(57)【要約】【課題】  画像記録装置から出力される画像の反射率分布を、画像データに依存する画像記録装置の特性を考慮して精度良く算出し、優れた出力画像品質の予測評価を可能とした画像品質予測方法及び画像品質予測装置を提供する。【解決手段】  各画素のドット反射率分布を画像記録装置のドット特性パラメータに基づいて算出し、この各画素のドット反射率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・合成する事により、画像記録装置より出力される画像の反射率分布を算出し（ステップ１０２）、上述のドット特性パラメータを異なる複数の画像データに入力した場合に予測される画像の反射率分布の空間周波数成分と（ステップ１０３）、実際の画像記録装置に該画像データが入力された場合の出力画像の反射率分布の空間周波数成分とから求めた評価値（ステップ１０５）が十分小さくなるように最適化する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像記録装置の画像品質を定量的に評価する画像品質予測装置における画像品質予測方法であって、
前記画像品質予測装置は、各画素のドット反射率分布を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ドット反射率分布算出工程と、
前記ドット反射率分布算出工程において算出された各画素のドット反射率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・合成する事により、前記画像記録装置より出力される画像の反射率分布を算出する画像反射率分布算出工程と、
前記ドット特性パラメータを異なる複数の画像データに入力した場合に予測される画像の反射率分布の空間周波数成分と、実際の画像記録装置に該画像データが入力された場合の出力画像の反射率分布の空間周波数成分とから求めた評価値が十分小さくなるように最適化する工程と、
を備えたことを特徴とする画像品質予測方法。
【請求項２】
前記ドット特性パラメータは、平均ドット反射率データとドット反射率変動データとからなることを特徴とする請求項１記載の画像品質予測方法。
【請求項３】
前記画像記録装置より出力される画像に対して、前記反射率に代えて、濃度、明度、輝度などの特定の物理量の分布を得ることを特徴とする請求項１又は３のいずれか１項に記載の画像品質予測方法。
【請求項４】
各画素のドット反射率分布を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ドット反射率分布算出手段と、
前記ドット反射率分布算出手段において算出された各画素のドット反射率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・合成する事により、前記画像記録装置より出力される画像の反射率分布を算出する画像反射率分布算出手段と、
前記ドット特性パラメータを異なる複数の画像データに入力した場合に予測される画像の反射率分布の空間周波数成分と、実際の画像記録装置に該画像データが入力された場合の出力画像の反射率分布の空間周波数成分とから求めた評価値が十分小さくなるように最適化する手段とを備えた画像品質予測装置。
【請求項５】
前記ドット特性パラメータは、平均ドット反射率データとドット反射率変動データとからなることを特徴とする請求項４記載の画像品質予測装置。
【請求項６】
前記画像記録装置より出力される画像に対して、前記反射率に代えて、濃度、明度、輝度などの特定の物理量の分布を得ることを特徴とする請求項４又は５に記載の画像品質予測装置。
【請求項７】
請求項１から３のいずれか１項に記載の画像品質予測方法をコンピュータに実行させるための画像品質予測プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載の画像品質予測プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像記録装置の画像品質を定量的に評価する画像品質予測方法、画像品質予測装置、画像品質予測プログラム及びその記録媒体に関する。
【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に示された画像ノイズ(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)の定量化方法は、光学的に読みと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事を目的としている。
【０００３】
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事が一般的で、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に開示された技術も汎用のスキャナで被評価画像を読み取り、画像ノイズを求めるものである。
【０００４】
上記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光学的に読み取る必要がある。評価のためには高精度で高解像度の読み取りが必要なため、画像取り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画像記録装置が必要であり、製品開発においてはある程度、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事が不可欠である。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、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。
また、開発した記録装置の仕様を一部変更(例えば記録装置の記録密度の変更)などした場合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。
【０００６】
これらの問題を解決するために、例えば、特許文献３では、実際に画像出力を行うのではなく、評価対象となる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事により、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によって、プリンタなどの画像記録装置の画像品質を予測し、短時間で評価する技術が開示されている。
【特許文献１】特開平０１−２８６０８４号公報
【特許文献２】特開平１０−０２３１９１号公報
【特許文献３】特開２０００−２２８５８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、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、解析する必要があった。
また、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、実測の孤立１ドット画像のドット反射率分布データを用いて、これらを画像データに従って、順次配置、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事は困難であった。
【０００８】
本発明は、上記のような問題点に鑑み、画像記録装置から出力される画像の反射率分布を、画像データに依存する画像記録装置の特性を考慮して、精度良く算出し、優れた出力画像品質の予測評価を可能とした画像品質予測方法、画像品質予測装置、画像品質予測プログラム及びその記録媒体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】
【０００９】
請求項１記載の発明は、画像記録装置の画像品質を定量的に評価する画像品質予測装置における画像品質予測方法であって、前記画像品質予測装置は、各画素のドット反射率分布を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ドット反射率分布算出工程と、前記ドット反射率分布算出工程において算出された各画素のドット反射率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・合成する事により、前記画像記録装置より出力される画像の反射率分布を算出する画像反射率分布算出工程と、前記ドット特性パラメータを異なる複数の画像データに入力した場合に予測される画像の反射率分布の空間周波数成分と、実際の画像記録装置に該画像データが入力された場合の出力画像の反射率分布の空間周波数成分とから求めた評価値が十分小さくなるように最適化する工程とを備えた画像品質予測方法としたことを特徴とする。
【００１０】
請求項２記載の発明は、前記ドット特性パラメータは、平均ドット反射率データとドット反射率変動データとからなる請求項１記載の画像品質予測方法としたことを特徴とする。
【００１１】
請求項３記載の発明は、前記画像記録装置より出力される画像に対して、前記反射率に代えて、濃度、明度、輝度などの特定の物理量の分布を得る請求項１又は２のいずれか１項に記載の画像品質予測方法としたことを特徴とする。
【００１２】
請求項４記載の発明は、各画素のドット反射率分布を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ドット反射率分布算出手段と、前記ドット反射率分布算出手段において算出された各画素のドット反射率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・合成する事により、前記画像記録装置より出力される画像の反射率分布を算出する画像反射率分布算出手段と、前記ドット特性パラメータを異なる複数の画像データに入力した場合に予測される画像の反射率分布の空間周波数成分と、実際の画像記録装置に該画像データが入力された場合の出力画像の反射率分布の空間周波数成分とから求めた評価値が十分小さくなるように最適化する手段とを備えた画像品質予測装置としたことを特徴とする。
【００１３】
請求項５記載の発明は、前記ドット特性パラメータは、平均ドット反射率データとドット反射率変動データとからなる請求項４記載の画像品質予測装置としたことを特徴とする。
【００１４】
請求項６記載の発明は、前記画像記録装置より出力される画像に対して、前記反射率に代えて、濃度、明度、輝度などの特定の物理量の分布を得る請求項４又は５に記載の画像品質予測装置としたことを特徴とする。
【００１５】
請求項７記載の発明は、請求項１から３のいずれか１項に記載の画像品質予測方法をコンピュータに実行させるための画像品質予測プログラムとしたことを特徴とする。
【００１６】
請求項８記載の発明は、請求項７に記載の画像品質予測プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体としたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、画像記録装置から出力される画像の反射率分布を、画像データに依存する画像記録装置の特性を考慮して、精度良く算出し、優れた出力画像品質の予測評価が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
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つつ以下に説明する。また、以下の説明において、最終的に求める出力画像の物理量として反射率が用いられるが、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。
【００１９】
本発明は、専用のハードウェアによって実施してもよいことは当然であるが、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。ソフトウェアで実施する場合、本発明の画質予測方法のためのプログラムが、例えば、同プログラムが記録された磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＤＶＤ、メモリカード等々の記録媒体からコンピュータのメインメモリに直接読み込まれてＣＰＵに実行され、又は、ハードディスクなどの補助記憶装置に一旦格納された後、必要な時にメインメモリへ読み込まれてＣＰＵにより実行されることにより、本発明の画質予測方法が実施される。
【００２０】
また、同プログラムを、それを記録したＲＯＭとしてコンピュータに実装する形態も可能である。また、ＬＡＮ又はＷＡＮで複数のコンピュータが接続されたシステムにおいて、あるローカルのコンピュータに他のコンピュータから同プログラムを取り込んで処理を実行するような処理形態や、同プログラムを格納しているコンピュータに対し、ローカルなコンピュータから必要なデータを与えて処理を実行させ、その結果をローカルなコンピュータが受け取るような処理形態も可能である。
処理の開始にあたって必要なデータは、例えば、前記のような記録媒体から入力されたり、イメージスキャナなどの入力装置から入力されたり、あるいはネットワーク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あた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補助記憶装置やフロッピー（Ｒ）ディスクなどの記録媒体に書き出されたり、あるいはネットワークなどを経由して外部装置へ出力される。
【００２１】
図１は、本発明の処理フローの概要を示すものである。まず、ドット特性パラメータに関する初期設定がされ（ステップ１００）、次に、前記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、入力画像データが入力される（ステップ１０１）。画像シミュレーション部（図１０：ドット反射率分布データ算出部１９）では後述するように、入力された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が算出される（ステップ１０２）。
【００２２】
算出された出力画像の反射率分布は、フーリエ変換等の直交変換により空間周波数成分が算出され（ステップ１０３）、同一画像が入力された時の実際の出力画像の空間周波数成分と比較され、その差異に基づく評価値が算出され（ステップ１０４）、精度の検証が行われる（ステップ１０５）。その結果十分な精度が得られなかった場合は、新たなドット特性パラメータを算出し（ステップ１０５〜１０７）、再度画像シミュレーションが行われるという繰り返し処理が行われる（ステップ１０１〜１０５）。
【００２３】
十分な精度が得られたと判断された場合は処理が終了し、ドット特性パラメータの最適値が得られたと判断し、そ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。その後、図２に示されるように、記憶された最適ドット特性パラメータ、記録密度データ、画像データを入力する事により（ステップ２０１）、任意の画像データが入力された場合の画像の反射率分布を算出し（ステップ２０２）、画質評価値の算出を行うことにより画質予測を行う（ステップ２０３）。
【００２４】
上記空間周波数成分の算出（図１：ステップ１０３）は、複数の異なる入力画像データについて繰り返し行われた後、評価値が算出される（図１：ステップ１０４）。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が用いられる。
図３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。又は、これらに加えて、線や文字からなる線画などを用いる。
図４は、その一例を示すもので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示す。
【００２５】
このように、特性(線数と網点面積率など)の異なる複数の画像データに対して、実画像の空間周波数成分と合わせ込む様に、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し、画像自体の合わせ込みを行うことにより、任意の画像データが入力された時の当該画質評価値及び画像自体を精度良く予測することが可能となる。
【００２６】
なお、ここで画像の反射率分布ではなく、その空間周波数成分に対して合わせ込みを行っている理由を説明する。実際の被評価画像記録装置の出力画像には様々なノイズが混入している。これらのノイズはアットランダムなものが支配的でありその空間的な分布は基本的に予測し得ない。しかるに、その周波数スペクトルはそのランダム性に関わらず、ほぼ一定の特性を保つため予測可能であり、周波数スペクトルが概略同一の画像は、実空間に於いてもほぼ同一の画質特性を有する画像と考えて差し支えない。従って、実画像との対比は実空間に於いては困難であるが、周波数空間においては容易に行うことが可能となる。
【００２７】
前記評価値としては、例えば、各画像データに対して２次元の空間周波数成分の計算結果と実測結果との差異に基づいて算出される。すなわち、例えば、入力画像データの数をＫ個とし、そのｋ番目（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）の画像データに対する２次元の空間周波数成分の計算結果をＦｋij（ｉ＝１，２，・・・ｍ，ｊ＝１，２，・・・，ｎ）とし、同じくｋ番目の画像データに対する２次元の空間周波数成分の実測結果をＦ’ｋij（ｉ＝１，２，・・・ｍ，ｊ＝１，２，・・・，ｎ）とすると、ｋ番目の画像データに対する評価値としてこれらの差異の二乗和平均値を算出する（Ｇｋ＝√［Σ（Ｆｋij−Ｆ’ｋij）＾２／Ｎ］，Ｎ＝ｍｎ）。
更に、各画像データに対する評価値Ｇｋの例えば平均値を最終的な評価値（ΣＧｋ／Ｋ）とする。
【００２８】
そして、この評価値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、ドット再現パラメータの算出が行われ、再度繰り返し処理が行われる。また、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、最適化の繰り返し処理が終了する。
【００２９】
評価値としては、上の例では実測および計算された画像の２次元の空間周波数成分をそのまま使用しているが、評価値を算出する前の前処理として視覚の空間周波数特性に基づくフィルタリングを施した後に評価値を算出するようにしても良い。この場合は、画質に直接関係する空間周波数帯域に対してのみ最適化処理を行うため、より効率良く最適化を行うことが出来る。また、空間周波数成分は２次元でなく、ｔａｎｇｅｎｔｉａｌ方向に平均化することにより、ｒａｄｉａｌ方向に１次元化した空間周波数成分に変換した後に、評価値を算出する様にしても良い。この場合は、評価値を算出する際にアットランダムなノイズ成分の影響をより受けにくくなるという効果がある。
【００３０】
なお、最適化手法としては、最急降下法、滑降シンプレックス法、Ｐｏｗｅｌｌ法、ＧＡ（遺伝的アルゴリズム）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などを用いる事が望ましい。
【実施例１】
【００３１】
次に、本発明の一の実施形態について添付図面に基いて以下に説明する。図５は、本実施例に係る画質予測装置の画像反射率分布算出部の処理フローの一例を示した図である。図６は、反射率分布算出処理の一例を示すブロック構成図である。前述のように、本実施例に示す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。
【００３２】
まず、図５に示すように、画質予測処理に必要なデータが入力される（ステップ３０１）。なお、このデータ入力のための手段は、図６には図示されていない。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、その記憶手段は、図６には図示されていない。
【００３３】
ここで、本実施例においては、画質予測のターゲット装置である画像記録装置（以下、単に画像記録装置と呼ぶ）に、あ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、画像記録装置の記録密度データとドット特性データも入力される。但し、あ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データをそのまま利用できる場合には、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／又はドット特性デ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。
【００３４】
入力画像データは、ターゲット装置が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”で表す１ｂｉｔ／画素のデータ列（ドットがＯＮかＯＦＦかを”０”と”２５５”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又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(dot per inch)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”で表す２値の画像データであるものとする。
【００３５】
ドット特性データは、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、又は、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。図８、９に示すように、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、基本反射率分布データに対し、そのサイズ、強度のいず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。
【００３６】
また、図１０は、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１０は、ドットサイズの変動量１１及びドット強度の変動量１２からなり、この例ではドットサイズ変動量１１は、ドットサイズ変動の標準偏差、ドット強度変動量１２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１３、１４を乗じられた後、基本反射率分布データに変動量として演算部１６、１７にて付加される事により、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。
【００３７】
ここで、図５に示すように、必要なデータが入力されると（ステップ３０１）、入力画像データの各画素毎の繰り返し処理が始まる（ステップ３０２〜３０７）。この他にも後述するようにいく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。
【００３８】
まず、入力画像データ中の１つの画素が注目画素として選ばれ（ステップ３０２）、注目画素がＯＮ（”１”）であるか判定される（ステップ３０３）。この判定は、図６においては、例えば反射率分布算出部２で行われる。そして、注目画素がＯＦＦ（”０”）ならば、その画素は無視され、注目画素選択ステップ（ステップ３０２）に戻り、次の注目画素が選ばれる。また、注目画素がＯＮであれば、注目画素のドット位置は、記録密度データによりドットの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）が算出される（ステップ３０４）。このドット位置の計算は、図６ではドット位置算出部４で行われる。
【００３９】
次に、図５で示すように、注目画素のドット反射率分布データ、すなわ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が、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事により算出される（ステップ３０５）。このように、全画素について一連の繰り返し処理が終了すると(図５：ステップ３０２〜３０７)、次に画像の反射率分布の算出が行われる（ステップ３０８）。
【００４０】
ここで、図１１は、ある入力画像データに対するシミュレーション結果すなわ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図である。図１１において、規則的に配置されている黒点が、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。ドット位置に対応した画素がＯＮであるとき、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、すなわち、配置／合成される。
【００４１】
図６に示すような反射率分布算出部２では、図１１に破線によって模式的に示したように記録密度よりも細かなピッチで各点の反射率を計算する。例えば，図１１に示す点ａの反射率を求める場合には、もっと近いドットＡの中心からの距離(もしくは座標)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（もしくは座標）を、その関数に代入することによって反射率を計算する。
【００４２】
また、図１１に示す点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（もしくは座標）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Ａの中心からの距離（もしくは座標）を用いて点ｂの反射率を計算し、それら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。
【００４３】
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１２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、後記実施例２においても同様である。
【００４４】
また、ＯＮの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、べた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。
【００４５】
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。
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、およびドット位置算出を行うようにし、反射率分布算出部において、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、このことは、後記実施例２についても同様である。
【実施例２】
【００４６】
図７に、上述した図１に示す実施例１の変形例を示す。上述の図５に示す実施例１では各画素に対応するドット反射率分布は前記繰り返し処理の中で（ステップ３０２〜３０７）各画素毎に、順次、所定ドット位置に配置合成する様にされているが（ステップ３０６）、図７に示すように、繰り返し処理後にまとめて配置合成処理を行い（ステップ４０７）、最終的な反射率分布（ステップ４０８）を得る様にしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の一実施形態の画像品質予測処理フローの説明図である。
【図２】本発明の一実施形態の画像品質予測処理フローの説明図である。
【図３】本発明の一実施形態における、複数の異なる入力画像データの一例を示した模式図である。
【図４】本発明の一実施形態における、複数の異なる入力画像データの一例を示した模式図である。
【図５】本発明の一実施形態の画質予測装置における画像反射率分布算出部の処理フローを示した図である。
【図６】本発明の一実施形態の反射率分布算出処理を示すブロック構成図である。
【図７】図５に示す本発明の一実施形態の変形例を示した図である。
【図８】本発明の一実施形態におけるドット反射率変動データを説明するための図である。
【図９】本発明の一実施形態におけるドット反射率変動データを説明するための図である。
【図１０】本発明の一実施形態における、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した説明図である。
【図１１】本発明の一実施形態において、入力画像データに対するシミュレーション結果である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図である。
【図１２】本発明の一実施形態における、記録紙の反射率が１．０で近似できない場合の、反射率分布の算出方法について説明するための図である。
【符号の説明】
【００４８】
１    画像データ
２    反射率分布算出部
３    反射率分布
４    ドット位置算出部
５    記録密度
６    ドット反射率分布データ算出部
７    基本ドット反射率分布データ
８    ドット反射率変動データ
１０    ドット反射率変動データ
１１    ドットサイズ変動量
１２    ドット強度変動量
１３    正規乱数
１４    正規乱数
１５    基本ドット反射率分布データ
１６    演算部
１７    演算部
１８    反射率分布算出部
１９    ドット反射率分布データ算出部
【図１】
2005259075.tif 000003
【図２】
2005259075.tif 000004
【図３】
2005259075.tif 000005
【図４】
2005259075.tif 000006
【図５】
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【図６】
2005259075.tif 000008
【図７】
2005259075.tif 000009
【図８】
2005259075.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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