(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の印刷版により印刷された一つの印刷物の画像を入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段により入力された入力画像に基づき、基準位置に対する前記印刷物の回転角を検出する回転角検出手段と、
前記複数の印刷版ごとに登録された複数の印刷模様を前記回転角に応じて回転変換するターゲット回転変換手段と、
前記複数の印刷版ごとに、各回転済み印刷模様との照合類似度が最大となる複数の照合類似度最大位置を前記入力画像から検出するターゲット位置検出手段と、
前記複数の印刷版ごとに、各回転済み印刷模様と各照合類似度最大位置との複数の照合類似度、及び各回転済み印刷模様と各照合類似度最大位置に隣接する複数の隣接位置との複数の照合類似度を算出する照合類似度算出手段と、
前記複数の印刷版ごとに、同一の回転済み印刷模様に対する照合類似結果を示す複数の照合類似度の勾配を関数近似する関数近似手段と、
前記複数の印刷版ごとに、前記関数近似により算出された極大値に対応した各回転済み印刷模様の真位置を推定するターゲット真位置推定手段と、
前記回転角検出手段により検出された回転角に応じて、前記入力画像と予め登録された登録画像との位置を合わせるものであって、前記複数の印刷版ごとに、前記ターゲット真位置推定手段により推定された各回転済み印刷模様の真位置に基づき前記入力画像と前記登録画像との位置を合わせる位置合わせ手段と、
前記入力画像を前記複数の印刷版に対応した複数の印刷成分に分離し、各印刷成分から汚損特徴を抽出する版分離処理手段と、
各印刷成分から抽出された汚損特徴に基づき前記印刷物の汚損度を判定する汚損度判定手段と、
を具備したことを特徴とする印刷物の汚損度判定装置。
【請求項２】
前記ターゲット位置検出手段は、前記複数の印刷版ごとに、各回転済み印刷模様との照合類似度が最大となる複数の照合類似度最大位置を前記入力画像の基準位置を含む一定の範囲内から検出することを特徴とする請求項１に記載の印刷物の汚損度判定装置。
【請求項３】
前記版分離処理手段は、
前記複数の印刷版を構成する第１の印刷版に対応する第１のマスク・フィルタと前記複数の印刷版を構成する第２の印刷版に対応する第２のマスク・フィルタを用いて、前記位置合わせ手段により位置合わせされた前記入力画像を前記第１の印刷版に対応した第１の印刷成分と前記第２の印刷版に対応した第２の印刷成分とに分離するマスク・フィルタ処理手段と、
コントラスト情報に基づき前記第１の印刷成分から第１の汚損特徴を抽出し、色調情報に基づき前記第２の印刷成分から第２の汚損特徴を抽出する汚損特徴抽出手段と、
を含み、
前記汚損度判定手段は、前記第１及び第２の汚損特徴に基づき前記印刷物の汚損度を判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の印刷物の汚損度判定装置。
【請求項４】
前記マスク・フィルタ処理手段は、凹印刷版に対応する前記第１のマスク・フィルタと平印刷版に対応する前記第２のマスク・フィルタを用いて、前記位置合わせ手段により位置合わせされた前記入力画像を前記第１の印刷成分と前記第２の印刷成分とに分離することを特徴とする請求項３に記載の印刷物の汚損度判定装置。
【請求項５】
前記第１の印刷成分から、肖像及び額面のうちの少なくとも一方を含む特定部分に書き込まれた落書きを検出する落書き検出手段と、
前記落書き検出手段の検出結果を出力する出力手段と、
を備えたことを特徴とする請求項４に記載の印刷物の汚損度判定装置。
【請求項６】
距離算出手段を備え、
前記ターゲット位置検出手段は、前記複数の印刷版ごとに、各回転済み印刷模様との距離が最小となる複数の距離最小位置を前記入力画像から検出し、
前記距離算出手段は、前記複数の印刷版ごとに、各回転済み印刷模様と各距離最小位置との複数の距離、及び各回転済み印刷模様と各距離最小位置に隣接する複数の隣接位置との複数の距離を算出し、
前記関数近似手段は、前記複数の印刷版ごとに、同一の回転済み印刷模様に対する距離算出結果を示す複数の距離の勾配を関数近似し、
前記ターゲット真位置推定手段は、前記複数の印刷版ごとに、前記関数近似により算出された極小値に対応した各回転済み印刷模様の真位置を推定し、
前記位置合わせ手段は、前記複数の印刷版ごとに、前記ターゲット真位置推定手段により推定された各回転済み印刷模様の真位置に基づき前記入力画像と前記登録画像との位置を合わせる、
ことを特徴とする請求項１に記載の印刷物の汚損度判定装置。
【請求項７】
前記ターゲット位置検出手段は、前記複数の印刷版ごとに、各回転済み印刷模様との距離が最小となる複数の距離最小位置を前記入力画像の基準位置を含む一定の範囲内から検出することを特徴とする請求項６に記載の印刷物の汚損度判定装置。
【請求項８】
前記回転角検出手段は、
前記入力画像を構成する画素間の輝度差によって、前記入力画像から前記印刷物の複数のエッジ位置を検出するエッジ位置検出手段と、
前記エッジ位置検出手段により検出された前記複数のエッジ位置の夫々を含む複数画素の輝度をサンプリングする輝度サンプリング手段と、
前記エッジ位置検出手段により検出された前記複数のエッジ位置及び前記輝度サンプリング手段によりサンプリングにより得られた複数の輝度の勾配から複数のエッジ真位置を推定するエッジ真位置推定手段と、
前記エッジ真位置推定手段により推定された前記複数のエッジ真位置の並びから、前記印刷物の前記回転角を算出する回転角算出手段と、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の印刷物の汚損度判定装置。
【請求項９】
前記回転角検出手段は、
前記エッジ真位置推定手段により推定された前記複数のエッジ真位置の並びから、異常値を示すエッジ真位置を検出し、前記異常値を示すエッジ真位置を除去するエッジ位置異常値除去手段を備え、
前記回転角算出手段は、前記エッジ位置異常値除去手段により除去された前記異常値を示すエッジ真位置を含まない前記複数のエッジ真位置の並びから、前記印刷物の回転角を算出する、
ことを特徴とする請求項８に記載の印刷物の汚損度判定装置。
【請求項１０】
複数の印刷版により印刷された一つの印刷物の画像を入力し、
入力画像に基づき、基準位置に対する前記印刷物の回転角を検出し、
前記複数の印刷版ごとに登録された複数の印刷模様を前記回転角に応じて回転変換し、
前記複数の印刷版ごとに、各回転済み印刷模様との照合類似度が最大となる複数の照合類似度最大位置を前記入力画像から検出し、
前記複数の印刷版ごとに、各回転済み印刷模様と各照合類似度最大位置との複数の照合類似度、及び各回転済み印刷模様と各照合類似度最大位置に隣接する複数の隣接位置との複数の照合類似度を算出し、
前記複数の印刷版ごとに、同一の回転済み印刷模様に対する照合類似結果を示す複数の照合類似度の勾配を関数近似し、
前記複数の印刷版ごとに、前記関数近似により算出された極大値に対応した各回転済み印刷模様の真位置を推定し、
前記検出された回転角に応じて、前記入力画像と予め登録された登録画像との位置を合わせる際に、前記複数の印刷版ごとに、前記推定された各回転済み印刷模様の真位置に基づき前記入力画像と前記登録画像との位置を合わせ、
前記入力画像を前記複数の印刷版に対応した複数の印刷成分に分離し、各印刷成分から汚損特徴を抽出し、
各印刷成分から抽出された汚損特徴に基づき前記印刷物の汚損度を判定する、
ことを特徴とする印刷物の汚損度判定方法。
【請求項１１】
前記複数の印刷版を構成する第１の印刷版に対応する第１のマスク・フィルタと前記複数の印刷版を構成する第２の印刷版に対応する第２のマスク・フィルタを用いて、位置合わせされた前記入力画像を前記第１の印刷版に対応した第１の印刷成分と前記第２の印刷版に対応した第２の印刷成分とに分離し、
コントラスト情報に基づき前記第１の印刷成分から第１の汚損特徴を抽出し、色調情報に基づき前記第２の印刷成分から第２の汚損特徴を抽出し、
前記第１及び第２の汚損特徴に基づき前記印刷物の汚損度を判定する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の印刷物の汚損度判定方法。
【請求項１２】
前記複数の印刷版ごとに、各回転済み印刷模様との照合類似度が最大となる複数の照合類似度最大位置を前記入力画像の基準位置を含む一定の範囲内から検出することを特徴とする請求項１０に記載の印刷物の汚損度判定方法。
【請求項１３】
前記複数の印刷版ごとに、各回転済み印刷模様との距離が最小となる複数の距離最小位置を前記入力画像から検出し、
前記複数の印刷版ごとに、各回転済み印刷模様と各距離最小位置との複数の距離、及び各回転済み印刷模様と各距離最小位置に隣接する複数の隣接位置との複数の距離を算出し、
前記複数の印刷版ごとに、同一の回転済み印刷模様に対する距離算出結果を示す複数の距離の勾配を関数近似し、
前記複数の印刷版ごとに、前記関数近似により算出された極小値に対応した各回転済み印刷模様の真位置を推定し、
前記複数の印刷版ごとに、前記推定された各回転済み印刷模様の真位置に基づき前記入力画像と前記登録画像との位置を合わせる、
ことを特徴とする請求項１０に記載の印刷物の汚損度判定方法。
【請求項１４】
前記複数の印刷版ごとに、各回転済み印刷模様との距離が最小となる複数の距離最小位置を前記入力画像の基準位置を含む一定の範囲内から検出することを特徴とする請求項１３に記載の印刷物の汚損度判定方法。
【請求項１５】
前記入力画像を構成する画素間の輝度差によって、前記入力画像から前記印刷物の複数のエッジ位置を検出し、
前記検出された前記複数のエッジ位置の夫々を含む複数画素の輝度をサンプリングし、
前記検出された前記複数のエッジ位置及び前記サンプリングにより得られた複数の輝度の勾配から複数のエッジ真位置を推定し、
前記推定された前記複数のエッジ真位置の並びから、前記印刷物の前記回転角を算出する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の印刷物の汚損度判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、たとえば、有価証券などの印刷物の表面の汚損度を当該印刷物の２次元画像により判定する印刷物の汚損度判定装置および印刷物の汚損度判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、カメラやスキャナなどの画像入力手段によって得られる印刷物の２次元画像から当該印刷物の汚損度を判定したいとの要求が高まっており、画像からのサンプリング値を演算処理して汚損度判定を行なう方法が数多く提案されている。たとえば、印刷物の印刷部分からサンプリングされた濃度値の平均や分散によって判定する方法、逆に印刷物の無印刷部分から同様に判定する方法、あるいは、両者を組合わせる方法などである。
【０００３】
また、このような印刷物の汚損度判定の公知技術として、印刷物の画像から当該印刷物の位置合わせを行ない、あらかじめ記憶された少なくとも２つ以上の領域情報をもとに、得られる濃度平均値とあらかじめ定められた標準値との差を標準偏差で正規化した値、領域の面積、領域の視覚特性係数（薄い印刷領域と濃い印刷領域とで人間の感じる汚損度合いが異なることに対応した係数）から演算（積算）処理して汚損度判別値を算出し、それらを集約することにより最終的な汚損度合いを算出し、閾値で汚損度判定するものがある（たとえば、特許文献１参照）。
【０００４】
ここで、領域情報は、複数の画像データの平均値から印刷種類（薄い・濃い）ごとの閾値処理を行なうことで得られるが、濃度のみに基づくものであり、たとえば、色情報を用いて印刷を版ごとに分解する方法までを示唆しているとはいえない。また、画像の位置合わせや回転補正は、公知の方法に基づいている。さらに、汚損度判別値の集約については、単純な演算（加算）による方法のみ開示されている。
【特許文献１】特開２０００−６２２９９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記のような従来の公知技術において、実用上、問題となるのが、位置合わせの精度である。従来は、微分フィルタのような技術を用いて印刷物のエッジ（濃度が大きく変化する位置）を検出し、それを基準として位置合わせを行なっているが、エッジ部分の欠損や変形などが原因で充分な精度が得られないことがしばしばある。
【０００６】
また、印刷工程上、印刷物と印刷、あるいは、印刷が複数の版から構成される場合は、印刷の版どうしの相対的な位置ばらつきが発生するが、従来技術ではそれについて考慮されていない。
【０００７】
さらに、画像入力手段の分解能には原理上の限界があり、仮に同一の印刷物であったとしても、複数回入力する際に画素ピッチ以下のわずかな位置ずれによって入力画像の位置が変動する。しかし、従来技術では、画素ピッチを超える精度での位置合わせを行なえないため、その変動に追従できない。
【０００８】
以上のようないくつかの理由により、従来技術では画像からのサンプリング値が不安定となるおそれがある。
【０００９】
また、印刷物の汚損の進み方は、印刷版の性質と密接な関係がある。たとえば、凹版（凹印刷版）ではインクの厚さで印刷の濃淡を表現している（インクが厚いと濃く、インクが薄いと淡い）ため、汚損が進むと濃い部分のインクが削れていき、一般にコントラストが低くなる。
【００１０】
一方、平版（平印刷版）では、汚損が進んでもインクが削れることはほとんどなく、印刷面への汚れの付着や経年変化によって色調が変化する。このように、汚損の進行によって現れる印刷面の変化をとらえるには、印刷版ごとに適したサンプリング方法を選択すべきであるが、従来技術では印刷の種類ごとに領域を定義しているものの、画像からのサンプリング値は濃度という単一のものであったため、印刷物の汚損を正確にとらえられないおそれがある。
【００１１】
さらに、位置合わせの前段階である画像の回転補正については、位置合わせと同様に公知の方法に基づいており、位置合わせについて述べたのと同じ理由によって、充分な精度の回転補正を行なえないおそれがある。
【００１２】
そこで、本発明は、印刷物の印刷模様を印刷の版ごとの印刷成分に分離することで、それぞれの印刷成分に適した処理を行なえ、より正確に汚損度を判定することが可能な印刷物の汚損度判定装置および印刷物の汚損度判定方法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】
【００１３】
本発明の印刷物の汚損度判定装置は、複数の印刷版により印刷された一つの印刷物からの入力画像と予め登録された登録画像との位置を合わせる位置合わせ手段と、前記入力画像を前記複数の印刷版に対応した複数の印刷成分に分離し、各印刷成分から汚損特徴を抽出する版分離処理手段と、各印刷成分から抽出された汚損特徴に基づき前記印刷物の汚損度を判定する汚損度判定手段と、を具備している。
【００１４】
また、本発明の印刷物の汚損度判定方法は、複数の印刷版により印刷された一つの印刷物からの入力画像と予め登録された登録画像との位置を合わせ、前記入力画像を前記複数の印刷版に対応した複数の印刷成分に分離し、各印刷成分から汚損特徴を抽出し、各印刷成分から抽出された汚損特徴に基づき前記印刷物の汚損度を判定する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、印刷物の印刷模様を印刷の版ごとの印刷成分に分離することで、それぞれの印刷成分に適した処理を行なえ、より正確に汚損度を判定することが可能な印刷物の汚損度判定装置および印刷物の汚損度判定方法を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照し、本発明の第１及び第２の実施形態について説明する。
【００１７】
最初に、本発明の第１の実施の形態について図面を参照して説明する。  
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る印刷物の汚損度判定装置の構成を概略的に示すものである。この印刷物の汚損度判定装置は、画像入力手段としての画像入力部１、エッジ位置検出手段としてのエッジ位置検出部２、近傍輝度サンプリング手段としての近傍輝度サンプリング部３、エッジ真位置推定手段としてのエッジ真位置推定部４、エッジ位置異常値除去手段としてのエッジ位置異常値除去部５、回転角算出手段としての回転角算出部６、データベース７、ターゲット回転変換手段としてのターゲット回転変換部８、ターゲット位置検出手段としてのターゲット位置検出部９、近傍照合類似度算出手段としての近傍照合類似度算出部１０、関数近似手段としての関数近似部１１、ターゲット真位置推定手段としてのターゲット真位置推定部１２、位置合わせ手段としての位置合わせ部１３、マスク・フィルタ処理手段としてのマスク・フィルタ処理部１４、汚損特徴抽出手段としての汚損特徴抽出部１５、汚損度判定手段としての汚損度判定部１６、落書き検出手段としての落書き検出部１７、出力手段としての結果出力部（表示部）１８を備えている。
【００１８】
画像入力部１は、搬送路上を矢印方向に搬送される印刷物（たとえば、銀行券などの有価証券）Ａの表面の画像を入力する。エッジ位置検出部２は、この画像入力部１により入力された画像での画素間の輝度差によって印刷物Ａのエッジの位置を検出する。近傍輝度サンプリング部３は、このエッジ位置検出部２により検出されたエッジ位置の近傍での輝度（エッジ位置を含む複数画素の輝度）をサンプリングする。
【００１９】
エッジ真位置推定部４は、エッジ位置検出部２により検出されたエッジ位置および近傍輝度サンプリング部３によりサンプリングされたそのエッジ位置近傍での輝度の勾配から真のエッジを算出する。エッジ位置異常値除去部５は、このエッジ真位置推定部４により算出された真のエッジ位置の並びから、異常値を示す真のエッジ位置を検出し、この異常値を示す真のエッジ位置を除去する。
【００２０】
回転角算出部６は、このエッジ位置異常値除去部５により除去された異常値を示す真のエッジ位置を含まない複数の真のエッジ位置の並びから印刷物Ａの回転角（基準位置に対する回転角）を算出する。ターゲット回転変換部８は、データベース（記憶手段）７に印刷物Ａの印刷版ごとにあらかじめ登録された複数の印刷模様（ターゲットと称す）を回転角算出部６により算出された回転角に応じて回転変換する。ターゲット位置検出部９は、印刷物Ａの印刷版ごとに、ターゲット回転変換部８により回転変換された各ターゲットについて、画像入力部１により入力された画像内で照合類似度が最大となる位置を検出する。
【００２１】
近傍照合類似度算出部１０は、印刷物Ａの印刷版ごとに、ターゲット位置検出部９により各ターゲットについて検出された照合類似度最大位置の近傍での照合類似度（照合類似度最大位置に隣接する複数の隣接位置との複数の照合類似度）を算出する。関数近似部１１は、印刷物Ａの印刷版ごとに、ターゲット位置検出部９により検出された各ターゲットについての照合類似度最大位置および近傍照合類似度算出部１０により算出された照合類似度最大位置の近傍での照合類似度の勾配を曲線や曲面などで関数近似する。
【００２２】
ターゲット真位置推定部１２は、印刷物Ａの印刷版ごとに、関数近似部１１により関数近似された各ターゲットについての関数の極大値をもたらす位置を算出し真の位置とする。位置合わせ部１３は、印刷物Ａの印刷版ごとに、ターゲット真位置推定部１２により求められた複数のターゲットの真位置から画像入力部１により入力された画像とあらかじめ登録された辞書情報との位置合わせを行なう。
【００２３】
マスク・フィルタ処理部１４は、この位置合わせ部１３により位置合わせされた画像に対し、印刷物Ａの印刷版ごとにあらかじめ登録されたマスク・フィルタを用いて該当する版の印刷成分を分離する。例えば、マスク・フィルタ処理部１４は、第１の印刷版（凹版）に対応する第１のマスク・フィルタと第２の印刷版（平版）に対応する第２のマスク・フィルタを用いて、画像を第１の印刷版に対応した第１の印刷成分と第２の印刷版に対応した第２の印刷成分とに分離する。
【００２４】
汚損特徴抽出部１５は、このマスク・フィルタ処理部１４により分離された第１の印刷成分からコントラストを汚損の特徴として抽出し、第２の印刷成分から色調を汚損の特徴として抽出する。汚損度判定部１６は、この汚損特徴抽出部１５により抽出された印刷版ごとの汚損特徴に基づき印刷物Ａの汚損度を判定する。なお、汚損度判定部１６は、この汚損特徴抽出部１５により抽出された印刷版ごとの汚損特徴を統合して印刷物Ａの汚損度を判定することもできる。
【００２５】
落書き検出部１７は、マスク・フィルタ処理部１４により分離された第１の印刷成分から、肖像及び額面のうちの少なくとも一方を含む特定部分に対する落書き（手書き）を検出する。結果出力部（表示部）１８は、この落書き検出部１７の検出結果および汚損度判定部１６の判定結果を出力する。
【００２６】
以下、各部について詳細に説明する。  
画像入力部１は、たとえば、カメラやスキャナなどのイメージセンシング機器で構成されており、これにより印刷物Ａの２次元画像Ｍを得るようになっている。ここでは、印刷物Ａは画像入力部１に対して正面を向いているものとし、奥行き方向の歪みを無視できるものとする。
【００２７】
エッジ位置検出部２は、画像入力部１で入力された画像（以降、これを入力画像とも言う）Ｍでの画素間の輝度差を利用して印刷物Ａのエッジの位置を検出する。本実施の形態では、たとえば、１次元微分フィルタによるエッジ位置の検出を行なう。
【００２８】
図２は、エッジ位置検出部２における１次元微分フィルタのスキャン方向の説明図である。１次元微分フィルタでは、あるラインにつき画像の端から印刷物Ａのエッジとほぼ垂直方向に「−１  ０  １」というオペレータでフィルタリング処理を行なっていき、オペレータの演算結果が一定の閾値ＴＨ以上（あるいは以下）の位置をそのラインでのエッジ位置とする。ここでは、それをｙとし、位置ｙでの輝度をＩｙとする。
【００２９】
図３は、エッジ位置検出部２におけるフィルタリング処理の一例を示している。ここでは、縦方向に上から下へスキャンしたとし、説明を簡略化するため、印刷物Ａの外側の背景部分の輝度が「０」、印刷物Ａの輝度が「２００」、その境界の画素の輝度が「１００」であるとする。オペレータとの演算によって、最も大きな値（２００）を示すのはオペレータの中心位置が境界の画素の位置のときであるため、その位置をｙとし、位置ｙでの輝度Ｉｙは「１００」となる。
【００３０】
近傍輝度サンプリング部３は、エッジ位置検出部２で得られたエッジ位置ｙおよびその近傍での輝度（エッジ位置ｙを含む複数画素の輝度）をサンプリングする。本実施の形態では、エッジ位置ｙの近傍として位置（ｙ−１）と位置（ｙ＋１）を選び、それらの輝度をそれぞれＩｙ−１、Ｉｙ、Ｉｙ＋１とする。これについても図３で説明するが、図３に示すように、輝度Ｉｙ−１、Ｉｙ、Ｉｙ＋１は、それぞれ「０」、「１００」、「２００」である。
【００３１】
エッジ真位置推定部４は、近傍輝度サンプリング部３で得られた輝度Ｉｙ、Ｉｙ−１、Ｉｙ＋１から真のエッジ位置を推定する。なお、Ｉｙ＋１＞Ｉｙ≧Ｉｙ−１であるとする。このとき、真のエッジ位置ｙ＊を下記数１にしたがって推定する。  
【数１】
0005172643.tif 000002
【００３２】
図３の例では、Ｉｙ＝１００、Ｉｙ−１＝０、Ｉｙ＋１＝２００なので、  
【数２】
0005172643.tif 000003
【００３３】
となる。
【００３４】
また、図４には他の例として、Ｉｙが「０」、「５０」、「１５０」の場合を示す（Ｉｙ−１、Ｉｙ＋１はいずれも「０」、「２００」）。図４（ａ）の例では、Ｉｙ＝０、Ｉｙ−１＝０、Ｉｙ＋１＝２００なので、  
【数３】
0005172643.tif 000004
【００３５】
となる。図４（ｂ）の例では、Ｉｙ＝５０、Ｉｙ−１＝０、Ｉｙ＋１＝２００なので、  
【数４】
0005172643.tif 000005
【００３６】
となる。図４（ｃ）の例では、Ｉｙ＝１５０、Ｉｙ−１＝０、Ｉｙ＋１＝２００なので、  
【数５】
0005172643.tif 000006
【００３７】
となる。
【００３８】
エッジ位置異常値除去部５は、エッジ真位置推定部４で得られた真のエッジ位置のうち、その並びで異常値があれば除去する。ここでは、注目するスキャンラインとその両隣りのスキャンラインとで真のエッジ位置にいずれも「２画素以上」の差があれば、その注目スキャンラインで得られた真のエッジ位置を異常値として除去（無効化）する。これは、１画素ピッチで隣接するスキャンライン上の真のエッジ位置が２画素以上ずれることは、回転を考慮してもありえない異常値であるとの判断によるものである。
【００３９】
回転角算出部６は、エッジ位置異常値除去部５を経て選ばれた真のエッジ位置の並びから回転角を算出する。本実施の形態では、たとえば、真のエッジ位置の直線回帰を行ない、その回帰直線の傾きから回転角を算出する。
【００４０】
図５は、回転角算出部６における回転角算出の説明図である。ここでは説明を簡略化するため、３×３画素からなる領域について考える。図中の数字は、各画素の輝度である。まず、スキャンラインごとに推定された真のエッジ位置（図中、黒丸）ａから回帰分析により回帰直線（図中、実線）ｂを求める。なお、従来、このような場合、エッジ位置は画素ピッチ単位となるため（図中、白丸ｃ）、図中の点線のような回帰直線ｄとなる。
【００４１】
既に述べてきたように、本発明では画素の輝度を基に真のエッジ位置を推定するため、より精度の高い回帰直線が得られる。ここで、回帰直線の傾きをｅとすると、回転角θは、下記式のように算出される。  
θ＝ａｒｃｔａｎ（ｅ）
ターゲット回転変換部８は、データベース７に印刷物Ａの印刷版ごとにあらかじめ登録された複数のターゲット（印刷模様）を回転角算出部６により算出された回転角に応じて回転補正（回転変換）する。ここで、データベース７に登録されたターゲットとは、印刷物Ａの印刷面で特に特徴的な部分（たとえば、濃度変化が激しい部分など）を指し、人間の判断で、あるいは、一定の尺度で自動的に選択されるものである。
【００４２】
図６は、ターゲット回転変換部８におけるターゲット回転変換の説明図である。まず、あらかじめ、印刷物Ａの特徴的な部分、図６の例では３つの角部に存在する特徴的なパターン２１，２２，２３をそれぞれ切り出し、この切り出したパターン２１，２２，２３をターゲットとして、その切り出された位置の情報とともにデータベース７に登録する。
【００４３】
ターゲット回転変換部８では、このデータベース７に登録されたターゲット２１，２２，２３を読込み、以降のターゲット照合での結果が最良となるよう当該ターゲットを回転角算出部６で得られた回転角θに応じて回転変換する。
【００４４】
ターゲット位置検出部９は、ターゲット回転変換部８で回転変換された各ターゲット２１，２２，２３について、入力画像内で照合類似度が最大となる位置を検出する。  
図７は、ターゲット位置検出部９におけるターゲット位置検出の説明図である。回転変換された各ターゲット２１，２２，２３の位置情報を基に、当該各ターゲット２１，２２，２３と入力画像における印刷物Ａの対応する局所領域の画像とを照合して両者の類似度を算出し、算出した類似度が最大となる位置ｐをそれぞれ検出する。
【００４５】
なお、処理の高速化・安定化のため、それぞれのターゲット２１，２２，２３には、基準位置を中心とする一定の範囲制限を設けるものとする。図７では、たとえば、印刷物Ａの３つの角部に検出範囲として示した破線２４，２５，２６の範囲内とする。
【００４６】
近傍照合類似度算出部１０は、ターゲット位置検出部９で検出された照合類似度最大位置ｐの近傍での照合類似度（照合類似度最大位置ｐに隣接する複数の隣接位置との複数の照合類似度）を算出する。  
図８は、近傍照合類似度算出部１０における近傍照合類似度算出の説明図である。ここでは、近傍（隣接位置）として、位置ｐ±１を考える。近傍照合類似度算出部１０は、位置ｐ±１での照合類似度を算出する。図８では、黒丸ｆがそれを示している。
【００４７】
関数近似部１１は、近傍照合類似度算出部１０で得られた照合類似度最大位置ｐおよびその近傍位置ｐ±１での照合類似度の勾配を曲線や曲面などで関数近似する。これについても図８を用いて説明する。ここでは、位置ｐおよび近傍位置ｐ±１での合計３点を通る放物線ｇで近似する。ここに、３点ｆを通る放物線ｇは一意に定まる。
【００４８】
ターゲット真位置推定部１２は、関数近似部１１で得られた近似関数の極大値をもたらす位置を画素ピッチ以下の高精度で算出し真の位置とする。これについても図８を用いて説明する。
【００４９】
図８に示すように、画素ピッチ単位においては、位置ｐの照合類似度が確かに最大であるが、関数近似部１１で得られた放物線ｇの極大値をもたらす位置と位置ｐとは、必ずしも一致しない。そこで、ターゲット真位置推定部１２では、この極大値をもたらす位置をターゲット真位置ｐ＊とする。
【００５０】
位置合わせ部１３は、ターゲット真位置推定部１２で得られたターゲット真位置から入力画像とあらかじめ登録された辞書情報との位置合わせを行なう。  
図９は、位置合わせ部１３における位置合わせの説明図である。ここでは、ターゲット真位置推定部１２で得られた３つのターゲット真位置を用いて、入力画像Ａ１をアフィン変換する（３点基準によりアフィン変換は一意に定まる）。すなわち、３つのターゲット真位置を結ぶ三角形が辞書情報Ａ２において正規化された座標系での対応する三角形と重なるように、入力画像Ａ１全体を座標変換（変形）する。これにより、画素ピッチよりも細かい精度で入力画像Ａ１の位置や大きさを正規化した位置合わせ後の入力画像Ａ３が得られる。
【００５１】
マスク・フィルタ処理部１４は、位置合わせ部１３によって位置合わせされた入力画像Ａ３に対し、印刷物Ａの印刷版ごとにあらかじめ登録されたマスク・フィルタを用いて該当する版の印刷成分を分離する。
【００５２】
図１０は、マスク・フィルタ処理部１４におけるマスク・フィルタ処理の説明図である。ここでは、印刷物Ａの印刷成分を凹版の印刷成分Ａ４と平版の印刷成分Ａ５の２つに分離する様子を示している。
【００５３】
汚損特徴抽出部１５は、印刷物Ａの印刷版ごとに適した汚損特徴を抽出する。たとえば、凹版の印刷成分Ａ４では、インクの量で濃淡を表現することから濃淡コントラストを汚損（インクかすれ）の特徴として抽出し、平版の印刷成分Ａ５については濃度サンプリング値とあらかじめ定められた基準値との差を汚損（変色・退色・しみ）の特徴として抽出する。
【００５４】
汚損度判定部１６は、印刷物Ａの印刷版ごとの汚損特徴を統合することで汚損度を判定する。統合方法としては、単純に重み付き加算を行なうものや、特願平２００７−４２２９２号に記載されているような非線形系（ニューラルネット）を用いた方法など、様々な方法が適用可能である。
【００５５】
落書き検出部１７は、凹版の中で肖像及び額面のうちの少なくとも一方を含む特定部分の落書きを検出する。落書きの検出方法であるが、特定部分全体の輝度平均を用いることでも検出可能であるが、本実施の形態によれば、高精度な位置合わせが行なわれるため、より微細な領域や画素単位での輝度を直接、検出判定に用いることもでき、より高精度な落書き検出が期待できる。
【００５６】
結果出力部１８は、表示装置や記憶装置などの装置に対し、汚損度判定部１６の判定結果および落書き検出部１７の検出結果を出力する。
【００５７】
次に、このような構成において全体的な動作を図１１〜図１３に示すフローチャートを参照して説明する。
【００５８】
まず、画像入力部１は、印刷物Ａの２次元画像Ｍを入力する（ステップＳ１）。次に、エッジ位置検出部２は、画像入力部１で入力された画像Ｍでの画素間の輝度差を利用して印刷物Ａのエッジ位置を検出する（ステップＳ２〜Ｓ１０）。
【００５９】
すなわち、まず、１次元微分フィルタのスキャンライン位置ｘを「０」に初期化し（ステップＳ２）、その後、スキャンライン位置ｘがあらかじめ定められたスキャンライン数最大値ＸＭＡＸよりも小さいか否かをチェックし（ステップＳ３）、スキャンライン位置ｘがスキャンライン数最大値ＸＭＡＸよりも小さい場合、エッジ位置ｙおよび真のエッジ位置ｙ＊をそれぞれ「−１」に初期化するとともに（ステップＳ４、Ｓ５）、画素位置ｙｙを「０」に初期化する（ステップＳ６）。
【００６０】
次に、画素位置ｙｙがあらかじめ定められた画素数最大値ＹＭＡＸよりも小さいか否かをチェックし（ステップＳ７）、画素位置ｙｙが画素数最大値ＹＭＡＸよりも小さい場合、オペレータの演算結果ｈを下記数６により求める（ステップＳ８）。  
【数６】
0005172643.tif 000007
【００６１】
次に、求めた演算結果ｈがあらかじめ定められたオペレータの演算結果の閾値ＴＨよりも小さいか否かをチェックし（ステップＳ９）、演算結果ｈが閾値ＴＨよりも小さい場合、画素位置ｙｙをインクリメントし（ステップＳ１０）、その後、ステップＳ７に戻って上記同様な動作を繰り返す。
【００６２】
次に、近傍輝度サンプリング部３は、エッジ位置検出部２で得られたエッジ位置ｙおよびその近傍位置ｙ−１、ｙ＋１での輝度をそれぞれサンプリングする（ステップＳ１１〜Ｓ１２）。
【００６３】
すなわち、まず、エッジ位置検出部２で得られたエッジ位置ｙを画素位置ｙｙに設定し（ステップＳ１１）、その後、エッジ位置ｙおよび近傍位置ｙ−１、ｙ＋１の輝度Ｉｙ−１、Ｉｙ、Ｉｙ＋１をそれぞれ求める（ステップＳ１２）。
【００６４】
次に、エッジ真位置推定部４は、近傍輝度サンプリング部３にて得られた輝度Ｉｙ−１、Ｉｙ、Ｉｙ＋１から、前記数１にしたがって真のエッジ位置ｙ＊を推定する（ステップＳ１３）。
【００６５】
次に、エッジ位置異常値除去部５は、エッジ真位置推定部４で得られた真のエッジ位置ｙ＊のうち、その並びで異常値があれば除去する（ステップＳ１４〜Ｓ１６）。
【００６６】
すなわち、まず、注目スキャンラインと隣接スキャンラインとの真のエッジ位置の差が２画素以上あるか否かをチェックし（ステップＳ１４）、差が２画素以上ある場合、真のエッジ位置ｙ＊を「−１」に設定する（ステップＳ１５）。その後、スキャンライン位置ｘをインクリメントし（ステップＳ１６）、ステップＳ３に戻って上記同様な動作を繰り返す。
【００６７】
ステップＳ７におけるチェックの結果、画素位置ｙｙが画素数最大値ＹＭＡＸよりも大きい場合、あるいは、ステップＳ１４におけるチェックの結果、差が２画素以上ない場合、ステップＳ１５をジャンプしてステップＳ１６に進み、上記同様な動作を繰り返す。
【００６８】
ステップＳ３におけるチェックの結果、スキャンライン位置ｘがスキャンライン数最大値ＸＭＡＸよりも大きい場合、回転角算出部６は、エッジ位置異常値除去部５を経て選ばれた真のエッジ位置ｙ＊の並びから回転角を算出する（ステップＳ１７〜Ｓ１９）。
【００６９】
すなわち、まず、全スキャンラインの真のエッジ位置ｙ＊（図５の黒丸ａ）から回帰分析により回帰直線（図５の実線ｂ）を求める（ステップＳ１７）。次に、真のエッジ位置ｙ＊の傾きｅ（図５参照）を求め（ステップＳ１８）、その後、回転角θ（図５参照）を前記式により算出する（ステップＳ１９）。
【００７０】
次に、ターゲット回転変換部８は、データベース７に印刷物Ａの印刷版ごとにあらかじめ登録された複数のターゲットをステップＳ１９で算出された回転角θに応じて回転変換する（ステップＳ２０〜Ｓ２２）。
【００７１】
すなわち、まず、ターゲット数ｔを「０」に初期化し（ステップＳ２０）、ターゲット数ｔがあらかじめ定められたターゲット数最大値ＴＭＡＸよりも小さいか否かをチェックし（ステップＳ２１）、ターゲット数ｔがターゲット数最大値ＴＭＡＸよりも小さい場合、ターゲットＢを回転角θだけ回転変換したターゲットＢ′を取得する（ステップＳ２２）。
【００７２】
次に、ターゲット位置検出部９は、ターゲット回転変換部８で回転変換された各ターゲットＢ′（図７のターゲット２１，２２，２３）について、入力画像Ｍ内で照合類似度が最大となる位置を検出する（ステップＳ２３〜Ｓ２９）。
【００７３】
すなわち、まず、照合類似度ＳＰを「−１」に初期化するとともに（ステップＳ２３）、前述した検出範囲２４，２５，２６（図７参照）において、照合位置ｐｐを「０」に初期化する（ステップＳ２４）。次に、照合位置ｐｐがあらかじめ定められた照合位置数最大値ＰＭＡＸよりも小さいか否かをチェックし（ステップＳ２５）、照合位置ｐｐが照合位置数最大値ＴＭＡＸよりも小さい場合、各ターゲットＢ′印刷物Ａの照合位置ｐｐとの照合類似度ＳＰＰを求める（ステップＳ２６）。
【００７４】
次に、求めた照合類似度ＳＰＰが照合類似度ＳＰよりも大きいか否かをチェックし（ステップＳ２７）、照合類似度ＳＰＰが照合類似度ＳＰよりも大きい場合、照合類似度ＳＰを照合類似度ＳＰＰにするとともに、類似度最大位置ｐを照合位置ｐｐにし（ステップＳ２８）、その後、照合位置ｐｐをインクリメントし（ステップＳ２９）、ステップＳ２５に戻って上記同様な動作を繰り返す。
【００７５】
ステップＳ２７におけるチェックの結果、照合類似度ＳＰＰが照合類似度ＳＰよりも小さい場合、ステップＳ２８をジャンプしてステップＳ２９に進み、上記同様な動作を繰り返す。
【００７６】
ステップＳ２５におけるチェックの結果、照合位置ｐｐが照合位置数最大値ＴＭＡＸよりも大きい場合、近傍照合類似度算出部１０は、ターゲット位置検出部９で検出された照合類似度最大位置ｐおよび近傍位置ｐ−１、ｐ＋１の照合類似度ＳＰ−１、ＳＰ、ＳＰ＋１をそれぞれ求める（ステップＳ３０）。
【００７７】
次に、関数近似部１１は、近傍照合類似度算出部１０で得られた照合類似度最大位置ｐおよび近傍位置ｐ−１、ｐ＋１の照合類似度の勾配を、図８に示すように、（ｐ−１，ＳＰ−１）、（ｐ，ＳＰ）、（ｐ＋１，ＳＰ＋１）の３点を通る放物線ｇで近似する（ステップＳ３１）。
【００７８】
次に、ターゲット真位置推定部１２は、関数近似部１１で得られた近似関数の極大値Ｓｐ＊をもたらす位置をターゲット真位置ｐ＊とし（ステップＳ３２）、その後、ターゲット数ｔをインクリメントし（ステップＳ３３）、ステップＳ２１に戻って上記同様な動作を繰り返す。
【００７９】
ステップＳ２１におけるチェックの結果、ターゲット数ｔがターゲット数最大値ＴＭＡＸよりも大きい場合、位置合わせ部１３は、ターゲット真位置推定部１２で得られたｔ個のターゲット真位置を用いて印刷物Ａの入力画像Ｍ（図９の入力画像Ａ１に対応）をアフィン変換し、変換後の入力画像Ｍ′（図９の入力画像Ａ３に対応）を取得する（ステップＳ３４）。
【００８０】
次に、マスク・フィルタ処理部１４は、位置合わせ部１３によってアフィン変換された後の入力画像Ｍ′（図１０の入力画像Ａ３に対応）から凹版画像Ｍ′１（図１０の凹版印刷成分Ａ４に対応）および平版画像Ｍ′２（図１０の平版印刷成分Ａ５に対応）を分離する（ステップＳ３５）。
【００８１】
次に、汚損特徴抽出部１５は、印刷物Ａの印刷版ごとに適した汚損特徴を抽出する（ステップＳ３６）。たとえば、凹版画像Ｍ′１では濃淡コントラストを汚損の特徴として抽出し、平版画像Ｍ′２については濃度サンプリング値と基準値との差を汚損の特徴として抽出する。
【００８２】
次に、汚損度判定部１６は、印刷物Ａの印刷版ごとの汚損特徴を統合することで汚損度を判定する（ステップＳ３７）。次に、落書き検出部１７は、凹版画像Ｍ′１から落書きを検出する（ステップＳ３８）。次に、結果出力部１８は、汚損度判定部１６の判定結果および落書き検出部１７の検出結果を出力する（ステップＳ３９）。
【００８３】
以上説明したように、上記実施の形態によれば、印刷物の汚損度を判定する際、印刷物の印刷模様を印刷版ごとの印刷成分に分離することで、それぞれに適した処理を行なえ、より正確な汚損度判定が可能となる。
【００８４】
なお、本発明は前記実施の形態に限定されるものでなく、様々な様態に変形して実施できる。たとえば、ターゲット照合の際、両情報の類似度の代わりに距離尺度を用いてもよい。その場合、類似度最大、極大を距離最小、極小などと置き換えるものとする。  
また、画像入力部で用いるセンシングデバイスの波長域は、可視光に限らず、たとえば、赤外光（IR）を用いたり、可視光と赤外光とを併用したりするなど、様々な実施形態が考えられる。可視光と赤外光とを併用した汚損度判定については以下で詳しく説明する。
【００８５】
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して説明する。図１４は、本発明の第１の実施の形態に係る印刷物の汚損度判定装置の構成を概略的に示すものである。この印刷物の汚損度判定装置は、上記したように、異なる波長域のセンシングデバイス（カメラ又はイメージセンサなど）を利用した装置である。例えば、この印刷物の汚損度判定装置は、画像入力部１ａ及び画像入力部１ｂを備え、画像入力部１ａは可視光画像入力部であり、画像入力部１ｂは赤外光画像入力部である。さらに、この印刷物の汚損度判定装置は、画像入力部１ａにより入力された入力画像と、画像入力部１ｂにより入力された入力画像との位置を合わせる画像間の位置合わせ部１３ｂを備えている。その他の構成については、基本的に、図１に示す印刷物の汚損度判定装置と同じであり、その他の構成の詳細説明については省略する。
【００８６】
この印刷物の汚損度判定装置は、同一の印刷物に対し、画像入力部１ａと画像入力部１ｂを利用して二種類の入力画像を獲得することができ、これら二種類の入力画像の夫々から汚損度を判定したり、落書きを検出したりすることができる。汚損度判定及び落書き検出の詳細については既に説明した通りであり、なお、画像入力部１ｂが赤外光画像入力部である場合には、画像入力部１ｂからの入力画像に対するマスクフィルタ処理は省略する。また、画像間位置合わせ部１３ｂが、上記二種類の入力画像の位置を合わせる。つまり、画像間位置合わせ部１３ｂは、ターゲット真位置推定部１２により推定されたターゲット真位置の結果を利用し、位置合わせ部１３によって正規化された上記二種類の入力画像の位置を合わせる。つまり、一方の入力画像上の各ターゲット真位置と、他方の入力画像上の各ターゲット真位置とを対応付けて、これら二つの入力画像の位置を合わせる。既に説明したように、ターゲット真位置の位置精度は非常に高い。そのため、二つの入力画像を高精度に位置合わせすることができる。
【００８７】
その結果、この印刷物の汚損度判定装置は、これら二つの入力画像から得られた二つの汚損度判定結果を総合的に見て最終的な汚損度を判定したり、これら二つの入力画像から得られた二つの落書き検出結果を総合的に見て最終的な落書き検出したりすることができる。即ち、この印刷物の汚損度判定装置は、高精度な汚損度判定結果を出力したり、高精度な落書き検出結果を出力したりすることができる。
【００８８】
さらに、詳細に説明すると、例えば、画像入力部１ａ（可視光画像入力部）は、Ｒ（Ｒｅｄ）成分の入力画像、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）成分の入力画像、Ｂ（Ｂｌｕｅ）成分の入力画像を入力する。汚損度判別装置は、これらＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の入力画像に対して回転角検出、位置合わせ、版分離処理等を行う。例えば、マスク・フィルタ処理部１４は、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の入力画像に対してマスク・フィルタ処理を行う。つまり、Ｒ成分の入力画像から分離された凹版対応の第１の印刷成分と、同じくＲ成分の入力画像から分離された平版対応の第２の印刷成分と、Ｇ成分の入力画像から分離された凹版対応の第３の印刷成分と、同じくＧ成分の入力画像から分離された平版対応の第４の印刷成分と、Ｂ成分の入力画像から分離された凹版対応の第５の印刷成分と、同じくＢ成分の入力画像から分離された第６の平版対応の印刷成分とが、得られる。
【００８９】
例えば、汚損特徴抽出部１５は、コントラストに基づき第１、第３、第５の印刷成分から第１、第３、第５の汚損特徴を抽出し、色調に基づき第２、第４、第６の印刷成分から第２、第４、第６の汚損特徴を抽出する。汚損度判定部１６は、第１、第２の汚損特徴に基づきＲ成分の入力画像の汚損度を判定する。例えば、第１の汚損特徴に基づく汚損度を５段階評価し、第２の汚損特徴に基づく汚損度を５段階評価し、第１の汚損特徴に基づく汚損度と第２の汚損特徴に基づく汚損度との平均値をＲ成分の入力画像の汚損度とする。同様にして、汚損度判定部１６は、第３、第４の汚損特徴に基づきＧ成分の入力画像の汚損度を判定し、第５、第６の汚損特徴に基づきＢ成分の入力画像の汚損度を判定する。
【００９０】
また、落書き検出部１７は、第１、第３、第５の印刷成分から落書きを検出し、第１の印刷成分から検出された落書きに基づきＲ成分の入力画像の落書き度を判定し、第３の印刷成分から検出された落書きに基づきＧ成分の入力画像の落書き度を判定し、第５の印刷成分から検出された落書きに基づきＢ成分の入力画像の落書き度を判定する。
【００９１】
さらに、汚損特徴抽出部１５及び汚損度判定部１６は、画像入力部１ｂ（赤外光画像入力部）により入力された入力画像からも汚損特徴を抽出し、汚損度を判定する。また、落書き検出部１７は、画像入力部１ｂにより入力された入力画像からも落書きを検出し、落書き度を判定する。
【００９２】
以上により、画像入力部１ａにより入力された入力画像（Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の入力画像）に対する汚損度判定結果と落書き度判定結果、及び画像入力部１ｂにより入力された入力画像に対する汚損度判定結果と落書き度判定結果に基づき、印刷物の汚損度及び落書き度を総合的に評価することができる。
【００９３】
上記したように、入力画像ごとに汚損度を判定したり、入力画像ごとに落書きを判定したりすることができるので、印刷物を高精度に評価することができる。これにより、例えば、印刷物を厳しく評価したい場面では、汚損度判定部１６に設定可能な汚損度判定の基準値を低く設定することにより、ごく僅かに汚損した印刷物を検査した場合に、汚損度判定装置から汚損ありの判定を得ることができる。同様に、落書き検出部１７に設定可能な落書き判定の基準を低く設定することにより、ごく僅かに落書きされた印刷物を検査した場合に、汚損度判定装置から落書きありの判定を得ることができる。逆に、印刷物を厳しく評価したくない場面では、汚損度判定部１６に設定可能な汚損度判定の基準値を高く設定することにより、多少汚損した印刷物を検査した場合に、汚損度判定装置から汚損なしの判定を得ることができる。同様に、落書き検出部１７に設定可能な落書き判定の基準を高く設定することにより、多少落書きされた印刷物を検査した場合に、汚損度判定装置から落書きなしの判定を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る印刷物の汚損度判定装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２】エッジ位置検出部における１次元微分フィルタのスキャン方向を説明する模式図。
【図３】エッジ位置検出部におけるフィルタリング処理の一例を示す模式図。
【図４】エッジ真位置推定部において真のエッジ位置を推定する他の例を説明する模式図。
【図５】回転角算出部における回転角算出を説明する模式図。
【図６】ターゲット回転変換部におけるターゲット回転変換を説明する模式図。
【図７】ターゲット位置検出部におけるターゲット位置検出を説明する模式図。
【図８】近傍照合類似度算出部における近傍照合類似度算出を説明する模式図。
【図９】位置合わせ部における位置合わせを説明する模式図。
【図１０】マスク・フィルタ処理部におけるマスク・フィルタ処理を説明する模式図。
【図１１】全体的な動作を説明するフローチャート。
【図１２】全体的な動作を説明するフローチャート。
【図１３】全体的な動作を説明するフローチャート。
【図１４】本発明の第２の実施の形態に係る印刷物の汚損度判定装置の構成を概略的に示すブロック図。
【符号の説明】
【００９５】
Ａ…印刷物、１、１ａ、１ｂ…画像入力部（画像入力手段）、２…エッジ位置検出部（エッジ位置検出手段）、３…近傍輝度サンプリング部（近傍輝度サンプリング手段）、４…エッジ真位置推定部（エッジ真位置推定手段）、５…エッジ位置異常値除去部（エッジ位置異常値除去手段）、６…回転角算出部（回転角算出手段）、７…データベース（記憶手段）、８…ターゲット回転変換部（ターゲット回転変換手段）、９…ターゲット位置検出部（ターゲット位置検出手段）、１０…近傍照合類似度算出部（近傍照合類似度算出手段）、１１…関数近似部（関数近似手段）、１２…ターゲット真位置推定部（ターゲット真位置推定手段）、１３…位置合わせ部（位置合わせ手段）、１３ｂ…画像間の位置合わせ部、１４…マスク・フィルタ処理部（マスク・フィルタ処理手段）、１５…汚損特徴抽出部（汚損特徴抽出手段）、１６…汚損度判定部（汚損度判定手段）、１７…落書き検出部（落書き検出手段）、１８…結果出力部（出力手段）。
【図１】
0005172643.tif 000008
【図２】
0005172643.tif 000009
【図３】
0005172643.tif 000010
【図４】
0005172643.tif 000011
【図５】
0005172643.tif 000012
【図６】
0005172643.tif 000013
【図７】
0005172643.tif 000014
【図８】
0005172643.tif 000015
【図９】
0005172643.tif 000016
【図１０】
0005172643.tif 000017
【図１１】
0005172643.tif 000018
【図１２】
0005172643.tif 000019
【図１３】
0005172643.tif 000020
【図１４】
0005172643.tif 000021