(57)【要約】【課題】人間の視覚の解像度を考慮してムラの判定を適正に行う。【解決手段】  複数の色から形成され、面積階調により階調表現されるプルーフ画像に係る網点画像データに基づいて、当該プルーフ画像を構成する複数の画素の色の濃度に係る色濃度データを生成して取得する色特性情報取得工程（ステップＳ６）と、取得された色濃度データに基づいて、プルーフ画像の視覚の解像度に応じた所定の領域Ａ１毎に、当該領域Ａ１内の画素に係る色濃度データを平均化して平均化色信号を生成する平均化情報生成工程（ステップＳ７２）と、生成された平均化色信号に基づいて、プルーフ画像のウイナー・スペクトル情報を取得する周期特性取得工程（ステップＳ７４）と、取得されたウイナー・スペクトル情報に基づいて、プルーフ画像のムラを判定するムラ判定工程（ステップＳ８）と、を備える面積階調画像処理方法。【選択図】図１０
2005260681.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の色から形成され、面積階調により階調表現される面積階調画像に係る階調画像情報に基づいて、当該面積階調画像を構成する複数のドットの色の特性に係る色特性情報を生成して取得する色特性情報取得工程と、
前記色特性情報取得工程にて取得された前記色特性情報に基づいて、前記面積階調画像の視覚の解像度に応じた所定の領域毎に、当該領域内のドットに係る前記色特性情報を平均化して平均化色情報を生成する平均化情報生成工程と、
前記平均化情報生成工程にて生成された前記平均化色情報に基づいて、前記面積階調画像の周期特性情報を取得する周期特性取得工程と、
前記周期特性取得工程にて取得された前記周期特性情報に基づいて、前記面積階調画像のムラを判定するムラ判定工程と、を備える面積階調画像処理方法。
【請求項２】
前記ムラ判定工程は、前記周期特性情報と前記面積階調画像に生じるムラ判定の基準となる画像に係る基準周期特性情報とを比較することによりムラの判定を行うことを特徴とする請求項１に記載の面積階調画像処理方法。
【請求項３】
前記周期特性取得工程は、前記周期特性情報としてのウイナー・スペクトル情報を生成して取得し、
前記ムラ判定工程は、前記周期特性取得工程にて取得された前記ウイナー・スペクトル情報に基づいて、ムラの判定を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の面積階調画像処理方法。
【請求項４】
前記平均化情報生成工程は、
前記面積階調画像における、所定方向の長さをａ、前記所定方向に直交する方向の長さをｂとして、ａ×ｂ：１０〜５０[μｍ]×１００〜２０００[μｍ]となる領域毎に、前記色特性情報の平均化を行うことを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の面積階調画像処理方法。
【請求項５】
複数の色から形成され、面積階調により階調表現される面積階調画像の周期特性情報を取得する周期特性取得手段と、前記周期特性取得手段にて取得された前記周期特性情報に基づいて、前記面積階調画像のムラを判定するムラ判定手段と、を備える面積階調画像処理装置であって、
前記面積階調画像に係る階調画像情報に基づいて、当該面積階調画像を構成する複数のドットの色の特性に係る色特性情報を生成して取得する色特性情報取得手段と、
前記色特性情報取得手段にて取得された前記色特性情報に基づいて、前記面積階調画像の視覚の解像度に応じた所定の領域毎に、当該領域内のドットに係る前記色特性情報を平均化して平均化色情報を生成する平均化情報生成手段と、を備え、
前記周期特性取得手段は、前記平均化情報生成手段にて生成された前記平均化色情報に基づいて、前記周期特性情報を取得することを特徴とする面積階調画像処理装置。
【請求項６】
前記面積階調画像に生じるムラ判定の基準となる画像の基準画像情報を記憶する基準画像情報記憶手段と、
前記基準画像情報記憶手段に記憶された前記基準画像情報に基づいて、前記画像に係る基準周期特性情報を取得する基準周期特性取得手段と、を備え、
前記ムラ判定手段は、前記基準周期特性取得手段にて取得された前記基準周期特性情報と前記周期特性情報とを比較することによりムラの判定を行うことを特徴とする請求項５に記載の面積階調画像処理装置。
【請求項７】
前記基準周期特性取得手段は、前記基準周期特性情報としての基準ウイナー・スペクトル情報を生成して取得し、
前記周期特性取得手段は、前記周期特性情報としてのウイナー・スペクトル情報を生成して取得し、
前記ムラ判定手段は、前記周期特性取得手段にて取得された前記ウイナー・スペクトル情報と前記基準周期特性取得手段に取得された前記基準ウイナー・スペクトル情報とを比較することによりムラの判定を行うことを特徴とする請求項６に記載の面積階調画像処理装置。
【請求項８】
コンピュータに、
複数の色から形成され、面積階調により階調表現される面積階調画像に係る階調画像情報に基づいて、当該面積階調画像を構成する複数のドットの色の特性に係る色特性情報を生成して取得する機能と、
取得された前記色特性情報に基づいて、前記面積階調画像の視覚の解像度に応じた所定の領域毎に、当該領域内のドットに係る前記色特性情報を平均化して平均化色情報を生成する機能と、
生成された前記平均化色情報に基づいて、前記面積階調画像の周期特性情報を取得する機能と、
取得された前記周期特性情報に基づいて、前記面積階調画像のムラを判定する機能と、
を実現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、面積階調画像処理方法、面積階調画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、商業印刷においては、印刷物の仕上がりを予測するものとしてプルーフ画像を作成することが行われていた。
このプルーフ画像を用いることにより、写真画像や文字データなどを組み合わせて作成された印刷物（原稿）が、その画像や文字の大きさ、重なり方、色合いなどが要求通りに仕上がっているかどうかを容易に確認することができ、また、顧客にとっては、印刷物の仕上がりが要求に合致するか否かを容易に確認することができる。そして、プルーフ画像を基にして、印刷物の作成に係る印刷条件を調整して最適な印刷物を仕上げることができる。
【０００３】
現在、多くの印刷物は、ＡＭ（Amplitude Modulation）スクリーニングによって階調表現された網点画像として作られているが、この方式では画像の中の周期的なパターンと網点の周期とが干渉してモアレなどのムラを生じるといった問題があった。即ち、印刷画像にモアレが生じると、画像の仕上がりが顧客を満足させるものとならないため、プルーフの段階で検出して、適正な対策をとる必要がある。
【０００４】
ところで、通常のカラー印刷には、少なくともイエロー（Ｙ）、マゼンダ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、黒（Ｋ）の４色のインクが用いられているが、同じインクを用いても、紙の種類（アート紙、上質紙）の違いによって印刷物の仕上がりが大きく変化する。このため、プルーフ画像を形成する色を任意に設定可能なプルーフ画像形成装置が開発されており、これにより、インクと紙の種々の組み合わせに応じた印刷物の仕上がりと近似な画像を適正に作成することが可能となっている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００５】
また、モアレを検出する方法としてフーリエ変換して画像の周期特性を評価する方法が開発されている。この具体的な応用として、予め印刷された文様と特定のパターンとの間に生じるモアレと、被検紙と特定のパターンとの間に生じるモアレとをフーリエ変換したデータとして照合し、被験紙の文様が偽造であるか否かを判定する方法が知られている（例えば、特許文献２参照。）。この方法にあっては、モアレパターンをＣＣＤ（Charge Coupled Device）にて光電変換して得た画像データをＦＦＴ（Fast Fourier Transform）アナライザーにて高速フーリエ変換し、データどうしを比較するようになっている。
【０００６】
また、プルーフ画像形成装置は、必ずしもインクと同じ色材を使うことができないため、印刷物とモアレの見え方が異なり誤検出の虞があった。モアレを解消する方法としては、発生する領域に対して強い平滑化処理を行ったり、ノイズを載せたりする方法が知られている（例えば、特許文献３参照。）。
【特許文献１】特開２００２−３４１４７０号公報
【特許文献２】特開平１１−１４４１１３号公報
【特許文献３】特開２００１−１１９５７５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、プルーフ画像は、網点の配置を規定する格子線の本数が例えば１７５線／インチとなる程度の解像度で形成されるようになっている。この場合、格子線の太さが約１０μｍであることから、網点を構成するドットの大きさが人間の視覚の解像度に対して小さくなりすぎてしまう。従って、この解像度で表される画像データに基づいてプルーフ画像を形成しても、人間の視覚の解像度を考慮していないため、モアレの検出を適正に行うことができないといった問題がある。
【０００８】
また、上記特許文献３に記載の方法を用いると、僅かではあるが画質が劣化するといった問題がある。そのため、本来出現するはずのないモアレを誤検出すると、この誤検出によって画質が劣化してしまう。
さらに、上記特許文献２に記載の方法は、現物から得た画像情報に基づいてなされるため、その視認性に対して一定の保証が確保されている。しかし、プルーフ画像形成装置は、印刷物に近似した画像を形成できる条件が設定され、決められた手順に従って画像を形成することによってモアレが生ずるのであれば印刷と同様に再現されるはずであると想定されているに過ぎない。そのため、問題が生じた場合には、多くの時間的な損失が免れないため、印刷と同じ色材を使うことができないハロゲン化銀感光材料を用いたプルーフ画像形成装置ではより高い精度でモアレを検出することが求められていた。
【０００９】
本発明の課題は、人間の視覚の解像度を考慮してムラの判定を適正に行うことができる面積階調画像処理方法、面積階調画像処理装置及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明の面積階調画像処理方法は、
複数の色から形成され、面積階調により階調表現される面積階調画像に係る階調画像情報に基づいて、当該面積階調画像を構成する複数のドットの色の特性に係る色特性情報を生成して取得する色特性情報取得工程と、
前記色特性情報取得工程にて取得された前記色特性情報に基づいて、前記面積階調画像の視覚の解像度に応じた所定の領域毎に、当該領域内のドットに係る前記色特性情報を平均化して平均化色情報を生成する平均化情報生成工程と、
前記平均化情報生成工程にて生成された前記平均化色情報に基づいて、前記面積階調画像の周期特性情報を取得する周期特性取得工程と、
前記周期特性取得工程にて取得された前記周期特性情報に基づいて、前記面積階調画像のムラを判定するムラ判定工程と、を備えることを特徴としている。
【００１１】
請求項１に記載の発明によれば、面積階調画像を構成する複数のドットの色の特性に係る色特性情報に基づいて、面積階調画像の視覚の解像度に応じた所定の領域毎に、当該領域内のドットに係る色特性情報を平均化して平均化色情報を生成し、この平均化色情報に基づいて、面積階調画像の周期特性情報を取得する。即ち、ドットの大きさが人間の視覚の解像度に対して小さくなりすぎてしまう場合であっても、人間の視覚の解像度を考慮して色特性情報を平均化することにより生成された平均化色情報に基づいて周期特性情報を取得することができ、この周期特性情報に基づいて面積階調画像のムラを判定するので、人間の視覚の解像度を考慮してムラの判定を適正に行うことができる。
また、面積階調画像の色の特性を考慮した周期特性情報に基づいて、面積階調画像に生じるムラの判定を確実に行うことができるとともに、従来のように、例えば高精細なプルーフ画像専用に開発されたプルーフ画像形成装置を用いることなく、面積階調画像に生じるムラの判定を安価に行うことができる。
【００１２】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の面積階調画像処理方法において、
前記ムラ判定工程は、前記周期特性情報と前記面積階調画像に生じるムラ判定の基準となる画像に係る基準周期特性情報とを比較することによりムラの判定を行うことを特徴としている。
【００１３】
請求項２に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、特に、周期特性情報と面積階調画像に生じるムラ判定の基準となる画像に係る基準周期特性情報とを比較することによりムラの判定を行うので、面積階調画像に生じるムラの判定をより適正に行うことができる。
【００１４】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の面積階調画像処理方法において、
前記周期特性取得工程は、前記周期特性情報としてのウイナー・スペクトル情報を生成して取得し、
前記ムラ判定工程は、前記周期特性取得工程にて取得された前記ウイナー・スペクトル情報に基づいて、ムラの判定を行うことを特徴としている。
【００１５】
請求項３に記載の発明によれば、請求項１又は２に記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、特に、周期特性情報としてのウイナー・スペクトル情報に基づいて、面積階調画像に生じるムラの判定をより適正に行うことができる。
【００１６】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３の何れか一項に記載の面積階調画像処理方法において、
前記平均化情報生成工程は、
前記面積階調画像における、所定方向の長さをａ、前記所定方向に直交する方向の長さをｂとして、ａ×ｂ：１０〜５０[μｍ]×１００〜２０００[μｍ]となる領域毎に、前記色特性情報の平均化を行うことを特徴としている。
【００１７】
請求項４に記載の発明によれば、請求項１〜３に記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、特に、面積階調画像における、所定方向の長さをａ、前記所定方向に直交する方向の長さをｂとして、ａ×ｂ：１０〜５０[μｍ]×１００〜２０００[μｍ]となる領域毎に、色特性情報の平均化を行うので、人間の視覚の解像度を考慮して色特性情報の平均化を行うことができる。
【００１８】
請求項５に記載の発明は、
複数の色から形成され、面積階調により階調表現される面積階調画像の周期特性情報を取得する周期特性取得手段と、前記周期特性取得手段にて取得された前記周期特性情報に基づいて、前記面積階調画像のムラを判定するムラ判定手段と、を備える面積階調画像処理装置であって、
前記面積階調画像に係る階調画像情報に基づいて、当該面積階調画像を構成する複数のドットの色の特性に係る色特性情報を生成して取得する色特性情報取得手段と、
前記色特性情報取得手段にて取得された前記色特性情報に基づいて、前記面積階調画像の視覚の解像度に応じた所定の領域毎に、当該領域内のドットに係る前記色特性情報を平均化して平均化色情報を生成する平均化情報生成手段と、を備え、
前記周期特性取得手段は、前記平均化情報生成手段にて生成された前記平均化色情報に基づいて、前記周期特性情報を取得することを特徴としている。
【００１９】
請求項５に記載の発明によれば、面積階調画像を構成する複数のドットの色の特性に係る色特性情報に基づいて、面積階調画像の視覚の解像度に応じた所定の領域毎に、当該領域内のドットに係る色特性情報を平均化して平均化色情報を生成し、この平均化色情報に基づいて、面積階調画像の周期特性情報を取得する。即ち、ドットの大きさが人間の視覚の解像度に対して小さくなりすぎてしまう場合であっても、人間の視覚の解像度を考慮して色特性情報を平均化することにより生成された平均化色情報に基づいて周期特性情報を取得することができ、この周期特性情報に基づいて面積階調画像のムラを判定するので、人間の視覚の解像度を考慮してムラの判定を適正に行うことができる。
また、面積階調画像の色の特性を考慮した周期特性情報に基づいて、面積階調画像に生じるムラの判定を確実に行うことができるとともに、従来のように、例えば高精細なプルーフ画像専用に開発されたプルーフ画像形成装置を用いることなく、面積階調画像に生じるムラの判定を安価に行うことができる。
【００２０】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の面積階調画像処理装置において、
前記面積階調画像に生じるムラ判定の基準となる画像の基準画像情報を記憶する基準画像情報記憶手段と、
前記基準画像情報記憶手段に記憶された前記基準画像情報に基づいて、前記画像に係る基準周期特性情報を取得する基準周期特性取得手段と、を備え、
前記ムラ判定手段は、前記基準周期特性取得手段にて取得された前記基準周期特性情報と前記周期特性情報とを比較することによりムラの判定を行うことを特徴としている。
【００２１】
請求項６に記載の発明によれば、請求項５に記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、特に、面積階調画像に生じるムラ判定の基準となる画像の基準画像情報に基づいて、基準周期特性情報を取得して、この基準周期特性情報と周期特性情報とを比較することによりムラの判定を行うので、面積階調画像に生じるムラの判定をより適正に行うことができる。
【００２２】
請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の面積階調画像処理装置において、
前記基準周期特性取得手段は、前記基準周期特性情報としての基準ウイナー・スペクトル情報を生成して取得し、
前記周期特性取得手段は、前記周期特性情報としてのウイナー・スペクトル情報を生成して取得し、
前記ムラ判定手段は、前記周期特性取得手段にて取得された前記ウイナー・スペクトル情報と前記基準周期特性取得手段に取得された前記基準ウイナー・スペクトル情報とを比較することによりムラの判定を行うことを特徴としている。
【００２３】
請求項７に記載の発明によれば、請求項６に記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、特に、基準周期特性情報として生成された基準ウイナー・スペクトル情報と周期特性情報として生成されたウイナー・スペクトル情報とを比較することによりムラの判定を行うので、ウイナー・スペクトルどうしの差に基づいて面積階調画像に生じるムラの判定をより適正に行うことができる。
【００２４】
請求項８に記載の発明のプログラムは、
コンピュータに、
複数の色から形成され、面積階調により階調表現される面積階調画像に係る階調画像情報に基づいて、当該面積階調画像を構成する複数のドットの色の特性に係る色特性情報を生成して取得する機能と、
取得された前記色特性情報に基づいて、前記面積階調画像の視覚の解像度に応じた所定の領域毎に、当該領域内のドットに係る前記色特性情報を平均化して平均化色情報を生成する機能と、
生成された前記平均化色情報に基づいて、前記面積階調画像の周期特性情報を取得する機能と、
取得された前記周期特性情報に基づいて、前記面積階調画像のムラを判定する機能と、
を実現させることを特徴としている。
【００２５】
請求項８に記載の発明によれば、面積階調画像を構成する複数のドットの色の特性に係る色特性情報に基づいて、面積階調画像の視覚の解像度に応じた所定の領域毎に、当該領域内のドットに係る色特性情報を平均化して平均化色情報を生成し、この平均化色情報に基づいて、面積階調画像の周期特性情報を取得する。即ち、ドットの大きさが人間の視覚の解像度に対して小さくなりすぎてしまう場合であっても、人間の視覚の解像度を考慮して色特性情報を平均化することにより生成された平均化色情報に基づいて周期特性情報を取得することができ、この周期特性情報に基づいて面積階調画像のムラを判定するので、人間の視覚の解像度を考慮してムラの判定を適正に行うことができる。
また、面積階調画像の色の特性を考慮した周期特性情報に基づいて、面積階調画像に生じるムラの判定を確実に行うことができるとともに、従来のように、例えば高精細なプルーフ画像専用に開発されたプルーフ画像形成装置を用いることなく、面積階調画像に生じるムラの判定を安価に行うことができる。
【発明の効果】
【００２６】
請求項１に記載の発明によれば、ドットの大きさが人間の視覚の解像度に対して小さくなりすぎてしまう場合であっても、人間の視覚の解像度を考慮して色特性情報を平均化することにより生成された平均化色情報に基づいて周期特性情報を取得することができ、この周期特性情報に基づいて面積階調画像のムラを判定するので、人間の視覚の解像度を考慮してムラの判定を適正に行うことができる。
また、面積階調画像の色の特性を考慮した周期特性情報に基づいて、面積階調画像に生じるムラの判定を確実に行うことができるとともに、従来のように、例えば高精細なプルーフ画像専用に開発されたプルーフ画像形成装置を用いることなく、面積階調画像に生じるムラの判定を安価に行うことができる。
【００２７】
請求項２に記載の発明によれば、周期特性情報と基準周期特性情報とを比較することにより面積階調画像に生じるムラの判定をより適正に行うことができる。
【００２８】
請求項３に記載の発明によれば、ウイナー・スペクトル情報に基づいて、面積階調画像に生じるムラの判定をより適正に行うことができる。
【００２９】
請求項４に記載の発明によれば、人間の視覚の解像度を考慮して色特性情報の平均化を行うことができる。
【００３０】
請求項５に記載の発明によれば、ドットの大きさが人間の視覚の解像度に対して小さくなりすぎてしまう場合であっても、人間の視覚の解像度を考慮して色特性情報を平均化することにより生成された平均化色情報に基づいて周期特性情報を取得することができ、この周期特性情報に基づいて面積階調画像のムラを判定するので、人間の視覚の解像度を考慮してムラの判定を適正に行うことができる。
また、面積階調画像の色の特性を考慮した周期特性情報に基づいて、面積階調画像に生じるムラの判定を確実に行うことができるとともに、従来のように、例えば高精細なプルーフ画像専用に開発されたプルーフ画像形成装置を用いることなく、面積階調画像に生じるムラの判定を安価に行うことができる。
【００３１】
請求項６に記載の発明によれば、基準周期特性情報と周期特性情報とを比較することにより面積階調画像に生じるムラの判定をより適正に行うことができる。
【００３２】
請求項７に記載の発明によれば、基準ウイナー・スペクトル情報とウイナー・スペクトル情報とを比較することによりウイナー・スペクトルどうしの差に基づいて面積階調画像に生じるムラの判定をより適正に行うことができる。
【００３３】
請求項８に記載の発明によれば、ドットの大きさが人間の視覚の解像度に対して小さくなりすぎてしまう場合であっても、人間の視覚の解像度を考慮して色特性情報を平均化することにより生成された平均化色情報に基づいて周期特性情報を取得することができ、この周期特性情報に基づいて面積階調画像のムラを判定するので、人間の視覚の解像度を考慮してムラの判定を適正に行うことができる。
また、面積階調画像の色の特性を考慮した周期特性情報に基づいて、面積階調画像に生じるムラの判定を確実に行うことができるとともに、従来のように、例えば高精細なプルーフ画像専用に開発されたプルーフ画像形成装置を用いることなく、面積階調画像に生じるムラの判定を安価に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下に、本発明について、図面を用いて具体的な態様を説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
図１は、本発明を適用した好適な一実施の形態として例示する画像形成装置の要部構成を示すブロック図である。
【００３５】
本実施の形態の画像形成装置１は、例えば面積階調により階調表現された画像データ（階調画像情報）からプルーフ画像（面積階調画像）を出力するプルーフ画像形成装置を構成するものであり、図１に示すように、プルーフ画像に係る画像データを入力する画像入力部２と、プルーフ画像の周期特性情報を取得するフーリエ変換部３と、プルーフ画像を出力する画像出力部４と、プルーフ画像の周期特性情報等を表示する表示部５と、音声出力部６と、ＲＡＭ７と、メモリ８と、ＣＰＵ９とを備えている。
また、画像入力部２、フーリエ変換部３、画像出力部４、表示部５、音声出力部６、ＲＡＭ７、メモリ８、ＣＰＵ９は、それぞれバスＸにより接続されている。
【００３６】
画像入力部２は、当該画像形成装置１に対して画像データを入力するためのものであり、例えば、所定の外部機器から送信された画像データを受信するためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）や無線ＬＡＮ等のインターフェースを備えて構成されている。
【００３７】
ＣＰＵ９は、当該画像形成装置１を構成する各部を統括して制御するものであり、メモリ８に格納されている所定のプログラムを読み出してＲＡＭ７の作業領域に展開し、当該プログラムに従って各種処理を実行する。具体的には、ＣＰＵ９は、所定の制御プログラムを実行して、画像入力部２を介して入力された画像データに基づいて、画像出力部４からプルーフ画像を出力する画像出力処理を行う。
【００３８】
画像出力処理において、ＣＰＵ９は、入力された画像データに基づいて、当該画像データに係る各画素（ドット）の色を判別して画素別画像データを生成する。
ここで、ＣＰＵ９の制御下における画素別画像データの生成処理について、図２〜図５を参照して説明する。
なお、図２は、画像データに係るプルーフ画像を構成する網点を模式的に示した図である。また、図３は、網点を構成する網点画像データを色成分毎にその発色状態を模式的に示した図であり、図４は、色判別ＴＢＬ（テーブル）８ｇを模式的に示した図である。ここで、図３及び図４にあっては、図中、「１」は「発色有り」を示し、「０」は「発色なし」を示すものとする。また、図５は、画像データを構成する各画素と色との対応を示す画像別画像データの模式図である。
【００３９】
先ず、ＣＰＵ９は、予め網点画像様に変換されたＹ（イエロー）、Ｍ（マゼンダ）、Ｃ、Ｋ（ブラック）、銀色等の特色に係る各版の画像データを、例えば図２における網点Ａの画素に付された画素番号に従って読み込む。即ち、ＣＰＵ９は、網点画像データに係る画素毎に、図３に示すように色成分の発色状態が規定された画像データとして、Ｙ画像データ、Ｍ画像データ、Ｃ画像データ、Ｋ画像データ、特色画像データを取得する。
なお、画素番号は、例えば、図２における網点Ａの左上隅部に位置する画素を番号１として、左下隅部に向かって順に番号を付していき、下端（画素番号４０）まで到達すると右側に一列シフトし、同様に、上端から下端に向けて順に番号を付していくことを網点Ａの右端まで繰り返すことにより指定されたものである。
【００４０】
続けて、ＣＰＵ９は、メモリ８から色判別ＴＢＬ８ｇを読み出し、この色判別ＴＢＬ８ｇに基づいて、上記の読み込まれた各色成分に係る画像データに対応する画素の色を判別する。
例えば、画素１は、Ｙ画像データのみが「発色有り」となっているため（図３参照）、色判別ＴＢＬ８ｇにおけるＹ画像データのみが「発色有り」となる欄に対応する画素の色としての「Ｙ」であると判断される（図４参照）。同様に、画素２にあっては、Ｍ画像データのみが「発色有り」であり、「Ｍ」であると判断される。また、画素３にあっては、Ｙ画像データ及びＭ画像データが「発色有り」となっていることから、色判別ＴＢＬ８ｇにおけるＹ画像データ及びＭ画像データが「発色有り」となる欄に対応する画素の色としての「Ｒ（レッド）」であると判断される。さらに、画素４は、Ｋ画像データのみが「発色有り」となっていることから、「Ｋ」であると判断される。また、画素５にあっては、Ｍ画像データ及びＫ画像データが「発色有り」となっていることから、画素の色として、オーバープリント（重ね合わされる）色の「Ｋ＋Ｍ」であると判断される。
このように、ＣＰＵ９の制御下にて、画素番号に従って、順次、画素の色が判別されていき、全ての画素について色の判別が行われることにより、各画素とその色とが対応付けられた画素別画像データが生成される（図５参照）。
【００４１】
また、画像出力処理において、ＣＰＵ９は、画像出力部４から出力されるプルーフ画像にモアレ等のムラが生じるか否かを判定するムラ判定処理を行う。
このムラ判定処理において、先ず、ＣＰＵ９は、画素別画像データに基づいて、プルーフ画像を構成する画素の色の特性に係る色特性情報として、画素の色の濃度に係る色濃度データを取得する。
ここで、ＣＰＵ９の制御下における色濃度データの取得処理について、図６及び図７を参照して説明する。
なお、図６は、カラーコレクションＴＢＬ８ｈを模式的に示した図であり、図７は、画像データを構成する色濃度データを画素毎に模式的に示した図である。
【００４２】
図６に示すように、カラーコレクションＴＢＬ８ｈ（色特性情報テーブル）には、画素（ドット）の色と、ハロゲン化銀感光材料に応じた画像形成条件に係るＹ成分、Ｍ成分及びＣ成分のアナリティカル濃度（詳細後述）に係る色濃度データとが対応付けられている。ここで、カラーコレクションＴＢＬ８ｈ中の各数値は、濃度に応じてコード化されて規定されたものである。
そして、ＣＰＵ９は、色特性情報取得プログラム８ａに従って、メモリ８からカラーコレクションＴＢＬ８ｈを読み出して、このカラーコレクションＴＢＬ８ｈから、画素別画像データに規定された画素の色に応じた各画素の色濃度データを取得する（図７参照）。
【００４３】
また、ＣＰＵ９は、取得された色濃度データに基づいて、画像出力部４から出力されるプルーフ画像の周期特性情報を取得する周期特性取得処理の実行を制御し、この周期特性取得処理において、先ず、ＸＹＺ色変換プログラム８ｂに従って、カラーコレクションＴＢＬ８ｈから取得された各画素の色濃度データをＸＹＺ表色系にて規定される三刺激値（ＸＹＺ色情報）に変換するＸＹＺ色変換処理を行う。
【００４４】
さらに、ＣＰＵ９は、平均化情報生成プログラム８ｃに従って、ＸＹＺ色変換処理にて変換された三刺激値に基づいて、プルーフ画像のヒトの視覚の解像度に応じた領域毎に、当該領域内の画素に係る三刺激値を平均化して平均化色信号を生成する信号平均化処理を行う。具体的には、ＣＰＵ９は、プルーフ画像における、露光部４１の主走査方向（所定方向）となる縦の長さをａ、横（所定方向に直交する方向）の長さをｂとして、ａ×ｂ：１０〜５０[μｍ]×１００〜２０００[μｍ]となる領域毎に、三刺激値の平均化を行うようになっている。即ち、例えば図２に示す網点Ａにあっては、１辺１０μｍの略正方形状の画素の集合として構成され、上下に並んだ画素の集合（１画素×４０画素）を一領域Ａ１〜Ａｎ（ｎ：任意の自然数とする。）として、各領域内の４０個の画素に係る三刺激値を相加平均して、平均化色信号を算出する。
ここで、領域の縦の長さの下限を１０[μｍ]と規定したのは、１０[μｍ]を下回るとヒトの視覚の分解能を大幅に下回ってデータ数が多くなりすぎて計算の付加が過大となるためであり、また、上限を５０[μｍ]と規定したのは、５０[μｍ]を上回ると平均化の度合が大きくなりすぎてムラの検出能力が低下するためである。また、領域の横の長さの下限を１００[μｍ]と規定したのは、１００[μｍ]を下回ると平均化の度合が小さくなり視覚的なムラとの相関が悪くなるためであり、また、上限を２０００[μｍ]と規定したのは、２０００[μｍ]を上回ると平均化の度合が大きくなりすぎてムラの検出能力が低下するためである。
【００４５】
また、ＣＰＵ９は、Ｌ*ａ*ｂ*色変換プログラム８ｄに従って、信号平均化処理にて生成された各領域に係る平均化色信号をＬ*ａ*ｂ*表色系にて規定されるＬ*ａ*ｂ*色データに変換するＬ*ａ*ｂ*色変換処理を行う。この処理により、網点画像データに係る全ての領域のＬ*ａ*ｂ*色データが算出され、領域毎の色調の変化を示すデータとしてまとめられる。
なお、周期特性取得処理は、上記のようにして生成されたＬ*ａ*ｂ*色データに対してフーリエ変換部３にて高速フーリエ変換が施されることにより、周期特性情報としてウイナー・スペクトル情報を生成し、その処理を終了する（詳細後述）。
【００４６】
さらに、ＣＰＵ９は、ムラ判定プログラム８ｅに従って、Ｌ*ａ*ｂ*色データに基づいてフーリエ変換部３により高速フーリエ変換されることで生成されたウイナー・スペクトル情報に基づいて、プルーフ画像に生じるムラの判定を行う。
即ち、ＣＰＵ９は、ウイナー・スペクトル上のピークを検出しプルーフ画像にムラが発生するか否か（例えば、予め設定されたレベル以上のムラが発生するか否か）の判定を行う。ここで、画像の種類によっては、特定の周波数にピークを生じることがあるが、このような画像の特徴とムラとを正確に判別するためには、入力された画像データのウイナー・スペクトル情報（基準周期特性情報）と比較しても良く、これにより、画像の特徴としての周期特性をムラと判定する誤りを回避することができる。ここで、ウイナー・スペクトルは、例えば、ＣＩＥＬＡＢ色空間の座標であるＬ*に対して計算されても良いし、ａ*、ｂ*に対して計算されても良い。また、これらを複合したメトリッククロマＣ*に対して行っても良い。
さらに、ウイナー・スペクトルは、特定の色（例えば、白地）を基準としてその相対値を用いて計算されても良い。具体的には、色差ΔＥａｂ*、メトリッククロマ差、メトリック明度差、メトリック色相差等が規定された量のうちの少なくとも何れか一つの量を用いることができる。なお、これらのうちの何れを用いるかはムラの判定が行われる画像に応じて適宜設定可能となっている。
【００４７】
また、上記のムラ判定処理において、プルーフ画像にムラが生じると判定された場合、例えば、ウイナー・スペクトルの所定位置におけるピークの高さが所定値以上である場合には、ＣＰＵ９は、画像出力部４によるプルーフ画像の形成を禁止したり、表示部５や音声出力部６を制御してプルーフ画像にムラが生じることをユーザに対して警告するようになっている。
即ち、ＣＰＵ９は、画像出力部４とともに画像形成禁止手段を構成しており、例えば、画像出力部４に備わる露光部４１の駆動を制限、例えば光源からのレーザ光の照射を制限する。また、ＣＰＵ９は、表示部５、音声出力部６とともに警告手段を構成しており、例えば、表示部５にムラ発生を警告するメッセージを表示させたり、音声出力部６から所定の警告音等を発音させるようになっている。
【００４８】
また、ＣＰＵ９は、露光量設定プログラム８ｆに従って、色濃度データの取得処理にて取得された色濃度データ（図７参照）に基づいて、各画素毎にハロゲン化銀感光材料の各感光層に対して付与される露光量を設定する。
即ち、ＣＰＵ９は、図８に示すように、各画素を構成するＹ、Ｍ、Ｃの各色成分のアナリティカル濃度と露光量とが対応付けられた材料特性ＴＢＬ８ｉを読み出して、この材料特性ＴＢＬ８ｉに基づいて、各画素の色濃度データに対応する各感光層の露光量を取得する。具体的には、画素１は、Ｙのアナリティカル濃度が「１１０」となっているため、材料特性ＴＢＬ８ｉにおけるＹの感光層のアナリティカル濃度が「１１０」となる欄に対応する露光量のレベルが「ｎ−４」に設定される。
このように、ＣＰＵ９の制御下にて、画素番号に従って、順次、画素に対応するＹ、Ｍ、Ｃの感光層の露光量のレベルが設定されていき、全ての画素について露光量のレベルの設定が行われることにより、各画素とそのＹ、Ｍ、Ｃの感光層の露光量とが対応付けられた画素毎の露光量データが生成される（図９参照）。
なお、図８及び図９にあっては、各感光層の露光量のレベルが「１」〜「ｎ（任意の自然数とする）」の範囲で規定されている。
【００４９】
また、ＣＰＵ９は、所定の制御プログラムに従って、生成された画像別露光量データに基づいて、画像出力部４の露光部４１を制御してハロゲン化銀感光材料を露光して、当該ハロゲン化銀感光材料上にプルーフ画像に係る潜像を形成させた後、現像処理部４２を制御して潜像が形成されたハロゲン化銀感光材料を現像処理し画像形成する。
【００５０】
ＲＡＭ（Random Access Memory）７は、例えば、揮発性の半導体メモリであり、ＣＰＵ９により実行される各種プログラムの作業領域（図示略）等を構成している。
【００５１】
メモリ８は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）やＥＥＰＲＯＭ（Electronic Erasable Programmable ROM）等から構成されており、色特性情報取得プログラム８ａ、ＸＹＺ色変換プログラム８ｂ、平均化情報生成プログラム８ｃ、Ｌ*ａ*ｂ*色変換プログラム８ｄ、ムラ判定プログラム８ｅ、露光量設定プログラム８ｆ、色判別ＴＢＬ８ｇ、カラーコレクションＴＢＬ８ｈ、材料特性ＴＢＬ８ｉ等を記憶している。
【００５２】
カラーコレクションＴＢＬ８ｈは、印刷画像の形成条件（例えば、印刷用紙の性質等）に応じて複数設けられており、目的に応じて選択して用いられるようになっている。材料特性ＴＢＬ８ｉは、画像形成される感光材料（例えば、特許文献１の実施例１に記載のハロゲン化銀感光材料Ｎｏ．１０１）に応じて複数設けられている。この材料特性ＴＢＬ８ｉは、各感光材料に応じて、Ｂ、Ｇ、Ｒ光を単独で発光させて露光・現像処理を行うことによって露光量と画像のアナリティカル濃度値との関係を規定することにより作成することができる。
【００５３】
また、メモリ８は、基準画像情報記憶手段を構成しており、プルーフ画像（面積階調画像）に生じるムラ判定の基準となる画像に係る基準画像データ８ｊを記憶している。
基準画像データ８ｊとしては、例えば、画像入力部２を介して入力された画像データが挙げられる。また、メモリ８は、基準画像データ８ｊとしての画像データに対してフーリエ変換部にて高速フーリエ変換が施されることにより生成された基準ウイナー・スペクトル情報を記憶するような構成であっても良い。
【００５４】
フーリエ変換部３は、例えば、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）アナライザ等から構成されており、入力された画像データに対して高速フーリエ変換処理を施して、当該画像データに係る画像の周期特性情報を取得する周期特性取得手段を構成している。
また、フーリエ変換部３は、取得したウイナー・スペクトル情報をＣＰＵ９に対して出力する。
【００５５】
さらに、フーリエ変換部３は、基準周期特性取得手段を構成しており、ＣＰＵ９の制御下にてメモリ８から読み出された基準画像データ８ｊに対して高速フーリエ変換処理を施して基準ウイナー・スペクトル情報（基準周期特性情報）を生成して取得する。
【００５６】
表示部５は、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等を備えて構成され、ＣＰＵ９やフーリエ変換部３から出力され入力される表示制御信号等に従って、周期特性情報としてのウイナー・スペクトルや各種設定画面を表示する。
なお、表示部５は、例えば、透明電極が格子状に配置された感圧式（抵抗膜圧式）のタッチパネル等の操作入力部（図示略）を備える構成であっても良い。即ち、表示部５は、タッチパネルにおける手指や専用のタッチペン等で押された力点のＸＹ座標を電圧値で検出し、検出された位置信号を操作信号としてＣＰＵ９に出力する。
音声出力部６は、例えば、ＣＰＵ９の制御下にて所定の音や音声を発するスピーカを備えている。
また、表示部５及び音声出力部６は、ＣＰＵ９の制御下にて、プルーフ画像にムラが生じること警告するように構成されており、例えば、表示部５は、ムラ発生を警告するメッセージを表示可能に構成されており、また、音声出力部６は、所定の警告音を発音可能に構成されている。
【００５７】
画像出力部４は、ＣＰＵ９から入力された画素毎の露光量データに基づいて強度変調されたＢ、Ｇ、ＲのＬＥＤ（光源）からのビームをハロゲン化銀感光材料（色材）上に照射することにより露光して、ハロゲン化銀感光材料にプルーフ画像に係る潜像を形成する露光部４１と、露光部４１にて潜像が形成されたハロゲン化銀感光材料に対して現像処理を行う現像処理部４２とを備えている。
なお、画像出力部４は、露光部４１からのビームの照射タイミング（露光タイミング）を調整するためのバッファを備えても良い。
【００５８】
次に、本実施の形態の画像形成装置１による画像出力処理について図１０及び図１１を参照して詳細に説明する。
ここで、図１０は、図１の画像形成装置１による画像出力処理に係る動作の一例を示すフローチャートであり、図１１は、周期特性取得処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
【００５９】
図１０に示すように、画像入力部２を介して入力された画像データに基づいて、ＣＰＵ９は、所定の制御プログラムの実行に従って、各画素毎にＹ画像データ、Ｍ画像データ、Ｃ画像データ、Ｋ画像データ、特色画像データを取得する（ステップＳ１：図３参照）。
【００６０】
次に、ＣＰＵ９は、メモリ８から色判別ＴＢＬ８ｇを読み出して、この色判別ＴＢＬ８ｇ（図４参照）を参照することにより、上記の読み込まれた各色成分に係る画像データに対応する画素の色を判別する（ステップＳ２）。そして、ＣＰＵ９は、全ての画素について色の判別を行うことにより、各画素とその色とが対応付けられた画素別画像データを生成する（ステップＳ３；図５参照）。
【００６１】
次に、ＣＰＵ９は、メモリ８から色特性情報取得プログラム８ａを読み出してＲＡＭ７に展開し、この色特性情報取得プログラム８ａに従って、カラーコレクションＴＢＬ８ｈ（図６参照）を読み出し、このカラーコレクションＴＢＬ８ｈから、生成された画素別画像データに規定された画素の色に応じた各画素の色濃度データを取得する（ステップＳ４：図７参照；色特性情報取得工程）。
【００６２】
続けて、ＣＰＵ９は、取得された各画素の色濃度データに基づいて、画像出力部４から出力されるプルーフ画像の周期特性情報を取得する周期特性取得処理の実行を制御する（ステップＳ５；周期特性取得工程）。
以下に、周期特性取得処理について、図１１を参照して詳細に説明する。
【００６３】
図１１に示すように、周期特性取得処理においては、先ず、ＣＰＵ９は、ＸＹＺ色変換処理の実行を制御し、メモリ８からＸＹＺ色変換プログラム８ｂを読み出してＲＡＭ７に展開し、このＸＹＺ色変換プログラム８ｂに従って、各画素の色濃度データをＸＹＺ表色系における三刺激値に変換する（ステップＳ５１；ＸＹＺ表色系変換工程）。具体的には、予め作成したＹ、Ｍ、Ｃの任意のアナリティカル濃度の組み合わせのカラーパッチを作成し、そのＸ、Ｙ、Ｚ値を測定して作成した各アナリティカル濃度とＸ、Ｙ、Ｚとの対応を規定する色空間を用いて変換する。
次に、ＣＰＵ９は、信号平均化処理の実行を制御し、メモリ８から平均化情報生成プログラム８ｃを読み出してＲＡＭ７に展開し、この平均化情報生成プログラム８ｃに従って、所定領域内の画素に係る三刺激値を平均化して平均化色信号を生成する。即ち、例えば、ＣＰＵ９は、例えば図２に示すような４０個の画素からなる各領域Ａ１〜Ａｎに係る三刺激値を相加平均して、平均化色信号を算出する（ステップＳ５２；平均化情報生成工程）。
続けて、ＣＰＵ９は、Ｌ*ａ*ｂ*色変換処理の実行を制御し、メモリ８からＬ*ａ*ｂ*色変換プログラム８ｄを読み出してＲＡＭ７に展開し、このＬ*ａ*ｂ*色変換プログラム８ｄに従って、各領域に係る平均化色信号をＬ*ａ*ｂ*表色系におけるＬ*ａ*ｂ*色データに変換する（ステップＳ５３；Ｌ*ａ*ｂ*表色系変換工程）。
【００６４】
次に、ＣＰＵ９は、例えばユーザによる操作入力部（図示略）の操作に基づいて指定された特定の色に対する色差、メトリッククロマ差及びメトリック明度差の量を計算し、その値に基づいて、フーリエ変換部３を制御して高速フーリエ変換処理を行って、ウイナー・スペクトル情報を取得する（ステップＳ５４）。
その後、フーリエ変換部３は、取得したウイナー・スペクトル情報をＣＰＵ９に対して出力して、周期特性取得処理を終了する。
【００６５】
次に、ＣＰＵ９は、メモリ８からムラ判定プログラム８ｅを読み出してＲＡＭ７に展開し、このムラ判定プログラム８ｅに従って、フーリエ変換部３から出力され入力されたウイナー・スペクトル情報に基づいて、ムラ判定処理を実行する（ステップＳ６：ムラ判定工程）。具体的には、ＣＰＵ９は、空間周波数の対数ｌｏｇ（ＳＦ）とウイナー・スペクトルの対数ｌｏｇ（ＷＳ）を軸とする空間において、空間周波数０．１〜１０[ｍｍ-1]の範囲におけるウイナー・スペクトルのピークを検出し、この中から網点に固有に発生する特定の周波数のピークを除去するなどの処理を行って画像のムラに起因するピークを検出する。このピークの検出にあっては、基準画像データ８ｊに係る基準ウイナー・スペクトルを参照しても良い。
【００６６】
そして、ステップＳ６にて、プルーフ画像にムラが生じていると判定された場合には（ステップＳ６；ＹＥＳ）、ＣＰＵ９は、画像出力部４を制御してプルーフ画像の形成を禁止させるとともに、表示部５や音声出力部６を制御してプルーフ画像にムラが生じることをユーザに対して警告する（ステップＳ７）。
【００６７】
その後、ＣＰＵ９は、プルーフ画像に生じるムラの除去に係るムラ除去処理の実行指示の入力待ち状態に移行して、例えばユーザによる操作入力部の所定の操作に基づいてムラ除去処理の実行指示が入力されたか否かを判定する（ステップＳ８）。
ここで、ムラ除去処理の実行指示が例えば所定時間内に入力されない場合には（ステップＳ８；ＮＯ）、ＣＰＵ９は、当該画像形成装置１による画像形成処理を終了する。
【００６８】
一方、ステップＳ８にて、ムラ除去処理の実行指示が入力されると（ステップＳ８；ＹＥＳ）、ＣＰＵ９は、プルーフ画像に生じるムラの除去に係るムラ除去処理を実行する（ステップＳ９）。
ここで、ムラ除去処理とは、ＣＰＵの制御下にてプルーフ画像の画像形成条件をムラが生じないように変更する処理のことであり、具体的には、画素のデータを入れ替える処理、網点画像変換の条件の変更、例えばスクリーン角度の変更や網点の形状の変更等が挙げられる。網点画像変換の条件の変更にあっては、網点画像データへの変換及びステップＳ１〜５の処理を行った後、ステップＳ８に移行する。
【００６９】
ステップＳ８にて、プルーフ画像にムラが生じていないと判定された場合、即ち、ステップＳ６にて取得された画素毎の色濃度データに対応するウイナー・スペクトル情報に基づいてムラが生じていないと判定された場合或いはムラ除去処理において設定された画像形成条件に係るウイナー・スペクトル情報に基づいてムラが生じていないと判定された場合には（ステップＳ８；ＮＯ）、ＣＰＵ９は、ハロゲン化銀感光材料のＹ、Ｍ、Ｃの各感光層に対して付与される露光量を設定する処理を実行する（ステップＳ１０）。
具体的には、ＣＰＵ９は、メモリ８から露光量設定プログラム８ｆを読み出してＲＡＭ７に展開し、この露光量設定プログラム８ｆに従って、材料特性ＴＢＬ８ｉを読み出し、この材料特性ＴＢＬ８ｉから、ステップＳ４にて取得された画素毎の色濃度データに対応する各感光層の露光量のレベルを取得する。このＣＰＵ９の制御下における露光量の設定は、画素毎にその画素番号に従って行われ、全ての画素について露光量の設定が行われることにより、各画素とそのＹ、Ｍ、Ｃの感光層の露光量とが対応付けられた画素毎の露光量データが生成される（ステップＳ１１）。
【００７０】
次に、ＣＰＵ９は、画像出力部４に対して、生成された画素毎の露光量データを転送して（ステップＳ１２）、この画素毎の露光量データに従って、画像出力部４の露光部４１及び現像処理部４２を制御することにより、露光部４１にてハロゲン化銀感光材料を露光し、当該ハロゲン化銀感光材料上にプルーフ画像に係る潜像を形成させ、さらに、潜像が形成されたハロゲン化銀感光材料に対して現像処理部４２にて現像処理を行って、プルーフ画像を形成（出力）する（ステップＳ１３）。
【００７１】
以上のように、本実施形態の画像形成装置１によれば、プルーフ画像を構成するドットの色の濃度に係る色濃度データに基づいて、プルーフ画像のウイナー・スペクトル情報を取得するので、プルーフ画像の色の特性（濃度）を考慮したウイナー・スペクトル情報を取得することができる。
このウイナー・スペクトル情報の取得において、色濃度データに基づいて、プルーフ画像の視覚の解像度に応じた所定の領域毎に、当該領域内の画素に係る色濃度データを平均化して平均化色信号を生成し、この平均化色信号に基づいて、プルーフ画像のウイナー・スペクトル情報を取得するようになっている。従って、画素の大きさが人間の視覚の解像度に対して小さくなりすぎてしまう場合であっても、人間の視覚の解像度を考慮して色濃度データを平均化することで生成された平均化色信号に基づいてウイナー・スペクトル情報を取得することができる。
従って、プルーフ画像形成装置と印刷機器とで種類の異なる色材（例えば、プルーフ用の記録媒体としてハロゲン化銀感光材料）を用いた場合等において、プルーフ画像と印刷画像とで色調等が変化することとなるが、色濃度データに基づいて、色調の変化を考慮したウイナー・スペクトル情報を取得することができ、このウイナー・スペクトル情報に基づいて、プルーフ画像に生じるムラの判定を確実に行うことができるとともに、従来のように、高精細なプルーフ画像専用に開発されたプルーフ画像形成装置を用いることなく、プルーフ画像に生じるムラの判定を安価に行うことができる。
【００７２】
また、上記のウイナー・スペクトル情報の取得において、より具体的には、色濃度データをＸＹＺ表色系にて規定される三刺激値に変換し、この三刺激値に基づいて平均化色信号を生成し、さらに、平均化色信号をＬ*ａ*ｂ*表色系におけるＬ*ａ*ｂ*色データに変換して、Ｌ*ａ*ｂ*色データに基づいて、ウイナー・スペクトル情報を取得するようになっている。このため、加法混色により表現されるプルーフ画像の画像形成において、三刺激値に基づいて算術平均値となる平均化色信号を生成することができるので、平均化処理をより好適に行うことができる。また、平均化色信号から変換されたＬ*ａ*ｂ*色データに基づいて、プルーフ画像のウイナー・スペクトル情報を取得することにより、人間の視覚の解像度を考慮して生成されたＬ*ａ*ｂ*色データに基づいてウイナー・スペクトル情報を取得することができる。
【００７３】
また、ＣＰＵ９は、プルーフ画像にムラが生じると判定した場合に、画像出力部４によるプルーフ画像の形成を禁止させることにより、ムラが生じる不適切なプルーフ画像を形成することがなくなる。加えて、プルーフ画像にムラが生じることを警告するので、ユーザはプルーフ画像にムラが生じることを好適に認識することができ、画像形成処理をより適正なものとすることができる。
【００７４】
なお、上記実施の形態では、露光部４１と現像処理部４２を備える画像出力部４を用いてプルーフ画像をハロゲン化銀感光材料に画像形成する構成を例示したが、これに限られるものではなく、所謂、インクジェット方式にて記録媒体にプルーフ画像の形成を行う構成の画像形成装置１００であっても良い。
即ち、図１２に示すように、この画像形成装置１００には、記録媒体に対して複数の色のインクをヘッドから吐出することで面積階調画像としてのプルーフ画像を形成するインク吐出部１４１と、記録媒体に画像形成されたプルーフ画像に対して紫外線を照射してインクを硬化させる紫外線照射部１４２とを有する画像出力部１０４を備えている。
インク吐出部１４１は、例えば、基本色であるイエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）のインクに加えてライトマゼンダ（ＬＭ）、ライトシアン（ＬＣ）のインクを用いて画像形成可能となっている。また、カラーコレクションＴＢＬ８ｌは、所定の色調を再現するための複数のインクの色の組み合わせに応じて複数設けられており、これらのカラーコレクションＴＢＬ８ｌに基づいて、ＣＰＵ９は、色特性情報取得手段として、画素別画像データに規定された画素の色に応じた各画素のインクの色濃度データを取得する。
そして、取得された色濃度データに基づいて、ＣＰＵ９は、上記実施の形態と同様に、周期特性取得処理並びにムラ判定処理の実行を制御することにより、プルーフ画像の画像形成前に、設定された画像形成条件によりムラが生じるか否かを判定することができる。
なお、メモリ８には、各画素のインクの色濃度データに基づいて、各ヘッドのインク吐出条件が規定されたインク吐出条件テーブル８ｍが記憶されている。そして、このインク吐出条件テーブル８ｍに基づいて、ＣＰＵ９は、メモリ８から読み出されたインク吐出条件設定プログラム８ｋの実行に従って、各ヘッドからのインク吐出条件を設定し、その設定されたインク吐出条件に基づいて、画像出力部１０４にてプルーフ画像の形成を行うようになっている。
従って、このような構成であっても、上記実施の形態と同様に、画像形成に用いられるインクの種類や色に応じて記録媒体上に画像形成されるプルーフ画像の色調が異なることとなるが、この色調を考慮した色濃度データに基づいて適正な周期特性情報を取得することができることとなって、プルーフ画像のムラの判定をより適正に行うことができる。これにより、視覚的にムラを判定することが困難であるという欠点を補い、安価で且つ簡便に画像を得ることができるという長所を生かしたプルーフ画像の形成を行うことができる。
【００７５】
なお、画像出力部１０４の構成は、上記したものに限られず、例えば、紫外線硬化型のインクを用いないものにあっては、紫外線照射部１４２を設ける必要がないのは勿論のことである。
【００７６】
また、本発明は、上記実施の形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の改良並びに設計の変更を行っても良い。
例えば、上記実施の形態では、色濃度データをＸＹＺ表色系における三刺激値に変換し、三刺激値を平均化して平均化色信号を生成し、平均化色信号をＬ*ａ*ｂ*表色系におけるＬ*ａ*ｂ*色データに変換して、このＬ*ａ*ｂ*色データに基づいてプルーフ画像のウイナー・スペクトル情報を取得するような構成としたが、これに限られるものではなく、プルーフ画像に生じるモアレの判定を人間の視覚の解像度を考慮したものとする上では、少なくともプルーフ画像の視覚の解像度に応じた所定の領域毎に当該領域内の画素に係る色濃度データを平均化して平均化色信号を生成し、平均化色信号に基づいてウイナー・スペクトル情報を取得すれば良い。
さらに、本発明にあっては、網点画像データ、色判別ＴＢＬ８ｇ、カラーコレクションＴＢＬ８ｈ、露光量設定テーブル８ｉ等に規定された数値は適宜任意に変更可能となっている。また、網点を構成する色成分は、イエロー（Ｙ）、マゼンダ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）、特色に限られるものではない。
加えて、上記実施の形態では、各画素の色の判別処理、色濃度データの取得処理、ＸＹＺ色変換処理、信号平均化処理、Ｌ*ａ*ｂ*色変換処理、ムラ判定処理、ムラ除去処理等は、集積回路からなる中央処理装置（ＣＰＵ）によって、所定のプログラム等が実行されることにより実現される構成としたが、これに限られるものではなく、例えば、各種処理を実現するためのロジック回路を備える構成であっても良い。
【００７７】
なお、上記実施の形態では、ラスター変換処理が施された画像データが入力されるような構成を例示したが、これに限られるものではなく、例えば、ＲＩＰ（Raster Image Processor；図示略）を備える構成であっても良い。この場合、原稿画像データの入力に基づいて、ＣＰＵ９が所定の制御プログラムを実行して、ＲＩＰを制御して、原稿画像データに対してラスター変換処理を施すことによりラスタデータとしての網点画像データを生成する。そして、ＣＰＵ９は、所定のプログラムの実行に従って、生成された網点画像データに基づいて各画素毎にＹ画像データ、Ｍ画像データ、Ｃ画像データ、Ｋ画像データ、特色画像データを取得するような構成としても良い。
ここで、画像入力部２は、例えば、原稿画像から原稿画像データを読み取る情報読取手段としての、所謂、スキャナを備える構成としても良い。即ち、画像入力部２は、光源、レンズ、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）、Ａ／Ｄ変換部等を備え、原稿画像に対して光源から照明走査して、この反射光をＣＣＤにより読み取ってアナログ信号に変換し、このアナログ信号をＡ／Ｄ変換部にてデジタル信号に変換することにより、原稿画像データを取得するような構成としても良い。
【００７８】
以下に、本発明の実施例について説明する。
【実施例１】
【００７９】
先ず、カラーコレクションＴＢＬ及び材料特性ＴＢＬの作成方法について説明する。
＜記録媒体＞
本実施例で用いられる記録媒体として、上記特許文献１の実施例１に記載のハロゲン化銀感光材料Ｎｏ．１０１を作成した。
＜露光部＞
露光部に、Ｂの光源としてのＬＥＤを主走査方向に１０個並設し、各ＬＥＤの露光のタイミングをずらすことによって、これら１０個のＬＥＤで略同じ場所を露光できるように調整した。さらに、副走査方向にも１０個のＬＥＤを並設することにより、隣接する１０画素分の露光を一度にできるように構成した。また、Ｇ、Ｒの光源も、Ｂの光源と同様の構成とした。
なお、各ビームの径は約１０μｍであり、この間隔でビームを配列し、さらに、副走査のピッチを約１００μｍとした。また、１画素当たりの露光時間は約１００ナノ秒とした。
＜材料特性ＴＢＬの作成方法＞
上記構成の露光部からＢ、Ｇ、Ｒ光を単独で発光させて、ハロゲン化銀感光材料Ｎｏ．１０１に対して露光を行った後、特許文献１の実施例１に記載の現像処理を行った。その後、この試料を５０８型濃度計（エックスライト社製）により分光条件ステータスＴで測定し、得られたデータに基づいてアナリティカル濃度値と露光量の関係を規定して材料特性ＴＢＬ８ｉを作成した。
＜カラーコレクションＴＢＬの作成方法＞
上記の材料特性ＴＢＬに基づいて、ＣＩＥＬＡＢ（Ｌ*ａ*ｂ*）色空間においてＬ*＝１０から９０までΔＬ*を１０としてグレーのパッチを作成した。続けて、そのデータに基付いて、ハロゲン化銀感光材料Ｎｏ．１０１の最小濃度部からＬ*＝１０の黒の点までを等間隔に３２に分けて、各々の色を形成するのに必要な露光量をＢ、Ｇ、Ｒの光源毎に求めた。
Ｂ、Ｇ、Ｒの光源の３２通りの露光量を全て組み合わせて均一露光を行いカラーバッチを作成し、分光側色計ＣＭ−２０２２（ミノルタ社製）を用いて、照明と受光の幾何条件ｄ−ｎでキセノンパルス光源を用いて測光し、２°視野補助標準の光Ｄ５０でのＬ*ａ*ｂ*の値を求めた。そして、パッチの中からカラーコレクションＴＢＬに規定される色として好ましい色調のものを選択し、それらのパッチの作成に係る露光条件から、各色を構成するＹ、Ｍ、Ｃのアナリティカル濃度を求め、カラーコレクションＴＢＬＮＯ．１を完成させた。
また、Ｂの光源に係る２次色について、カラーコレクションＴＢＬＮＯ．１に規定されたものと少し色調を変化させたカラーパッチを選択して、上記と同様の処理を行ってカラーコレクションＴＢＬＮｏ．２〜４を作成した（表１参照）。
【表１】
2005260681.tif 000003
【００８０】
＜画像データ＞
本実施例において、画像形成される面積階調画像として、青味がかったニットウエアの画像（元画像）を用いた。そして、この画像から画像情報を読み取り、その画像情報に基づいて、網点の形状をスクエアとし、Ｙ版のスクリーン角度を０°、Ｍ版のスクリーン角度を７５°、Ｃ版のスクリーン角度を１５°、Ｋ版のスクリーン角度を４５°に設定して、１７５線／インチでラスター変換処理を施すことにより画像データを作成した。
【００８１】
＜ウイナー・スペクトル情報の生成＞
画像データの各ドット毎の画像データを作成し、このドット毎の画像データに基づいて、それぞれのカラーコレクションＴＢＬから各ドットの色濃度データを取得した。
そして、取得した色濃度データに基づいて、各ドットの色濃度データをＸＹＺ表色系における三刺激値に変換した後、信号平均化処理を施した。ここで、平均化される領域として、１ドット×４０ドットの大きさ（１ドットが１０μｍ四方の正方形）のアパーチャを想定し、この中に入るドットのＸＹＺ表色系における三刺激値を相加平均して、平均化色信号を算出した。
その後、各領域に係る平均化色信号をＬ*ａ*ｂ*表色系におけるＬ*ａ*ｂ*色データに変換した。
上記の処理を画像の所定方向に１０ｃｍの範囲に亘って行い、この範囲内のＬ*ａ*ｂ*色データに基づいてフーリエ変換処理を行うことにより、空間周波数（ＳＦ[ｍｍ-1]）の対数ｌｏｇ（ＳＦ）とウイナー・スペクトルの対数ｌｏｇ（ＷＳ）を軸とする空間において、空間周波数０．１〜１０[ｍｍ-1]の範囲におけるウイナー・スペクトルを生成して取得した。
【００８２】
＜ムラの評価＞
カラーコレクションＴＢＬＮｏ．１に対応する画像ＮＯ．１０１は、目視により若干ムラが検出された。この画像Ｎｏ．１０１を基準にしてムラの程度を目視（試験者１０人）により比較すると、
弱い  Ｎｏ．１０１、Ｎｏ．１０２＜Ｎｏ．１０４＜Ｎｏ．１０３  強い
となった。
そして、ムラが空間周波数０．４[ｍｍ-1]程度のものであったため、この付近の空間周波数領域でのウイナー・スペクトルの強度を比較したところ、画像ＮＯ．１０１を基準としてΔｌｏｇ（ＷＳ）がＮｏ．１０３は約＋０．０５であり、Ｎｏ．１０４は約＋０．０３となり、上記の目視による序列と略同様となった。
また、この画像データに基づいて印刷画像を形成し、目視により評価したところ、基準画像が画像Ｎｏ．１０３が元画像に略近似していた。このように、再現色の色調を調整することによりムラの検出力を調整することが可能であると考えられた。
【実施例２】
【００８３】
本実施例では、信号平均化処理における平均化される領域の寸法について検討する。
先ず、平均化領域の寸法の検討にあたり、グレーの男性用コートの画像Ｎｏ．１、エアコンの吹出口の画像Ｎｏ．２、肩掛けかばんの画像Ｎｏ．３の目視によるムラの評価を、「良  １−２−３  劣」とする３段階のランク付けにて行った。そして、これらの画像Ｎｏ．１〜３について、平均化領域（縦[μｍ]×横[μｍ]）を１０×４００と想定して、ウイナー・スペクトルを生成して、ムラの観察される空間周波数領域でのΔｌｏｇ（ＷＳ）の値をＹ軸にプロットし、上記の目視評価の値をＸ軸にプロットしたところ、Δｌｏｇ（ＷＳ）と目視評価のランクとの各プロットは、所定の同一直線上に位置する関係があることが確認された。
そこで、平均化領域の寸法を表２に示すように変更して、それぞれについてΔｌｏｇ（ＷＳ）と目視評価のランクとをプロットして、その傾きを算出した。ここで、平均化領域（縦[μｍ]×横[μｍ]）が１０×４００であるものの傾きを「１」として、これに対して各平均化領域の傾きを相対的に示した。なお、直線の傾きの値が大きいほど、ムラの検出精度が高いことを示している。
【表２】
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【００８４】
＜領域の寸法の評価＞
表２に示すように、領域の寸法（縦×横）を、１０×４００とした場合に、最も直線の傾きが大きくなり、ムラの検出を好適に行うことができた。そして、縦の寸法を１０に固定して横の寸法を大きく或いは小さくするに従って傾きが小さくなることから（領域３〜８参照）、ムラの検出精度が低下していると判断することができた。また、横の寸法を４００に固定して縦の寸法を大きくするに従って傾きが小さくなることから（領域６、領域９〜１２参照）、ムラの検出精度が低下していると判断することができた。
また、領域の寸法を１０×４００とした場合を基準にして、傾きが０．９５以上となる領域の寸法とすることが、ムラの検出精度をより適正に向上させることができると考えられ、これにより、平均化領域の寸法（縦[μｍ]×横[μｍ]）を１０〜３０×１００〜６００とすることが好ましい。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】本発明を適用した一実施の形態として例示する画像形成装置の要部構成を示すブロック図である。
【図２】図１の画像形成装置により出力されるプルーフ画像を構成する網点を模式的に示した図である。
【図３】図２の網点を構成する画像データを色成分毎にその発色状態を模式的に示した図である。
【図４】図１の画像形成装置による画像出力処理に係る色判別ＴＢＬを模式的に示した図である。
【図５】図３の画像データを構成する各画素と色との対応を示す画像別画像データの模式図である。
【図６】図１の画像形成装置による画像出力処理に係るカラーコレクションＴＢＬを模式的に示した図である。
【図７】図３の画像データを構成する色濃度データを画素毎に模式的に示した図である。
【図８】図１の画像形成装置による画像出力処理に係る材料特性ＴＢＬを模式的に示した図である。
【図９】図３の画像データに係る露光量データを画素毎に模式的に示した図である。
【図１０】図１の画像形成装置による画像出力処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１０の画像出力処理における周期特性取得処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明を適用した一実施の形態として例示する画像形成装置の要部構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００８６】
１、１００  画像形成装置（面積階調画像処理装置）
３    フーリエ変換部（周期特性取得手段、基準周期特性取得手段）
５    表示部（警告手段）
６    音声出力部（警告手段）
８    ＲＯＭ（基準画像情報記憶手段、テーブル記憶手段）
８ｈ、８ｍ  カラーコレクションＴＢＬ（色特性情報テーブル）
９    ＣＰＵ（色特性情報取得手段、平均化情報生成手段、ムラ判定手段）
【図１】
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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２】
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