、上述のＲ、Ｇ、Ｂ３原色の１０ビットの画像信号に対して、３色−４色変換、カラー修正、階調変換などを含む色処理を行ってＹ、Ｍ、Ｃ、Ｋの４色の８ビットの画像信号に変換し、加算部９８０に供給する。
【００８３】
上述したマトリクス演算部９３０では、予め準備されている４行３列のマトリクスに対して、要素がＹ、Ｍ、Ｃからなる３行１列の入力マトリクスをマトリクス乗算して、要素がＹ、Ｍ、Ｃ、Ｋ（墨）の各画像信号である４行１列の出力マトリクスを生成する。
【００８４】
次に、アンシャープ信号生成部９４０では、シャープネス処理を行おうとする注目画素を含むその近傍の所定のマスクサイズ（例えば、７画素×７画素分）で切り取られる画像信号に対して、ぼけマスク重み係数記憶部９４５から出力される重み係数が設定された重み付けマスクを順次作用させ、作用させる毎に、重み係数と対応する画素とを乗算した後、相加平均してアンシャープ信号Ｕを生成する。
【００８５】
抽出側のシステムにおけるシャープネス処理が正確に再現されるためには、制御部９９０によってぼけマスク重み係数記憶部９４５に設定される重み付けマスクを構成する各重み係数（パラメータ値）や、濃度依存係数発生部９７５に設定されるＬＵＴ（Ｌｏｏｋ  Ｕｐ  Ｔａｂｌｅ）が、抽出側においてマニュアルでパラメータ調整されて得られたシャープネス処理の特性を再現するようなものとなっていることが重要である。これらのパラメータ値のうち、ＬＵＴは、図９のパート（Ｂ）に示すグラフが表すゲインがそのまま設定されることで抽出側の特性が再現される。また、重み係数は、図１１に示すパラメータ決定部で、後述するパラメータ決定処理が行われて生成される。
【００８６】
次に、減算部９５０で、画像信号Ｓからアンシャープ信号Ｕが減算されて差信号Ｓ−Ｕが生成される。
【００８７】
次いで、強調係数記憶部９６５から強調係数（利得）ｋが読み出され、差信号Ｓ−Ｕに対して前段の乗算部９６０で乗算されて、積信号であるアンシャープマスキング信号ＵＳＭ１（＝ｋ（Ｓ−Ｕ））が生成される。この強調係数ｋも、後述するパラメータ決定処理によって生成される。
【００８８】
さらに、後段の乗算部９７０では、濃度依存係数発生部９７５のルックアップテーブル（ＬＵＴ）から出力される、アンシャープ信号Ｕの大きさに応じた濃度依存係数ｈがアンシャープマスキング信号ＵＳＭ１に乗算され、振幅が変えられたアンシャープマスキング信号ＵＳＭ２（＝ｈ・ｋ（Ｓ−Ｕ））が生成される。
【００８９】
そして、加算部９８０において、色処理部９１０での色処理を経た画像信号Ｓｃにアンシャープマスキング信号ＵＳＭ２が加算され、次式に示すシャープネス強調処理後の画像信号Ｓ*が生成される。
【００９０】
Ｓ*＝Ｓｃ＋ＵＳＭ２＝Ｓｃ＋ｈ・ＵＳＭ１＝Ｓｃ＋ｈ・ｋ（Ｓ−Ｕ）
ここで、パラメータ決定部で実行されるパラメータ決定処理について説明する。
【００９１】
図１３は、パラメータ決定部におけるパラメータ決定処理の説明図である。
【００９２】
基準特性記憶部９９４には、シャープネス処理の特性の基準として、上述したように抽出側から抽出された強調特性が用意されている。
【００９３】
パラメータ決定部８７０では、導入側のカラースキャナにおける像構造の再現特性を表す入力ＭＴＦ特性９９２と、導入側の印刷システムにおける像構造の再現特性を表す出力ＭＴＦ特性９９３とに基づいて、基準特性記憶部９９４に用意された強調特性を再現するようにぼけマスク重み係数９９５と強調係数９９６が算出される。即ち、基準の強調特性をＨｓ（ｆ）とし、入力ＭＴＦ特性９９２および出力ＭＴＦ特性９９３をそれぞれＨIN（ｆ）、ＨOUT（ｆ）と置くと、画像処理によって再現されるシャープネス処理における周波数強調特性ＨIP（ｆ）は、
ＨIP（ｆ）＝Ｈｓ（ｆ）／｛ＨIN（ｆ）×ＨOUT（ｆ）｝
となり、このＨIP（ｆ）が、例えば７画素×７画素分のぼけマスク重み係数に対する周波数応答特性Ｈｕ（ｆ）と強調係数ｋとによって、０≦ｆ≦２０などといった適当な周波数範囲で
ＨIP（ｆ）≒１＋ｋ×（１−Ｈｕ（ｆ））
と再現されるように、ぼけマスク重み係数９９５と強調係数９９６とが求められる。このように求められたぼけマスク重み係数９９５と強調係数９９６が、図１０に示すキーボード２３０の操作によって、ぼけマスク重み係数記憶部９４５および強調係数記憶部９６５に記憶されて導入側の処理に用いられることにより、抽出側から抽出されたシャープネス処理が再現されることとなる。
【００９４】
このように、本実施形態によれば、シャープネス処理の効果を正確に抽出することができ、その抽出されたシャープネス処理の効果を正確に再現することができる。
【００９５】
なお、上記説明では、導入側のシステムで色処理とシャープネス処理とをいわば並行に行う例が示されているが、本発明では、色処理とシャープネス処理が順次に実行されてもよい。
【００９６】
また、上記説明では、本発明にいう「シャープネス処理の効果」としてＭＴＦ特性が抽出される例が示されているが、本発明にいう「シャープネス処理の効果」は、矩形波状の濃淡構造に対する再現性を表す特性などとして抽出されてもよく、その場合には、本発明にいうテストデータとして、「濃」と「淡」に２値化された濃淡パターンなどを表した画像データが採用される。
【００９７】
また、上記説明では、ｘ方向とｙ方向とが等価なＭＴＦ特性を例示して説明したが、本発明にいう「シャープネス処理の効果」は、ｘ方向とｙ方向とでは相違するものであってもよい。
【００９８】
また、上記説明では、抽出側のシステムと導入側のシステムに同種の入力デバイス（カラースキャナ）と出力デバイス（印刷システム）が備えられている例が示されているが、本発明は、種類の異なるデバイスをそれぞれが備えた複数のシステムに適用することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】本発明の一実施形態が適用される画像読取−印刷システムの全体構成図である。
【図２】図１に１つのブロックで示すコンピュータシステムの外観斜視図である。
【図３】本発明のシャープネス処理抽出プログラムの一実施形態を示す図である。
【図４】本発明のシャープネス処理抽出装置の一実施形態を示す図である。
【図５】本発明のシャープネス処理再現方法の一実施形態を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態のシャープネス処理再現方法における抽出段階と確認段階でのデータの流れを表す図である。
【図７】テストパターンの拡大図である。
【図８】複数セットの濃淡縞の配置を表す図である。
【図９】強調特性の解析例を示す図である。
【図１０】コンピュータシステムを導入側の画像読取−印刷システムの画像処理装置として動作させる画像処理プログラムを表す図である。
【図１１】導入側の画像読取−印刷システムの画像処理装置における機能を表す機能ブロック図である。
【図１２】画像処理部の詳細な機能を表す機能ブロック図である。
【図１３】パラメータ決定部におけるパラメータ決定処理の説明図である。
【符号の説明】
【０１００】
１０    原稿画像
２０    印刷画像
１００    カラースキャナ
２００    コンピュータシステム（画像処理装置）
２５０，２６０    ＣＤ−ＲＯＭ
３００    印刷システム
４００    シャープネス処理抽出プログラム
４１０    データ取得部
４２０    画像処理部
４３０    プロファイル作成部
５００    シャープネス処理抽出装置
５１０    データ取得部
５２０    画像処理部
５３０    プロファイル作成部
６１０，６２０    画像処理
６３０    データ切出し
６４０    特性分析
６５０    シャープネス処理
６６０    画像比較
７１０，…，７５０，…    濃淡縞
８００    画像処理プログラム
８１０    プロファイル取得部
８２０    パラメータ決定部
８３０    画像処理部
８５０    画像処理装置
８６０    プロファイル取得部
８７０    パラメータ決定部
８８０    画像処理部
９００    画像メモリ
９１０    色処理部
９２０    階調処理部
９３０    マトリクス演算部
９４０    アンシャープ信号生成部
９４５    ぼけマスク重み係数記憶部
９５０    減算部
９６０    乗算部
９６５    強調係数記憶部
９７０    乗算部
９７５    濃度依存係数発生部
９８０    加算部
９９０    制御部
９９２    入力ＭＴＦ特性
９９３    出力ＭＴＦ特性
９９４    基準特性記憶部
９９５    ぼけマスク重み係数
９９６    強調係数
【図１】
2005100116.tif 000004
【図２】
2005100116.tif 000005
【図３】
2005100116.tif 000006
【図４】
2005100116.tif 000007
【図５】
2005100116.tif 000008
【図６】
2005100116.tif 000009
【図７】
2005100116.tif 000010
【図８】
2005100116.tif 000011
【図９】
2005100116.tif 000012
【図１０】
2005100116.tif 000013
【図１１】
2005100116.tif 000014
【図１２】
2005100116.tif 000015
【図１３】
2005100116.tif 000016