(57)【要約】【課題】  対象となる被評価画像記録装置から出力されるであろう画像の反射率分布を画像データに依存する当該画像記録装置の出力特性まで含めて、精度良く、出力画像品質を予測、評価できるようにする。【解決手段】  特性の異なる複数の画像データに対して、実測の画質特性値と合わせ込むようにドット特性パラメータを最適化手法に基づいて最適化する処理を行うことで（Ｓ７）、人為的な工程なしに自動的に当該画質特性値を精度良く再現できるドット特性パラメータを算出できる。この結果、特性の異なる複数の画像データに対して最適化されたドット特性パラメータに基づいて被評価画像記録装置の出力画像の画質を予測することになるので、任意の画像データを入力させた時の出力画像の画質特性を精度良く予測することができる。【選択図】    図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
各画素のドット物理量分布を被評価画像記録装置のドット特性パラメータに基づいて算出する第１の算出手段と、
算出された各画素のドット物理量分布を画像データに基づき対応する各画素位置に順次配置し合成することにより前記被評価画像記録装置より出力されるであろう画像の物理量分布を算出する第２の算出手段と、
特性の異なる複数の画像データを入力した場合に予測される各画質特性値を、実際の前記被評価画像記録装置に同一の画像データが入力された時の出力画像の各画質特性値に合わせ込むように前記ドット特性パラメータを最適化する手段と、
を備え、
前記被評価画像記録装置に任意の画像データが入力された時に出力される出力画像の画質を予測することを特徴とする画質予測装置。
【請求項２】
前記画質特性は複数の画質特性であり、前記最適化する手段は、各画質特性に対して順次前記ドット特性パラメータの最適化を行う、ことを特徴とする請求項１記載の画質予測装置。
【請求項３】
前記画質特性は複数の画質特性であり、前記最適化する手段は、各画質特性に対して同時に前記ドット特性パラメータの最適化を行う、ことを特徴とする請求項１記載の画質予測装置。
【請求項４】
前記ドット特性パラメータは、平均ドット物理量データとドット物理量変動データとからなる、ことを特徴とする請求項１ないし３の何れか一記載の画質予測装置。
【請求項５】
前記物理量は、反射率である、ことを特徴とする請求項１ないし４の何れか一記載の画質予測装置。
【請求項６】
各画素のドット物理量分布を被評価画像記録装置のドット特性パラメータに基づいて算出する第１の算出工程と、
算出された各画素のドット物理量分布を画像データに基づき対応する各画素位置に順次配置し合成することにより前記被評価画像記録装置より出力されるであろう画像の物理量分布を算出する第２の算出工程と、
特性の異なる複数の画像データを入力した場合に予測される各画質特性値を、実際の前記被評価画像記録装置に同一の画像データが入力された時の出力画像の各画質特性値に合わせ込むように前記ドット特性パラメータを最適化する工程と、
を備え、
前記被評価画像記録装置に任意の画像データが入力された時に出力される出力画像の画質を予測することを特徴とする画質予測方法。
【請求項７】
前記画質特性は複数の画質特性であり、前記最適化する工程は、各画質特性に対して順次前記ドット特性パラメータの最適化を行う、ことを特徴とする請求項６記載の画質予測方法。
【請求項８】
前記画質特性は複数の画質特性であり、前記最適化する工程は、各画質特性に対して同時に前記ドット特性パラメータの最適化を行う、ことを特徴とする請求項６記載の画質予測方法。
【請求項９】
前記ドット特性パラメータは、平均ドット物理量データとドット物理量変動データとからなる、ことを特徴とする請求項６ないし８の何れか一記載の画質予測方法。
【請求項１０】
前記物理量は、反射率である、ことを特徴とする請求項６ないし９の何れか一記載の画質予測方法。
【請求項１１】
各画素のドット物理量分布を被評価画像記録装置のドット特性パラメータに基づいて算出する第１の算出機能と、
算出された各画素のドット物理量分布を画像データに基づき対応する各画素位置に順次配置し合成することにより前記被評価画像記録装置より出力されるであろう画像の物理量分布を算出する第２の算出機能と、
特性の異なる複数の画像データを入力した場合に予測される各画質特性値を、実際の前記被評価画像記録装置に同一の画像データが入力された時の出力画像の各画質特性値に合わせ込むように前記ドット特性パラメータを最適化する機能と、
をコンピュータに実行させ、
前記被評価画像記録装置に任意の画像データが入力された時に出力される出力画像の画質を予測することを特徴とする画質予測用プログラム。
【請求項１２】
前記画質特性は複数の画質特性であり、前記最適化する機能は、各画質特性に対して順次前記ドット特性パラメータの最適化を行う、ことを特徴とする請求項１１記載の画質予測用プログラム。
【請求項１３】
前記画質特性は複数の画質特性であり、前記最適化する機能は、各画質特性に対して同時に前記ドット特性パラメータの最適化を行う、ことを特徴とする請求項１１記載の画質予測用プログラム。
【請求項１４】
前記ドット特性パラメータは、平均ドット物理量データとドット物理量変動データとからなる、ことを特徴とする請求項１１ないし１３の何れか一記載の画質予測用プログラム。
【請求項１５】
前記物理量は、反射率である、ことを特徴とする請求項１１ないし１４の何れか一記載の画質予測用プログラム。
【請求項１６】
請求項１１ないし１５の何れか一記載の画質予測用プログラムを記憶していることを特徴とするコンピュータ読取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象となる被評価画像記録装置についての画質予測装置、画質予測方法、画質予測用プログラム及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像品質は一般的に観察者の主観により評価され、通常は定性的なものであるが、古くからこの主観的、定性的な画像品質を客観的、定量的に評価する試みがなされている。例えば、特許文献１によれば、画像ノイズ（均一な濃度であるべき画像に発生する濃度ムラによるざらつき）の定量化方法としては光学的に読取った被評価画像の輝度分布を２次元のフーリエ変換した後、１次元化し視覚の空間周波数特性で補正し、積分した値を画像ノイズとしている。これは、ノイズの中でも目に付きやすい周波数成分に重みをかけ主観的なざらつきと客観的な評価量の対応を良くすることを目的としている。このように画像品質の定量評価手法は測定された物理量を人間の視覚特性で補正することで主観的な画像品質と客観的な物理量の相関を改善することが一般的で、デジタル出力機の斜め線のギザギザ（ジャギー）の評価や鮮鋭さの評価にも同様の方法がとられる。特許文献２も汎用のスキャナで被評価画像を読取り、画像ノイズを求めるものである。
【０００３】
【特許文献１】特開平１−２８６０８４号公報
【特許文献２】特開平１０−２３１９１号公報
【特許文献３】特開２０００−２２８５８公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１，２のような画像の定量化手法の開発により、画像品質を定量的に評価することが可能となってきたが、評価のためには被評価画像をスキャナやマイクロデンシトメータなどの画像入力装置で実際に光学的に読取る必要がある。評価のためには高精度で高解像度の読取りが必要なため、画像取込み工程では十分な速度が得られず、画質評価には非常に時間がかかる場合が多い。また、評価を行うためには対象となる被評価画像記録装置が必要であり、製品開発においては或る程度、当該記録装置の開発が進み画像出力が可能なレベルになっていることが不可欠である。従って、開発当初にその記録装置の画像品質を予測することはできない。
【０００５】
例えば、開発中の画像記録装置の画像処理方法を開発する場合、当該画像記録装置の開発と同時に着手しても画像処理手法の良否の評価はできないため、後回しとなり、短期間での開発が不可欠となっていた。
【０００６】
また、開発した画像記録装置の仕様を一部変更（例えば、画像記録装置の記録密度の変更）などした場合、その画像品質がどのように改善されるかを確認するためには、仕様を変更した画像記録装置を実際に試作し評価することになり、評価には非常に時間がかかることになる。
【０００７】
そのために、例えば特許文献３によれば、実際に画像出力を行うのではなく評価対象となる被評価画像記録装置のドット反射率分布データを入力画像データに従ってコンピュータ上の仮想平面上の所定位置に順次配置し合成することにより当該画像記録装置から出力される出力画像の反射率分布を算出することで、プリンタなどの画像記録装置の画像品質を予測し、短時間で評価することを可能とすることが提案されている。
【０００８】
しかし、特許文献３の場合、これらのドット反射率データを生成するためには、例えば、実際のドットパターンの画像データによる出力画像を予め計測、解析することによりドット特性パラメータを算出する必要がある。また、特に電子写真方式の画像記録装置においてはその作像工程は複雑であるため、上述したようにドット特性パラメータを用いて得られたドット反射率データを画像データに従って順次配置し合成するだけでは、任意の画像データに対して出力画像の反射率分布を精度良く予測することは困難であり、従って、任意の画像パターンに対して所定の予測精度が得られるようにドット特性パラメータを人為的に調整する必要が生じており、ドット特性パラメータの最適値を安定して得ることができないという不具合がある。
【０００９】
本発明の目的は、対象となる被評価画像記録装置から出力されるであろう画像の反射率分布等の物理量分布を画像データに依存する当該画像記録装置の出力特性まで含めて、精度良く、出力画像品質を予測、評価することができるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
請求項１記載の発明の画質予測装置は、各画素のドット物理量分布を被評価画像記録装置のドット特性パラメータに基づいて算出する第１の算出手段と、算出された各画素のドット物理量分布を画像データに基づき対応する各画素位置に順次配置し合成することにより前記被評価画像記録装置より出力されるであろう画像の物理量分布を算出する第２の算出手段と、特性の異なる複数の画像データを入力した場合に予測される各画質特性値を、実際の前記被評価画像記録装置に同一の画像データが入力された時の出力画像の各画質特性値に合わせ込むように前記ドット特性パラメータを最適化する手段と、を備え、前記被評価画像記録装置に任意の画像データが入力された時に出力される出力画像の画質を予測する。
【００１１】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の画質予測装置において、前記画質特性は複数の画質特性であり、前記最適化する手段は、各画質特性に対して順次前記ドット特性パラメータの最適化を行う。
【００１２】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の画質予測装置において、前記画質特性は複数の画質特性であり、前記最適化する手段は、各画質特性に対して同時に前記ドット特性パラメータの最適化を行う。
【００１３】
請求項４記載の発明は、請求項１ないし３の何れか一記載の画質予測装置において、前記ドット特性パラメータは、平均ドット物理量データとドット物理量変動データとからなる。
【００１４】
請求項５記載の発明によれば、請求項１ないし４の何れか一記載の画質予測装置において、前記物理量は、反射率である。
【００１５】
請求項６記載の発明の画質予測方法は、各画素のドット物理量分布を被評価画像記録装置のドット特性パラメータに基づいて算出する第１の算出工程と、算出された各画素のドット物理量分布を画像データに基づき対応する各画素位置に順次配置し合成することにより前記被評価画像記録装置より出力されるであろう画像の物理量分布を算出する第２の算出工程と、特性の異なる複数の画像データを入力した場合に予測される各画質特性値を、実際の前記被評価画像記録装置に同一の画像データが入力された時の出力画像の各画質特性値に合わせ込むように前記ドット特性パラメータを最適化する工程と、を備え、前記被評価画像記録装置に任意の画像データが入力された時に出力される出力画像の画質を予測する。
【００１６】
請求項７記載の発明は、請求項６記載の画質予測方法において、前記画質特性は複数の画質特性であり、前記最適化する工程は、各画質特性に対して順次前記ドット特性パラメータの最適化を行う。
【００１７】
請求項８記載の発明は、請求項６記載の画質予測方法において、前記画質特性は複数の画質特性であり、前記最適化する工程は、各画質特性に対して同時に前記ドット特性パラメータの最適化を行う。
【００１８】
請求項９記載の発明は、請求項６ないし８の何れか一記載の画質予測方法において、前記ドット特性パラメータは、平均ドット物理量データとドット物理量変動データとからなる。
【００１９】
請求項１０記載の発明は、請求項６ないし９の何れか一記載の画質予測方法において、前記物理量は、反射率である。
【００２０】
請求項１１記載の発明の画質予測用プログラムは、各画素のドット物理量分布を被評価画像記録装置のドット特性パラメータに基づいて算出する第１の算出機能と、算出された各画素のドット物理量分布を画像データに基づき対応する各画素位置に順次配置し合成することにより前記被評価画像記録装置より出力されるであろう画像の物理量分布を算出する第２の算出機能と、特性の異なる複数の画像データを入力した場合に予測される各画質特性値を、実際の前記被評価画像記録装置に同一の画像データが入力された時の出力画像の各画質特性値に合わせ込むように前記ドット特性パラメータを最適化する機能と、をコンピュータに実行させ、前記被評価画像記録装置に任意の画像データが入力された時に出力される出力画像の画質を予測する。
【００２１】
請求項１２記載の発明は、請求項１１記載の画質予測用プログラムにおいて、前記画質特性は複数の画質特性であり、前記最適化する機能は、各画質特性に対して順次前記ドット特性パラメータの最適化を行う。
【００２２】
請求項１３記載の発明は、請求項１１記載の画質予測用プログラムにおいて、前記画質特性は複数の画質特性であり、前記最適化する機能は、各画質特性に対して同時に前記ドット特性パラメータの最適化を行う。
【００２３】
請求項１４記載の発明は、請求項１１ないし１３の何れか一記載の画質予測用プログラムにおいて、前記ドット特性パラメータは、平均ドット物理量データとドット物理量変動データとからなる。
【００２４】
請求項１５記載の発明は、請求項１１ないし１４の何れか一記載の画質予測用プログラムにおいて、前記物理量は、反射率である。
【００２５】
請求項１６記載の発明のコンピュータ読取り可能な記憶媒体は、請求項１１ないし１５の何れか一記載の画質予測用プログラムを記憶している。
【発明の効果】
【００２６】
請求項１，６，１１，１６記載の発明によれば、特性の異なる複数の画像データに対して、実測の画質評価値と合わせ込むようにドット特性パラメータを最適化手法に基づいて最適化する処理を行うようにしたので、人為的な工程なしに自動的に当該画質評価値を精度良く再現できるドット特性パラメータを算出することができる。また、このようにして特性の異なる複数の画像データに対して最適化されたドット特性パラメータに基づいて被評価画像記録装置の出力画像の画質を予測することになるので、任意の画像データを入力させた時の出力画像の画質特性を精度良く予測することができる。
【００２７】
請求項２，７，１２，１６記載の発明によれば、複数の画質評価値に対して合わせ込むようにドット特性パラメータを順次最適化し、最適化されたドット特性パラメータに基づいて被評価画像記録装置の出力画像の画質を予測するようにしたので、複数の画質特性の予測を可能にすることができると共に画質予測の信頼度を向上させることができる。また、各最適化処理を行う際に最適化すべきドット特性パラメータは必要なものだけ選択可能でその数を低減させることができるため、短時間での最適化処理が可能となる。
【００２８】
請求項３，８，１３，１６記載の発明によれば、複数の画質評価値を同時に合わせ込むようにドット特性パラメータを最適化し、最適化されたドット特性パラメータに基づいて被評価画像記録装置の出力画像の画質を予測するようにしたので、画質予測の信頼度を向上させることができる。また、複数回の最適化処理を行わないため、複数の画質特性に寄与するドット特性パラメータに関しても精度の良い最適化が可能で、任意の画質特性について合わせ込みが可能となり、より高精度な画質予測が可能となる。
【００２９】
請求項４，９，１４，１６記載の発明によれば、ドット特性パラメータを平均ドット物理量データとドット物理量変動データとし、ドット物理量分布をその変動データによって変動可能としたので、ドット物理理療分布の変動による影響を含め、出力画像品質を予測、評価することができる。また、平均ドット物理量データやドット物理量変動データが出力画像品質に与える影響を精度良く定量的に予測することができる。
【００３０】
請求項５，１０，１５，１６記載の発明によれば、画質の定量的評価を行うに当り例えば反射率等の物理量の変換を不要とし、短時間で評価が可能な画像シミュレーションが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。なお、以下の各実施の形態の説明において、最終的に求める出力画像の物理量として「反射率」を用いる例を示すが、それ以外の濃度、明度などの任意の物理量を使用し、その分布を求めてもよい。その場合には、以下の説明中で用いられる反射率分布、ドット反射率分布データ、ドット反射率分布変動データなどの「反射率」を、使用する濃度、明度などの「物理量」に読み替えればよい。
【００３２】
［第一の実施の形態］
本発明の第一の実施の形態を図１ないし図１４に基づいて説明する。図１は、本実施の形態の画質予測装置の概略構成例を示すブロック図である。本実施の形態の画質予測装置は、データ入力部１と、反射率分布算出部（第１の算出手段）２と、画質特性値算出部（第２の算出手段）３と、出力部４と、精度判定部５と、ドット特性パラメータ設定部６と、ドット特性パラメータ最適化部（最適化する手段）７とを備える。各部の処理内容等についての詳細は後述する。
【００３３】
なお、本実施の形態（及び、以降の実施の形態）は、図１に示すような専用のハードウェア構成によって実施してもよいことは当然であるが、図２に示すような一般的なコンピュータを利用しソフトウェアで実施してもよい。この場合の画質予測装置は、ＰＣなどのコンピュータであり、各種演算を行ない、画質予測装置の各部を集中的に制御するＣＰＵ２１と、各種のＲＯＭ、ＲＡＭからなる記憶装置であるメモリ２２とが、バス２３で接続されている。バス２３には、図示しない所定のインターフェイスを介して、ハードディスクなどの磁気記憶装置２４と、マウス、キーボード等により構成される入力装置２５と、ＣＲＴ、ＬＣＤなどの表示装置３１と、光ディスクなどの記憶媒体２６を読取る記憶媒体読取装置２７と、画像入力装置２８とが接続されている。
【００３４】
また、インターネットなどのネットワーク２９と通信を行なう所定の通信インターフェイス３０が接続されていてもよい。なお、記憶媒体２６としては、ＣＤ，ＤＶＤなどの光ディスク、光磁気ディスク、ＦＤなどの各種メディアを用いることができる。また、記憶媒体読取装置２７は、具体的には記憶媒体２６の種類に応じて光ディスク装置、光磁気ディスク装置、ＦＤ装置などが用いられる。
【００３５】
磁気記憶装置２４には、本発明の画質予測用プログラムが記憶されている。この画質予測用プログラムは、記憶媒体２６から記憶媒体読取装置２７により読み取るか、或いは、インターネットなどのネットワーク２９からダウンロードするなどして、磁気記憶装置２４にインストールしたものである。このインストールにより画像評価装置１は動作可能な状態となる。即ち、算出部２，３、精度判定部５、ドット特性パラメータ設定部６、ドット特性パラメータ最適化部７等の各機能は、画質予測用プログラムに基づいてＣＰＵ２１が行なう処理により実現される。なお、この画質予測用プログラムは、特定のアプリケーションソフトの一部をなすものであってもよい。また、所定のＯＳ上で動作するものであってもよい。
【００３６】
処理の開始に当って必要なデータは、例えば、前述のような記憶媒体２６から入力されたり、イメージスキャナなどの画像入力装置２８から入力されたり、或いは、ネットワーク２９などを経由して外部装置から入力される。そのような処理の開始に当って必要なデータや処理の中間データのための記憶域は、例えば当該コンピュータのメインメモリ上に静的又は動的に割り当てられる。最終的な処理結果は、例えば、コンピュータ上で動作する他のアプリケーションプログラムに渡されたり、ハードディスクなどの磁気記憶装置２４やＦＤなどの記憶媒体２６に書き出されたり、或いは、ネットワーク２９などを経由して外部装置へ出力される。
【００３７】
次に、本実施の形態による画質予測方法に関して図３に示す概略フローチャートを参照して説明する。まず、ドット特性パラメータに関する初期設定を行う（ステップＳ１）。次に、初期設定された当該ドット特性パラメータ、被評価画像記録装置の記録密度データ及び入力画像データをデータ入力部１から入力させる（Ｓ２）。画像シミュレーション部（反射率分布算出部）２では、後述するように、入力されたこれらのドット特性パラメータ、記録密度データ、入力画像データに従って出力画像の反射率分布を算出する（第１の算出工程：Ｓ３）。算出された出力画像の反射率分布から画質特性値算出部３ではその画質特性値を算出する（第２の算出工程：Ｓ４）。算出された画質特性値は出力部４により精度判定部５に送られ、同一画像データが入力された時の実際の出力画像の画質特性値と比較し、その差異に基づく評価値を算出し、その精度の検証を行う（Ｓ５）。その結果、十分な精度が得られなかった場合は（Ｓ６のＮ）、ドット特性パラメータ最適化部７により新たなドット特性パラメータを算出し（Ｓ７）、再度画像シミュレーションを行わせるという処理が繰返す。十分な精度が得られたと判断された場合は（Ｓ６のＹ）、処理が終了し、ドット特性パラメータの最適値が得られたと判断し、ドット特性パラメータ設定部６によりその値を当該被評価画像記録装置のドット特性パラメータとしてメモリ２２に保持させる。
【００３８】
その後、実際の画質予測・評価時には、図４に示すように、記憶された最適なドット特性パラメータ、記録密度データ及び任意の画像データを入力することにより（Ｓ１１）、当該画像データが入力された場合の画像の反射率分布を反射率分布算出部２で算出し（Ｓ１２）、画質特性値算出部３により画質評価値の算出を行う（Ｓ１３）ことにより画質予測を行い、その結果を出力部４を通じて出力する。
【００３９】
ここに、ドット特性パラメータの最適化を行う際には、画像の反射率分布及び画質特性値の算出は、複数の異なる入力画像データについて繰返し行う(若しくは、複数の異なる画像パターンを含む入力画像データとして、反射率分布算出後に、画質特性値の算出を各画像パターンに対して各々行うようにしても良い)。複数の異なる入力画像データとは、例えば、線数や網点面積率などの特性の異なる中間調処理画像、或いは、線や文字からなる線画などからなる。画質特性としては、例えば、粒状性、γ特性（階調再現性）、鮮鋭性などであり、これらから１つ若しくは複数の画質特性が選択される。
【００４０】
例えば、粒状性やγ特性についての画質予測を行う場合には、画像データとして評価したい範囲内で線数を振った中間処理画像が画像データとして採用される。図５はその一例を模式的に示したものであり、１００線、１５０線、２００線の中間調処理画像のグレイパッチを示す。また、鮮鋭性についての画質予測を行う場合には、図６に一例を示すように周期や方向の異なる複数のラダーパターンからなる画像データを用いる。このように、特性の異なる（ここでは、線数と網点面積率）複数の画像データに対して、実測の画質特性値と合わせ込むように（差異が十分小さくなるように）、被評価画像記録装置に対応するドット特性パラメータを最適化することにより、任意の画像データが入力された時の当該画質評価値を精度良く予測することが可能となる。
【００４１】
この場合の最適化の評価関数としては、例えば、各画像データに対する画質評価値の計算結果と実測値との差異の二乗和平均などの評価関数により評価値を算出し、許容値より小さくなるように最適化処理を行う。
【００４２】
例えば、図５に示されたような特性の異なる複数（ｎ個）の画像データを入力し、各画像データに対して算出された画質特性値をＧＣｉ(ｉ＝１，２，…，ｎ)とし、同一画像を被評価画像記録装置に入力して得られた出力画像の画質特性値をＧＭｉ(ｉ＝１，２，…，ｎ)とすると、図３中に示したステップＳ５の精度検証処理では、画質特性値の計算結果が対応する実測結果との差異が検出評価され、この差異に基づいた評価値を算出する。評価関数としては、例えば、差異の二乗和平均√[Σ(ＧＣｉ−ＧＭｉ)２]／√ｎが算出され、これが予め設定された許容値と比較され、許容値より大きければ、ドット特性パラメータの算出を行い、許容値より小さければ、最適化が完了されたとされ、その時のドット特性パラメータを記憶して、最適化の繰返し処理が終了する。
【００４３】
ドット特性パラメータ最適化部７での最適化手法（つまり、与えられた制約条件の下で、或る目標値を最大或いは最小化する手法）としては、最急降下法、滑降シンプレックス法、Powell法のような数理的手法、ＧＡ(遺伝的アルゴリズム)のような探索的手法等の一般的な手法が使用可能であるが、局所解に陥りにくい手法、例えば、Powell法、ＧＡなどを用いることが望ましい。例えば、ＧＡ(遺伝的アルゴリズム)は、最適化対象の評価項目(適応度)の値より有効な最適化対象のパラメータを組合せて新たな最適化対象のパラメータを生成する手法であり、Powell法については、例えば文献“Numerical Recipt in C”（技術評論社）中の１０．５節に説明されている手法である、ように、これらの最適化手法については公知であるので、詳細説明は省略する。
【００４４】
各種画質特性値の算出については、ここでは詳細な説明は省略するが、例えば、画像の反射率分布の平均値から平均画像濃度、平均明度などが求まり、画像記録装置のγ特性（階調再現性）の評価が可能となる。また、特許文献２中に述べられている手法により、粒状性を定量化した所謂粒状度の算出も可能である。
【００４５】
ところで、本実施の形態における反射率分布算出部２の処理フローチャートの一例を図７に示し、また、そのブロック構成の一例を図８に示す。この反射率分布算出部２は、メモリ２２に格納された被評価画像記録装置に記録密度を用いてドット位置を算出するドット位置算出部４１と、メモリ２２に格納されたドット特性パラメータとしての基本ドット反射率分布データ及びドット反射率変動データを用いてドット反射率分布データを算出するドット反射率分布データ算出部４２と、これらの算出部４１，４２の算出結果に基づいて入力された画像データに対する反射率分布を算出して出力する反射率分布算出部４３とを備える。
【００４６】
この反射率分布算出部２により実行される図７に示すような処理は一般的なコンピュータ上で実施することも可能である。これは、後述の実施の形態でも同様である。
【００４７】
まず、画質予測処理に必要なデータを入力させる（Ｓ２１）（ただし、このデータ入力のための手段は図８には図示せず。また、入力されたデータは少なくとも一時的に記憶されるが、その記憶手段も図８には図示せず）。
【００４８】
本実施の形態においては、画質予測のターゲット装置である被評価画像記録装置（以下、単に画像記録装置と呼ぶ）に、或る入力画像データを入力した場合に出力されるであろう画像の反射率分布（又は、その他の特定の物理量の分布）を得ることを目的としているので、ここで入力されるデータとしては、まず、入力画像データがある。また、当該画像記録装置の記録密度データとドット特性パラメータも入力される。但し、或る入力画像データに対する出力画像の反射率分布を求める場合に、以前に入力された記録密度データとドット特性パラメータをそのまま利用できるときには、入力画像データだけを入力すればよい。逆に、同じ入力画像データを用い、記録密度データ及び／又はドット特性パラメータを変更して出力画像のシミュレーションを行いたい場合には、入力画像データを再度入力する必要はない。
【００４９】
入力画像データは、当該画像記録装置が２値の画像記録装置の場合にはドットがＯＮかＯＦＦかを“０”と“１”とで表す１bit／画素のデータ列（ドットがＯＮかＯＦＦかを“０”と“２５５”とで表す８bit／画素のデータ列でも良い）であり、多値の画像記録装置の場合にはドットの大きさ若しくは濃さを複数ビット（通常は８bit／画素）で表すデータ列である。記録密度データは、画像記録装置の解像度を一般にｄｐｉの単位で表すデータである。なお、カラー画像を形成する画像記録装置の出力画像のシミュレーションを行う場合には、カラー画像の各成分のデータが入力画像データとして入力される（必要ならば、ドット反射率分布データも各成分別に用意される）。以下の説明において、特に断らない限り、入力画像データはドットがＯＮかＯＦＦかを“０”と“１”とで表す２値の画像データであるものとする。
【００５０】
ドット特性パラメータは、前述したように、「仮に設定された初期データ、最適化過程で算出された途中経過データ、若しくは、最終的に決定された最適ドット特性パラメータ」であり、ドットの反射率分布を記述するパラメータである。ドット特性データは、平均ドットサイズ、平均ドット強度などからなる平均ドット反射率データと、ドットサイズ変動量、ドット強度変動量などからなるドット反射率変動データからなる。平均ドット反射率データは１ドットの反射率分布を算出する際の基本データであり、前述した平均ドットサイズ、平均ドット強度などからなる。これらのパラメータにより、ドットの中心を原点とするローカルな座標で表される関数(ｆ(ｘ',ｙ')の形)で与えられる。また、ドット反射率変動データは、ドットサイズ変動量やドット強度変動量などからなり、平均反射率分布データに対し、そのサイズ、強度の何れか若しくは両方に変動を加えることにより、各画素に適用するドット反射率分布データを算出する。図９は、ドット強度に変動を加える例を示し、図１０はドットサイズに変動を加える例を示す。
【００５１】
図１１は、ドット反射率分布データ算出部４２による各画素に対応するドット反射率分布データの具体的な算出方法の一例を模式的に示す説明図である。ここでは、ドット反射率変動データはドットサイズ及びドット強度の変動量からなり、この例ではドットサイズ変動量は、ドットサイズ変動の標準偏差、ドット強度変動量はドット強度変動の標準偏差として与えられている。そして、これらの各変動量は正規乱数を乗じた後、基本ドット平均反射率分布データに変動量として演算部にて付加させることにより、各画素に対応するドット反射率分布データが算出される。
【００５２】
必要なデータが入力されると（Ｓ２１）、入力画像データの各画素毎の繰返し処理が始まる（この他にも後述するように幾つかの入力データが場合により存在するが、これらは必要に応じて追加される）。まず、入力画像データ中の１つの画素を注目画素として選択し（Ｓ２２）、注目画素がＯＮ（“１”）であるか判定する（Ｓ２３）。このステップＳ２３の判定は、図８中においては、例えば反射率分布算出部４３により行われる。注目画素がＯＦＦ（“０”）ならば（Ｓ２３のＮ）、その画素は無視され、ステップＳ２２の注目画素選択処理に戻り、次の注目画素を選択する。
【００５３】
注目画素がＯＮであれば（Ｓ２３のＹ）、注目画素のドット位置としては、記録密度データによりドットが記録されるべきドット位置（記録密度の逆数のピッチでｘ，ｙ両方向に等間隔に配置される）を算出する（Ｓ２４）。このドット位置の計算は、図８中においては、ドット位置算出部４１により行われる。
【００５４】
次に、注目画素のドット反射率分布データ、即ち、注目画素に対応して記録されるドットの反射率分布を表わすデータを、前述したように基本ドット反射率分布データに対し、ドット反射率変動データに基づいて所定の変動量を付加することにより算出する（Ｓ２５）。そして、画像データに基づき対応するドット位置に配置し合成する（Ｓ２６）。このようにして、全画素について一連の繰返し処理が終了すると（Ｓ２７のＹ）、次に画像の反射率分布を算出し（Ｓ２８）、その結果を出力する（Ｓ２９）。
【００５５】
図１２は、或る入力画像データに対するシミュレーション結果、即ち、出力画像の反射率分布を、濃淡画像として模式的に示したものである。図１２において、規則的に配置されている黒丸点が、記録密度データに基づいて算出されたドットが記録されるべき位置を示している。つまり、ドット位置に対応した画素がＯＮであるときであり、そのドット位置には、対応した画素の反射率分布データが貼り付けられる、即ち、配置／合成される。
【００５６】
反射率分布算出部４３では、記録密度よりも細かなピッチ（図１２中に破線によって模式的に示した）で、各点の反射率を計算する。例えば、点ａの反射率を求める場合には、最も近いドットＡの中心からの距離（若しくは座標）と、そのドット位置に貼り付けられたドット反射率分布データとに基づいて計算する。ドット反射率分布データが前述のような関数で与えられている場合には、ドットＡの中心（算出されたドット位置）からの距離（若しくは、座標）を、その関数に代入することによって反射率を計算する。また、点ｂのようにドットＡ，Ｂ（一般的には、複数のドット)からの影響を受けるような点では、ドットＡに貼り付けられたドット反射率分布データとドットＡの中心からの距離（若しくは、座標）を用いて点ｂの反射率を計算し、また、ドットＢに貼り付けられたドット反射率分布データとドットＢの中心からの距離（若しくは座標）を用いて点ｂの反射率を計算し、これらの２つの反射率を掛け合わせることにより点ｂの反射率を求める。このようにして出力画像上の各点の反射率を順次求めることにより、出力画像の反射率分布データが得られる。このようにして得られた反射率分布データは補助記憶装置２４などへ出力され、一連のシミュレーション処理を終了する。
【００５７】
また、記録紙の反射率が１．０で近似できない場合、つまり、ドット反射率分布の周辺部の反射率が１．０（１００％）で近似できない場合がある。この場合は、図１３に例示するように、ドット反射率分布の最大値（記録紙自体の反射率）Ｒｐで除して正規化したドット反射率分布データを用いて前述のような出力画像の反射率分布の計算を行い、その後に、算出された画像の反射率分布全体にＲｐを乗ずることにより最終的な反射率分布を求めればよい。このことは、以降の実施の形態でも同様である。また、ＯＮドットの比率が高い場合などに、複数のドットが重なってしまい反射率を順次乗算して行くと、非常に小さな反射率となってしまう場合がある。このようなときは、例えば、ベタ画像出力時の反射率をリミッタとして設定し、これより反射率が小さくならないように設定することが望ましい。
【００５８】
なお、前述のように、出力画像の物理量として、反射率以外の(光学的)濃度、明度なども使用可能であるが、ドットの重なり部分における物理量の重ね合わせ方は、使用する物理量に応じて適切に設定する必要がある。
【００５９】
また、注目画素のＯＮ，ＯＦＦに関係なく、ドット反射率分布データの算出及びドット位置算出を行うようにし、反射率分布算出部４３において、注目画素がＯＮの場合にのみ、算出されたドット反射率分布データを対応したドット位置に貼り付けるようにしてもよい。このことは、以降の各実施の形態においても同様である。
【００６０】
さらに、本実施の形態では各画素に対応するドット反射率分布は繰返し処理終了後にまとめて所定ドット位置に配置し合成するようにしたが、これは図１４に示すように、各画素毎に即ち繰返し処理の中で順次配置合成処理を行い（Ｓ２６）、最終的な反射率分布を得る（Ｓ２８′）ようにしても良い。
【００６１】
［第二の実施の形態］
本発明の第二の実施の形態を図１５に基づいて説明する。第一の実施の形態で示した部分と同一部分は同一符号を用いて示し、説明も省略する(以降の実施の形態でも同様とする)。
【００６２】
図１５は本実施の形態の画質予測方法の処理制御例を示す概略フローチャートである。本実施の形態では、複数の画質特性の各画質特性値に対して、順次ドット特性パラメータの最適化を行うようにしたものである。
【００６３】
まず、ドット特性パラメータに関して初期設定する（Ｓ１）。次に、初期設定されたドット特性パラメータ、被評価画像記録装置の記録密度データ及び入力画像データを入力させる（Ｓ２）。画像シミュレーション部（反射率分布算出部）２では、入力されたドット特性パラメータ、記録密度データ及び入力画像データに従って出力画像の反射率分布を算出する（Ｓ３）。算出された出力画像の反射率分布から画質特性値１（例えば、平均明度）を算出し（Ｓ４ａ）、同一画像が入力された時の実際の出力画像の画質特性値１と比較し、その差異に基づく特性値を算出することで、精度の検証を行う（Ｓ５ａ）。その結果、十分な精度が得られなかった場合は（Ｓ６ａのＮ）、新たなドット特性パラメータを算出し（Ｓ７ａ）、再度画像シミュレーションを行わせる、という処理を繰返し行わせる。十分な精度が得られたと判断された場合は（Ｓ６ａのＹ）、第１の最適化処理が終了し、その時のドット特性パラメータの値が保持される。
【００６４】
次に、保持記憶されたドット特性パラメータ、被評価画像記録装置の記録密度データ及び入力画像データを入力させる（Ｓ２ｂ）。再度画像シミュレーション部（反射率分布算出部）２で、入力されたドット特性パラメータ、記録密度データ及び入力画像データに従って出力画像の反射率分布を算出する（Ｓ３ｂ）。算出された出力画像の反射率分布から画質特性値２（例えば、粒状度）を算出し（Ｓ４ｂ）、同一画像が入力された時の実際の出力画像の画質特性値２と比較し、その差異に基づく特性値を算出することで、精度の検証を行う（Ｓ５ｂ）。その結果、十分な精度が得られなかった場合は（Ｓ６ｂのＮ）、新たなドット特性パラメータを算出し（Ｓ７ｂ）、再度画像シミュレーションを行わせる、という処理を繰返し行わせる。十分な精度が得られたと判断された場合は（Ｓ６ｂのＹ）、第２の最適化処理が終了し、最適化されたドット特性パラメータの値が被評価画像記録装置のドット特性パラメータとして保持される。
【００６５】
その後、実際の画質予測・評価時には、第一の実施の形態の場合と同様に、図４に示したように、記憶された最適なドット特性パラメータ、記録密度データ及び任意の画像データを入力することにより（Ｓ１１）、当該画像データが入力された場合の画像の反射率分布を反射率分布算出部２で算出し（Ｓ１２）、画質特性値算出部３により画質評価値の算出を行う（Ｓ１３）ことにより画質予測を行い、その結果を出力部４を通じて出力する。
【００６６】
例えば、第１の画質特性値を平均明度、第２の画質特性値を粒状度とした場合、画像の平均明度はドットの平均ドット反射率データ、即ち、ドットサイズやドット強度の寄与が高く、ドット反射率変動データの寄与は低い。逆に、粒状度はドットの平均ドット反射率データ、即ち、ドットサイズやドット強度の寄与が低く、ドット反射率変動データの寄与は高い。従って、平均明度を合わせ込む第１の最適化処理においてはドットの平均ドット反射率データのみを、また、粒状度を合わせ込む第２の最適化処理においてはドット反射率変動データのみを最適化するようにすることで、同時に最適化するドット特性パラメータの数を低減することができるため、短時間での最適化処理が可能となる。また、複数の画質特性を同時に実測結果と合わせ込むことにより、画質予測の信頼度が向上すると共に、画像自体も実画像と近づいてくることになり、合わせ込みを行った画質特性以外についてもある程度の画質予測が可能となる。なお、この時、第１の最適化処理において、最適化を行わないドット特性パラメータについては、予め予測される範囲内の値を設定しておく。
【００６７】
［第三の実施の形態］
本発明の第三の実施の形態を図１６に基づいて説明する。図１６は本実施の形態の画質予測方法の処理制御例を示す概略フローチャートである。本実施の形態では、複数の画質特性の各画質特性値に対して、同時にドット特性パラメータの最適化を行うようにしたものである。
【００６８】
まず、ドット特性パラメータに関して初期設定する（Ｓ１）。次に、初期設定されたドット特性パラメータ、被評価画像記録装置の記録密度データ及び入力画像データを入力させる（Ｓ２）。画像シミュレーション部（反射率分布算出部）２では、入力されたドット特性パラメータ、記録密度データ及び入力画像データに従って出力画像の反射率分布を算出する（Ｓ３）。算出された出力画像の反射率分布から画質特性値１（例えば、平均明度）、画質予測値２（例えば、粒状度）、…を算出し（Ｓ４′）、同一画像が入力された時の実際の出力画像の画質特性値１、画質特性値２、…と比較し、それらの差異に基づく評価値を算出することで、精度の検証を行う（Ｓ５′）。その結果、十分な精度が得られなかった場合は（Ｓ６のＮ）、新たなドット特性パラメータを算出し（Ｓ７）、再度画像シミュレーションを行わせる、という処理を繰返し行わせる。十分な精度が得られたと判断された場合は（Ｓ６のＹ）、最適化処理が終了し、その時のドット特性パラメータの値が保持される。
【００６９】
その後、実際の画質予測・評価時には、第一の実施の形態の場合と同様に、図４に示したように、記憶された最適なドット特性パラメータ、記録密度データ及び任意の画像データを入力することにより（Ｓ１１）、当該画像データが入力された場合の画像の反射率分布を反射率分布算出部２で算出し（Ｓ１２）、画質特性値算出部３により画質評価値の算出を行う（Ｓ１３）ことにより画質予測を行い、その結果を出力部４を通じて出力する。
【００７０】
この場合、最適化の評価関数としては、例えば、各画像データに対して算出された第１の画質特性値をＧＣ１ｉ(ｉ＝１，２，…，ｎ)、第２の画質特性値をＧＣ２ｉ(ｉ＝１，２，…，ｎ)とし、同一画像を被評価画像記録装置に入力して得られた出力画像の第１の画質評価値をＧＭ１ｉ(ｉ＝１，２，…，ｎ)、第２の画質特性値をＧＭ２ｉ(ｉ＝１，２，…，ｎ)とすると、評価関数としては、例えば、各評価値の差異の二乗和平均の一次結合、ａ√[Σ(ＧＣ１ｉ−ＧＭ１ｉ)２]／√ｎ＋ｂ√[Σ(ＧＣ２ｉ−ＧＭ２ｉ)２]／√ｎ＋…が算出され、これが予め設定された許容値と比較され、許容値より大きければ、ドット特性パラメータの算出が行われ、許容値より小さければ、最適化が完了されたとされ、その時のドット特性パラメータを記憶して、最適化の繰返し処理が終了する。ここで、ａ，ｂ，…は各画質評価値間の大きさの違いを補正するため、或いは、合わせ込む画質特性に重み付けを付加するための補正係数である。
【００７１】
このように、本実施の形態によれば、複数の画質特性を同時に合わせ込むようにドット特性パラメータを最適化することにより最適化処理を簡略化できる。また、例えば、第二の実施の形態のように複数の画質特性の各画質特性値に対して、順次ドット特性のパラメータの最適化を行う場合は、各最適化処理工程において、同一パラメータを複数回最適化することが望ましくないために、同時に合わせ込み可能な画質特性が制限されるという問題があるのに対し、本実施の形態によれば、そのような問題がなく、任意の画質特性について同時に合わせ込みを行うようにドット特性パラメータの最適化を行うことが可能となる。また、複数の画質特性を同時に実測結果と合わせ込むことにより、画質予測の信頼度が向上すると共に、画像自体も実画像と近づいてくることになり、合わせ込みを行った画質特性以外についてもある程度の画質予測が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明の第一の実施の形態の画質予測装置の概略構成例を示すブロック図である。
【図２】コンピュータ構成例を示すブロック図である。
【図３】本実施の形態による画質予測方法を示す概略フローチャートである。
【図４】実際の画質予測・評価時の処理制御例を示す概略フローチャートである。
【図５】中間調処理画像のグレイパッチ例を示す説明図である。
【図６】周期や方向の異なる複数のラダーパターンからなる画像データ例を示す説明図である。
【図７】反射率分布算出部による処理例を示す概略フローチャートである。
【図８】反射率分布算出部の構成例を示すブロック図である。
【図９】ドット強度に変動を加える例を示す特性図である。
【図１０】ドットサイズに変動を加える例を示す特性図である。
【図１１】ドット反射率分布データ算出部による各画素に対応するドット反射率分布データの具体的な算出方法の一例を模式的に示す説明図である。
【図１２】或る入力画像データに対するシミュレーション結果としての出力画像の反射率分布を、濃淡画像として模式的に示す説明図である。
【図１３】ドット反射率分布の周辺部の反射率が１．０（１００％）で近似できない場合例を示す特性図である。
【図１４】反射率分布算出部による処理の変形例を示す概略フローチャートである。
【図１５】本発明の第二の実施の形態による画質予測方法を示す概略フローチャートである。
【図１６】本発明の第三の実施の形態による画質予測方法を示す概略フローチャートである。
【符号の説明】
【００７３】
２      第１の算出手段
３      第２の算出手段
７      最適化する手段
Ｓ３      第１の算出工程、第１の算出機能
Ｓ４      第２の算出工程、第２の算出機能
Ｓ７      最適化する工程、最適化する機能
【図１】
2005259016.tif 000003
【図２】
2005259016.tif 000004
【図３】
2005259016.tif 000005
【図４】
2005259016.tif 000006
【図５】
2005259016.tif 000007
【図６】
2005259016.tif 000008
【図７】
2005259016.tif 000009
【図８】
2005259016.tif 000010
【図９】
2005259016.tif 000011
【図１０】
2005259016.tif 000012
【図１１】
2005259016.tif 000013
【図１２】
2005259016.tif 000014
【図１３】
2005259016.tif 000015
【図１４】
2005259016.tif 000016
【図１５】
2005259016.tif 000017
【図１６】
2005259016.tif 000018