(57)【要約】【課題】目視に依存しない印刷画像の評価手法の提供。【解決手段】印刷画像を評価する方法は、印刷画像を表す２次元の画像データに基づいて、１つの方向について１次元周波数変換する周波数変換工程と、１次元周波数変換が行われた後のデータをバンドパスフィルター処理するフィルター処理工程と、バンドパスフィルター処理が行われた後のデータを逆周波数変換する逆周波数変換工程と、逆周波数変換が行われた後のデータを評価データとして用いて、印刷画像を評価する評価工程とを備える。【選択図】図１
2013218514.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
印刷画像を評価する方法であって、
前記印刷画像を表す２次元の画像データに基づいて、１つの方向について１次元周波数変換する周波数変換工程と、
前記１次元周波数変換が行われた後のデータをバンドパスフィルター処理するフィルター処理工程と、
前記バンドパスフィルター処理が行われた後のデータを逆周波数変換する逆周波数変換工程と、
前記逆周波数変換が行われた後のデータを評価データとして用いて、前記印刷画像を評価する評価工程と
を備えた印刷画像の評価方法。
【請求項２】
請求項１記載の印刷画像の評価方法であって、
更に、前記逆周波数変換が行われた後の２次元のデータから、前記１の方向に垂直な方向のデータの並びであるデータ列ごとのデータ値のベースラインとしての直流成分と、前記データ列ごとの前記１つの方向に沿ったデータ値の変動を表す交流成分とのうちの、前記交流成分を抽出する抽出工程を備え、
前記評価工程は、前記交流成分を前記評価データとして用いて、前記印刷画像を評価する
印刷画像の評価方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２記載の印刷画像の評価方法であって、
更に、前記画像データの各部分について、前記１つの方向と直交する直交方向に沿った、前記部分を含む予め定められた数の区間であって、前記部分の位置に応じて移動される区間で平均化する平均化工程を備え、
前記周波数変換工程は、前記平均化された後のデータに対して、前記１次元周波数変換を行う
印刷画像の評価方法。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか記載の印刷画像の評価方法であって、
前記評価工程は、前記評価データが有する階調値についての、局所的な領域内でのばらつきの程度に基づいて、前記印刷画像を評価する
印刷画像の評価方法。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれか記載の印刷画像の評価方法であって、
前記評価工程は、
（１）前記評価データを構成するデータ群の各々の前記１つの方向に沿った変化をグラフ化した場合に得られる変化ラインの底部と、該変化ラインのうちの頂部の各々をつなぐ第１のラインと、の差分の絶対値と、
（２）前記変化ラインの前記頂部と、該変化ラインのうちの底部の各々をつなぐ第２のラインと、の差分の絶対値と
のうちの最大値に応じて、前記印刷画像を評価する
印刷画像の評価方法。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれか記載の印刷画像の評価方法であって、
前記評価工程は、前記評価データのうちの、該評価データのばらつきの程度に少なくとも基づいて定められた閾値条件を満たすデータに基づいて、前記印刷画像を評価する
印刷画像の評価方法。
【請求項７】
前記評価工程は、前記評価データを用いて算出される指標値によって、前記印刷画像を評価する請求項１ないし請求項６のいずれか記載の印刷画像の評価方法。
【請求項８】
前記評価工程は、前記評価値データから求められる特徴量の領域分布を図化することによって、前記印刷画像を評価する請求項１ないし請求項７のいずれか記載の印刷画像の評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、印刷画像の評価技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像を印刷するプリンターでは、種々の要因によって、出力する印刷物に印刷ムラが発生することがある。例えば、印刷用紙に対して印刷ヘッドを主走査方向および副走査方向に相対移動させながら、当該印刷ヘッドからインクを吐出して画像を形成するシリアル式のインクジェットプリンターでは、帯状の印刷ムラが生じ得る。
【０００３】
インクジェットプリンターにおいて生じる印刷ムラの１つの代表的な例は、主走査方向に沿ったスジが視認される、いわゆるバンディングである。バンディングは、印刷画像が複数の主走査（印刷ヘッドの往復動）によって形成される際に、副走査（紙送り）の精度などに起因して、異なる主走査で形成されるインクドット間で生じる。印刷ムラの他の代表的な例は、局所的な色の濃淡が視認される濃度ムラである。濃度ムラは、例えば、印刷用紙がインクを吸収して波打つ、いわゆるコックリングによって、インクの弾着位置、すなわちドットの形成位置がずれることによって生じる。濃度ムラは、特に、長尺の印刷用紙に印刷を行う場合に、副走査方向に沿って生じやすい。
【０００４】
かかる帯状の印刷ムラは、プリンターの印刷品質に大きな影響を与える。このため、プリンターの性能評価においては、印刷画像にどの程度印刷ムラが生じているのかを評価する必要がある。このため、印刷画像を評価する種々の手法が開発されている（例えば、下記特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−９３３０４号公報
【特許文献２】特開２００７−２８０２７３号公報
【特許文献３】特開２００６−１１３７７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の印刷画像評価手法では、人間の目視評価、つまり、人間の視覚特性との一致の程度が不十分であり、目視評価を併せて行う必要がある。しかも、印刷ムラの方向が水平方向および垂直方向の両方に混在する場合、印刷ムラの周期性が低い場合、局所的に印刷ムラが発生する場合、低周波数、中周波数および高周波数の２つ以上が重畳した印刷ムラが発生する場合などには、目視評価を正確に行うことが難しい。そこで、目視に依存しない印刷画像の評価手法が求められる。また、印刷画像の評価結果と、人間の視覚特性との一致の程度の向上が求められる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。
【０００８】
［適用例１］印刷画像を評価する方法であって、
前記印刷画像を表す２次元の画像データに基づいて、１つの方向について１次元周波数変換する周波数変換工程と、
前記１次元周波数変換が行われた後のデータをバンドパスフィルター処理するフィルター処理工程と、
前記バンドパスフィルター処理が行われた後のデータを逆周波数変換する逆周波数変換工程と、
前記逆周波数変換が行われた後のデータを評価データとして用いて、前記印刷画像を評価する評価工程と
を備えた印刷画像の評価方法。
【０００９】
かかる方法によれば、１つの方向に特化して、印刷画像の印刷ムラを評価できる。具体的には、１次元周波数変換を行う１つの方向と交差する方向に沿って発生する印刷ムラを評価できる。また、特定の周波数に特化して、印刷ムラを評価できる。印刷画像を人間の目によって視認する場合、人間の視覚特性（以下、単に「視覚特性」とも呼ぶ）として、ある方向に沿った印刷ムラを感知した後は、他の方向に沿った印刷ムラに対する感度が低下する。かかる視覚特性は、印刷ムラの周波数についても同様である。したがって、適用例１の方法によれば、視覚特性との一致性を確保しつつ、特定の方向に沿った、特定の周波数の印刷ムラを、好適に評価できる。また、かかる方法によれば、視覚特性との一致性が高い。印刷ムラの方向や周波数は、印刷ムラの種類、発生要因、印刷装置の仕様などと大きく関係するので、これらを予め想定することによって、評価すべき印刷ムラを好適に評価できる。複数の方向や、複数の周波数が混在する印刷ムラについても、方向や周波数を分離して、それぞれを個別的に評価することも可能である。なお、適用例１の記載において、「１次元周波数変換が行われた後のデータ」とは、１次元周波数変換が行われたデータそのものであってもよいし、１次元周波数変換が行われたデータそのものに対して、何らかの処理が施されたデータであってもよい。「バンドパスフィルター処理が行われた後のデータ」および「逆周波数変換が行われた後のデータ」についても同様である。
【００１０】
［適用例２］適用例１記載の印刷画像の評価方法であって、更に、前記逆周波数変換が行われた後の２次元のデータから、前記１の方向に垂直な方向のデータの並びであるデータ列ごとのデータ値のベースラインとしての直流成分と、前記データ列ごとの前記１つの方向に沿ったデータ値の変動を表す交流成分とのうちの、前記交流成分を抽出する抽出工程を備え、前記評価工程は、前記交流成分を前記評価データとして用いて、前記印刷画像を評価する印刷画像の評価方法。
【００１１】
かかる方法によれば、上述した視覚特性にいっそう適合する評価データに基づいて、印刷ムラの評価を行える。したがって、評価結果と視覚特性との一致の程度を向上できる。
【００１２】
［適用例３］適用例１または適用例２記載の印刷画像の評価方法であって、更に、前記画像データの各部分について、前記１つの方向と直交する直交方向に沿った、前記部分を含む予め定められた数の区間であって、前記部分の位置に応じて移動される区間で平均化する平均化工程を備え、前記周波数変換工程は、前記平均化された後のデータに対して、前記１次元周波数変換を行う印刷画像の評価方法。
【００１３】
かかる方法によれば、印刷画像から２次元の画像データを取得する際に混入するノイズの影響を緩和できる。その結果、印刷画像の評価精度が向上する。
【００１４】
［適用例４］適用例１ないし適用例３のいずれか記載の印刷画像の評価方法であって、前記評価工程は、前記評価データが有する階調値についての、局所的な領域内でのばらつきの程度に基づいて、前記印刷画像を評価する
印刷画像の評価方法。
【００１５】
かかる方法によれば、局所的に発生する印刷ムラを好適に評価できる。
【００１６】
［適用例５］適用例１ないし適用例４のいずれか記載の印刷画像の評価方法であって、前記評価工程は、（１）前記評価データを構成するデータ群の各々の前記１つの方向に沿った変化をグラフ化した場合に得られる変化ラインの底部と、該変化ラインのうちの頂部の各々をつなぐ第１のラインと、の差分の絶対値と、（２）前記変化ラインの前記頂部と、該変化ラインのうちの底部の各々をつなぐ第２のラインと、の差分の絶対値とのうちの最大値に応じて、前記印刷画像を評価する印刷画像の評価方法。
【００１７】
視覚特性によれば、画素単位での階調変化は、視認されにくい。また、視覚特性によれば、変化ラインの頂部や底部は視認されやすい。このため、第１のラインや第２のラインが、実際に視認される階調変化に近いと言える。したがって、適用例５の方法によれば、視覚特性に即した印刷ムラの評価を行える。なお、適用例５の方法において、変化ライン、第１のラインおよび第２のラインの少なくとも一部は、評価データを実際にグラフ化して取得される必要は必ずしもない。演算処理によって、評価データから、変化ライン、第１のラインおよび第２のラインの少なくとも一部のデータの値が取得されてもよい。
【００１８】
［適用例６］適用例１ないし適用例５のいずれか記載の印刷画像の評価方法であって、前記評価工程は、前記評価データのうちの、該評価データのばらつきの程度に少なくとも基づいて定められた閾値条件を満たすデータに基づいて、前記印刷画像を評価する印刷画像の評価方法。
【００１９】
かかる方法によれば、印刷画像のうちの印刷ムラとして視認されやすい部分に対応するデータに基づいて、印刷画像の評価を好適に行うことができる。かかる方法は、幅の小さい印刷ムラ、例えば、バンディングの評価に適している。
【００２０】
［適用例７］前記評価工程は、前記評価データを用いて算出される指標値によって、前記印刷画像を評価する適用例１ないし適用例６のいずれか記載の印刷画像の評価方法。
【００２１】
かかる方法によれば、印刷ムラの程度を定量化できる。
【００２２】
［適用例８］前記評価工程は、前記評価値データから求められる特徴量の領域分布を図化することによって、前記印刷画像を評価する適用例１ないし適用例７のいずれか記載の印刷画像の評価方法。
【００２３】
かかる方法によれば、視覚的に印刷画像の評価を行える。また、どの領域に印刷ムラが発生しているのかを容易に評価できる。
【００２４】
［適用例９］前記１つの方向は、前記印刷画像を印刷する印刷装置が行う走査の方向である適用例１ないし適用例８のいずれか記載の印刷画像の評価方法。
かかる方法によれば、特に主走査方向や副走査方向などの走査の方向の印刷ムラを評価できる。なお、印刷装置がシリアル式のインクジェットプリンターの場合、印刷ヘッドが往復動する方向が主走査方向であり、紙送りされる方向が副走査方向となる。また、バンディングや濃度ムラなどの印刷ムラは走査の方向に沿って生じやすい。
【００２５】
［適用例１０］前記１つの方向は、評価する印刷ムラの方向に交差する方向である適用例９記載の印刷画像の評価方法。
かかる方法によれば、印刷画像の評価を好適に行うことができる。
【００２６】
［適用例１１］前記バンドパスフィルター処理は、評価する印刷ムラの性質に応じて選択される適用例１ないし適用例１０のいずれか記載の印刷画像の評価方法。
かかる方法によれば、印刷ムラの種類、要因、方向、幅（印刷ムラの方向と直交する方向の幅）、周期などの印刷ムラの性質のうち、評価対象となる印刷ムラに応じた周波数を抽出するバンドパスフィルターを用いて、バンドパスフィルター処理を行うことができる。その結果、評価対象外の印刷ムラを除外して、特定の印刷ムラのみを精度良く評価することができる。
【００２７】
本発明は、種々の形態で実現することが可能である。例えば、上述した印刷画像の評価方法の他に、印刷画像評価装置、当該装置に用いるプログラム、当該プログラムをコンピューターで読み取り可能に記録した記憶媒体等の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】印刷画像の評価方法を利用した評価装置２０の概略構成を示す説明図である。
【図２】評価装置２０における知覚画像データ取得処理の流れを示す説明図である。
【図３】評価装置２０における知覚画像データ取得処理の流れを示す説明図である。
【図４】評価装置２０における知覚画像データ取得処理の流れを示す説明図である。
【図５】評価装置２０における評価処理（第１の方法）を示す説明図である。
【図６】評価装置２０における評価処理（第２の方法）を示す説明図である。
【図７】評価装置２０における評価処理（第３の方法）を示す説明図である。
【図８】評価装置２０における評価処理（第４の方法）を示す説明図である。
【図９】包絡画像データの作成方法を示す説明図である。
【図１０】評価装置２０における評価処理（第５の方法）を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
Ａ．実施例：
図１は、評価装置２０の概略構成を示す。評価装置２０は、印刷装置で印刷された印刷画像、より具体的には、印刷画像に発生する帯状の印刷ムラを評価する装置である。本実施例では、印刷装置として、シリアル式のインクジェットプリンターを使用して印刷された印刷画像を評価するものとして説明する。
【００３０】
評価装置２０は、ＣＰＵ３０と、ＲＯＭ４０と、ＲＡＭ５０と、入力機構６０と、スキャナー７０と、印刷装置８０とを備えている。入力機構６０は、ユーザーの指示の入力を受け付けるユーザーインターフェースである。入力機構６０は、本実施例では、操作パネルである。ただし、評価装置２０がコンピューターなどの情報処理装置として構成される場合には、キーボードやマウスなどとしてもよい。スキャナー７０は、印刷ムラの評価対象としての印刷画像を画像データに変換する。印刷装置８０は、印刷ムラの評価結果を出力する。本実施例では、入力機構６０、スキャナー７０および印刷装置８０は、評価装置２０に組み入れられている。ただし、これらは、ケーブルや無線通信手段などによって通信可能に、評価装置２０に接続される構成であってもよい。
【００３１】
ＣＰＵ３０は、不揮発性記憶媒体としてのＲＯＭ４０に記憶されたプログラムをＲＡＭ５０に展開して実行することによって、評価装置２０の動作全般を制御する。ＣＰＵ３０は、当該プログラムを実行することによって、入力部３１、平均化部３２、周波数変換部３３、フィルター処理部３４、逆周波数変換部３５、抽出部３６、評価部３７、出力部３８としても機能する。これらの機能の少なくとも一部は、評価装置２０が備える電気回路がその回路構成に基づいて動作することによって実現されてもよい。
【００３２】
入力部３１は、評価対象としての印刷画像を表す画像データの入力を受け付ける。入力部３１が受け付ける画像データを、「初期画像データ」とも呼ぶ。本実施例では、初期画像データは、スキャナー７０によってスキャニングされた画像データである。ただし、入力部３１は、ネットワークを介して、または、ＵＳＢなどの各種インターフェースなどを介して、初期画像データを受け付けてもよい。
【００３３】
平均化部３２は、区間平均化処理行う。「区間平均化処理」とは、入力された画像データを、所定の方向に沿った、予め定められた数の区間で平均化する処理である。この処理の詳細については、後述する。
【００３４】
周波数変換部３３は、平均化部３２によって処理されたデータを周波数データに変換する。本実施例では、周波数変換として、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）を採用している。ただし、周波数変換の手法は、特に限定するものではなく、周波数解析に使用される種々の手法、例えば、データ点数が制限されない離散フーリエ変換（ＤＦＴ：Discrete Fourier Transform）や、離散ウエーブレット変換などを採用してもよい。
【００３５】
フィルター処理部３４は、周波数変換部３３によって処理されたデータをバンドパスフィルター処理する。本実施例では、フィルター処理部３４は、低周波抽出用の第１のバンドパスフィルターと、中周波抽出用の第２のバンドパスフィルターと、高周波抽出用の第３のバンドパスフィルターとを、選択的に使用可能に構成される。
【００３６】
逆周波数変換部３５は、フィルター処理部３４によって処理されたデータを逆変換（ＩＦＦＴ：Inverse FFT）する。抽出部３６は、逆周波数変換部３５によって処理されたデータを、交流成分からなるデータ（以下、単に「ＡＣ成分データＤａｃ」とも呼ぶ）と直流成分からなるデータ（以下、単に「ＤＣ成分データＤｄｃ」とも呼ぶ）とに分離し、ＡＣ成分データＤａｃを抽出する。ＡＣ成分データＤａｃおよびＤＣ成分データＤｄｃの詳細については後述する。
【００３７】
評価部３７は、抽出部３６によって処理されたデータ、具体的には、ＡＣ成分Ｄａｃに基づいて、印刷ムラの評価を行う。出力部３８は、評価部３７によって評価された結果を、出力装置としての印刷装置８０に出力する。本実施例では、出力される評価結果は、所定の指標値である。印刷装置８０は、出力部３８によって出力されたデータを印刷する。
【００３８】
かかる評価装置２０によって、印刷画像の印刷ムラを評価する処理は、知覚画像データを取得する処理と、知覚画像データに基づいて、印刷ムラを評価する処理とに分類できる。以下、この２つの処理について、説明する。ここで「知覚画像データ」とは、抽出部３６の処理を経て得られる画像を示す。
【００３９】
図２〜図４は、知覚画像データ取得処理の流れを示す。本実施例では、特に断る場合を除いて、印刷ムラの１種である濃度ムラの評価を行うものとして説明する。図２に示す初期画像データＩＤは、スキャナー７０によって画像データ化され、入力部３１によって受け付けられた、印刷ムラの評価対象としての画像データである。図示するように、初期画像データＩＤでは、副走査方向に沿った帯状の濃度ムラが生じている。このように印刷ムラ（濃度ムラ）が所定の方向に沿って生じている場合において、当該所定の方向を「印刷ムラ（濃度ムラ）の方向」とも呼ぶ。
【００４０】
初期画像データＩＤは、本実施例では、Ｌ*ａ*ｂ*表色系のデータである。ただし、表色系は、特に限定するものではない。図２に示す初期画像データＩＤは、一例として、初期画像データＩＤを構成する各画素のＬ*値を、その変動差として視覚的に表示したものである。以下で説明する知覚画像データ取得処理は、本実施例では、初期画像データＩＤのＬ*値、ａ*値、ｂ*値のそれぞれに対して実行される。
【００４１】
知覚画像データ取得処理が開始されると、評価装置２０のＣＰＵ３０は、まず、平均化部３２の処理として、初期画像データＩＤに対して区間平均化処理を行い、平均化データＤ１を生成する（ステップＳ１１０）。この区間平均化処理では、初期画像データＩＤの階調値を、評価対象の印刷ムラの方向に沿った、予め定められた数の区間で平均化する。例えば、図２に示すように、印刷ムラの方向（副走査方向に対応する方向）に沿った画素Ｐ１１〜Ｐ１５からなる５画素の区間における階調値の平均値が、平均値算出対象画素としての、平均化データＤ１の画素Ｐ１３の値として決定される。なお、区間の画素数については、平均化する対象の区間の実距離（大きさ）が適宜設定され、この実距離と画像の解像度から、平均化する対象の区間の画素数が算出される。区間平均化処理を行う印刷ムラの方向は、ユーザーの操作によって、入力機構６０を介してＣＰＵ３０に入力される。かかる処理は、印刷ムラの方向に沿って、区間を１画素ずつずらしながら繰り返し行われる。また、印刷ムラの方向に沿った１つのデータ列について平均値が算出されると、区間は、印刷ムラに直交する方向に移動される。これらの処理を繰り返すことによって、平均化データＤ１は生成される。かかる区間平均化を行うことによって、スキャナー７０によって印刷画像を読み込んで、画像データ化する際に画像データに混入するノイズの影響を緩和できる。
【００４２】
区間平均化処理が行われると、ＣＰＵ３０は、平均化データＤ１に対して、ＦＦＴ前処理を行い、変換対象データＤ２を生成する（ステップＳ１２０）。この処理は、ＦＦＴを行うために、平均化データＤ１の縦方向（列方向）の画素数と、横方向（行方向）の画素数とを、いずれも２のべき乗の画素数に変換する処理である。
【００４３】
本実施例では、画像補完アルゴリズムを使用して、平均化データＤ１を拡張することによって、変換対象データＤ２が取得される。画像補完アルゴリズムとしては、周知の種々のアルゴリズムを使用できる。こうしたアルゴリズムとしては、例えば、テクスチャ合成アルゴリズムが知られている。本実施例のように、画像補完アルゴリズムを使用することによって、評価対象画像の全領域を評価できる。なお、画像補完に代えて、画像の切り取りを行ってもよい。この場合、後述するステップＳ１７０は不要となる。
【００４４】
ＦＦＴ前処理を行うと、ＣＰＵ３０は、周波数変換部３３の処理として、変換対象データＤ２に対して１次元ＦＦＴ処理を行い、周波数データＤ３を生成する（ステップＳ１３０）。ステップＳ１３０では、変換対象データＤ２は行ごとにＦＦＴされる。つまり、１つの方向、より具体的には、印刷ムラの方向と直交する方向（主走査方向に対応する方向）について、１次元ＦＦＴが実行される。
【００４５】
図３に示すように、１次元ＦＦＴ処理を行うと、ＣＰＵ３０は、フィルター処理部３４の処理として、周波数データＤ３に対して、バンドパスフィルターＢＰＦを用いて、バンドパスフィルター処理（周波数フィルターリング処理）を行い、フィルター後データＤ４を生成する（ステップＳ１４０）。フィルター後データＤ４は、周波数データＤ３と、バンドパスフィルターＢＰＦとの行ごとの積を求めることによって生成される。
【００４６】
ステップＳ１４０で使用されるバンドパスフィルターＢＰＦは、評価対象の印刷ムラの性質に応じて決定される。「印刷ムラの性質」とは、印刷ムラの種類、要因、方向、幅（印刷ムラの方向と直交する方向の幅）、周期などをいう。印刷ムラの性質は、評価対象の印刷物を印刷する印刷装置の仕様、例えば、１回の副走査における副走査量、印刷用紙を搬送するローラーの周長などにも影響される。本実施例では、ユーザーが、評価対象の印刷ムラの性質に応じて、上述した第１〜第３のバンドパスフィルターのうちの１つを、入力機構６０を介して入力し、ＣＰＵ３０がこれを受け付ける。なお、ユーザーが評価対象の印刷ムラの性質を入力し、ＣＰＵ３０が、入力された印刷ムラの性質に応じて、バンドパスフィルターＢＰＦを選択してもよい。本実施例のように、評価対象の印刷ムラの性質に応じてバンドパスフィルターＢＰＦを決定することによって、評価対象外の印刷ムラを除外して、特定の印刷ムラのみを精度良く評価することができる。
【００４７】
視覚特性によれば、１つの方向に沿った印刷ムラを感知した後は、他の方向に沿った印刷ムラに対する感度が低下する。この点は、複数の周波数帯域の印刷ムラが混在する場合も同様である。このため、ステップＳ１３０，Ｓ１４０によれば、初期画像データＩＤに対して、視覚特性との一致性を高めることができる。
【００４８】
バンドパスフィルター処理を行うと、ＣＰＵ３０は、逆周波数変換部３５の処理として、フィルター後データＤ４に対して１次元ＩＦＦＴ処理を行い、逆変換後データＤ５を生成する（ステップＳ１５０）。ステップＳ１５０では、フィルター後データＤ４は、行ごとにＩＦＦＴされる。
【００４９】
ＩＦＦＴ処理を行うと、ＣＰＵ３０は、抽出部３６の処理として、逆変換後データＤ５をＤＣ成分データＤｄｃとＡＣ成分データＤａｃとに分離し、ＡＣ成分データＤａｃを抽出する（ステップＳ１６０）。ＤＣ成分データＤｄｃは、逆変換後データＤ５の行方向、すなわち、印刷ムラの方向と直交する方向のデータ値（階調値）についての、行ごとのベースラインである。ＤＣ成分データＤｄｃは、行方向には、階調値の変化を有しておらず、列方向のみに階調値の変化を有する。一方、ＡＣ成分データＤａｃは、逆変換後データＤ５の行方向、すなわち、印刷ムラと直交する方向のデータ値（階調値）についての変化を行ごとに表すデータである。ＡＣ成分データＤａｃは、逆変換後データＤ５から、印刷ムラの方向の階調値の変化を除去したデータであるとも言える。
【００５０】
ＡＣ成分データＤａｃは、例えば、最初の１列分のデータの階調値を、基準値としての同一の階調値に書き換えた上で、各データの行方向における、当該基準値に対する変動値を算出することによって取得できる。
【００５１】
図４に示すように、ＤＣ成分データＤｄｃは、印刷ムラの方向にのみ階調値の変化を有しており、印刷ムラの方向と直交する方向には階調値の変化を有さない。このため、上述した視覚特性によれば、ＤＣ成分データＤｄｃの階調値の変化は、ほとんど視認されない。したがって、印刷ムラの方向の階調値の変化が除去されたＡＣ成分データＤａｃは、逆変換後データＤ５と比べて、視覚特性にいっそう一致するデータであると言える。
【００５２】
なお、ＤＣ成分データＤｄｃは、評価対象の印刷ムラの方向にのみ階調値が変化するデータである。一方、ＡＣ成分データＤａｃは、評価対象の印刷ムラの方向と直交する方向にのみ階調値が変化するデータである。ここでは、評価対象の印刷ムラは副走査方向に対応する方向のムラである。このため、ＤＣ成分データＤｄｃは、副走査方向にのみ階調値が変化するデータである。そして、ＡＣ成分データＤａｃは、主走査方向にのみ階調値が変化するデータである。しかし、評価対象の印刷ムラが主走査方向に対応する方向のムラである場合には、ＤＣ成分データＤｄｃは、主走査方向にのみ階調値が変化するデータとなり、ＡＣ成分データＤａｃは、副走査方向にのみ階調値が変化するデータとなる。
【００５３】
逆変換後データＤ５の分離を行うと、ＣＰＵ３０は、ＡＣ成分データＤａｃに対して、切り抜き処理を行い、知覚画像データＤ６を生成する（ステップＳ１７０）。ステップＳ１７０は、上記のステップＳ１２０（図２参照）で拡張された画像サイズを、もとの初期画像データＩＤのサイズに戻す処理である。つまり、ステップＳ１７０は、ＡＣ成分データＤａｃの各画素うちの、初期画像データＩＤの各画素に対応する画素群のみを抽出する処理である。こうして、知覚画像データ取得処理は終了となる。なお、ＡＣ成分データＤａｃに代えて、逆変換後データＤ５を知覚画像データとして取得してもかまわない。
【００５４】
以上説明したように、知覚画像データＤ６は、初期画像データＩＤと比べて、視覚特性との一致性が高まったデータである。かかる知覚画像データＤ６は、印刷ムラを評価する評価処理に用いられる。評価処理は、知覚画像データＤ６の階調値に基づいて、印刷ムラを評価する処理であり、ＣＰＵ３０の評価部３７の処理として実行される。本実施例では、評価処理は、知覚画像データ取得処理の終了に続いて実行される。また、本実施例では、評価処理は、ＡＣ成分ＤａｃのＬ*値、ａ*値、ｂ*値のそれぞれに対して実行される。つまり、評価処理は、Ｌ*値で構成される知覚画像データＤ６、ａ*値で構成される知覚画像データＤ６、ｂ*値で構成される知覚画像データＤ６の各々に対して実行される。評価処理は、種々の態様とすることができる。以下に、いくつかの態様を例示する。
【００５５】
図５は、評価処理の第１の方法を示す。第１の方法に基づく評価処理が開始されると、ＣＰＵ３０は、知覚画像データＤ６を構成する全画素の階調値の標準偏差を取得する（ステップＳ２１０）。印刷ムラの色の変化の程度が大きくなるほど、つまり、視認されやすい印刷ムラほど、知覚画像データＤ６の標準偏差が大きくなるので、当該標準偏差は、印刷ムラの程度を表す指標値として利用できる。かかる指標値は、標準偏差に限るものではなく、知覚画像データＤ６が有する階調値についてのばらつきの程度と相関のある種々の特徴量、例えば、分散としてもよい。
【００５６】
図６は、評価処理の第２の方法を示す。第２の方法に基づく評価処理が開始されると、ＣＰＵ３０は、知覚画像データＤ６に基づいて局所標準偏差を算出し、局所標準偏差データＤ７を生成する（ステップＳ２２０）。「局所標準偏差」とは、知覚画像データＤ６を構成する全画素の各階調値のうちの局所領域（全画素よりも画素数が少ない領域）における標準偏差である。局所標準偏差は、上記のステップＳ１１０と同様に、予め定められた数の局所領域内の画素の各々が有する階調値に基づいて、局所標準偏差を決定する対象である画素の移動に応じて局所領域を移動させながら、局所標準偏差データＤ７の画素ごとに１つずつ算出される。図６では、知覚画像データＤ６の局所領域としての画素Ｐ１１〜Ｐ５１の階調値から算出された局所標準偏差の値が、局所標準偏差データＤ７の画素Ｐ３１に格納される様子を示している。なお、標準偏差に代えて、種々の特徴量を採用してもよいことは、上記ステップＳ２１０と同様である。
【００５７】
印刷ムラは、印刷ムラの方向に直交する方向における色の変化によって生じるので、当該局所領域は、印刷ムラの方向と直交する方向（ここでは行方向）に並ぶ複数の画素からなる領域とすることが望ましい。ただし、当該局所領域は、列方向にも広がりがある、つまり、列方向にも２画素以上を有する領域としてもよい。局所領域の範囲は、評価対象の印刷ムラの発生ピッチや観察距離などに応じて適宜設定すればよい。例えば、局所領域の範囲は、５ｃｍの印刷領域に相当する画素数としてもよい。また、評価対象の印刷ムラの発生ピッチが狭いほど、局所領域の範囲を狭くすることが好ましい。
【００５８】
局所標準偏差を算出すると、ＣＰＵ３０は、局所標準偏差データＤ７を構成する各々の局所標準偏差の値のうちの最大値を取得する（ステップＳ２３０）。視覚特性によれば、１つの領域の印刷ムラが顕著に感知されると、他の領域の印刷ムラは知覚感度が低下する。つまり、最大値に対応する局所領域は、印刷ムラが最も視認されやすい領域である。したがって、当該最大値は、印刷ムラとして視認されやすい領域についての印刷ムラの程度を表す指標値となり得る。当該指標値は、視覚特性との一致性が高い。
【００５９】
図７は、評価処理の第３の方法を示す。第３の方法に基づく評価処理が開始されると、ＣＰＵ３０は、知覚画像データＤ６に基づいて、局所最大値と局所最小値との差分値（局所差分値とも呼ぶ）を算出し、局所差分データＤ８を生成する（ステップＳ２４０）。「局所最大値」とは、知覚画像データＤ６の一部の局所領域における、各画素の階調値のうちの最大値である。「局所最小値」とは、知覚画像データＤ６の一部の局所領域における、各画素の階調値のうちの最小値である。局所領域は、上記のステップＳ２２０（図６参照）と同様の考え方に基づいて設定できる。図７では、知覚画像データＤ６の局所領域としての画素Ｐ１１〜Ｐ５１の階調値のうちの最大値と最小値との差分値が、局所差分データＤ８の画素Ｐ３１に格納される様子を示している。
【００６０】
局所差分値を算出すると、ＣＰＵ３０は、局所差分データＤ８を構成する各々の局所差分値のうちの最大値を取得する（ステップＳ２５０）。視覚特性によれば、画素単位での階調値の変動までは視認されず、最大値や最小値（最大値と最小値との差）が視認されやすい。したがって、局所差分値の最大値は、印刷ムラとして最も視認されやすい領域についての印刷ムラの程度を表す指標値となり得る。当該指標値は、視覚特性との一致性が高い。
【００６１】
図８は、評価処理の第４の方法を示す。第４の方法に基づく評価処理が開始されると、ＣＰＵ３０は、知覚画像データＤ６に基づいて、包絡画像データＤ９１およびＤ９２を生成する（ステップＳ２６０）。
【００６２】
図９は、包絡画像データＤ９１，Ｄ９２の生成方法を示す。図９の左欄は、知覚画像データＤ６についての行方向（主走査方向に対応する方向）の各画素位置におけるＬ*値の変化を示すグラフである。変化ラインＬｖは、実空間波形、すなわち、Ｌ*値そのものの変化を示す。第１のラインＬ１は、変化ラインＬｖのうちの各頂部をつなぐラインである。「頂部」とは、Ｌ*値の変化の上に凸である部分の頂点である。第２のラインＬ２は、変化ラインＬｖのうちの各底部をつなぐラインである。「底部」とは、Ｌ*値の変化が下に凸である部分の頂点である。
【００６３】
図９の右欄は、左欄の知覚画像データＤ６から生成される包絡画像データＤ９１，９２を示す。包絡画像データＤ９１は、変化ラインＬｖと第２のラインＬ２との差分値（Ｌｖ−Ｌ２）として求められる。包絡画像データＤ９２は、変化ラインＬｖと第１のラインFF2C１との差分値（Ｌｖ−Ｌ１）として求められる。包絡画像データＤ９１は、正の値であり、包絡画像データＤ９２は、負の値である。これらの差分値が行ごとに求められることによって、知覚画像データＤ６と同数の画素数を有する包絡画像データＤ９１，９２が生成される。
【００６４】
包絡画像データＤ９１，９２を生成すると、ＣＰＵ３０は、包絡画像データＤ９１，Ｄ９２の各画素の階調値の絶対値のうちの最大値を取得する（ステップＳ２７０）。包絡画像データＤ９１の各画素の階調値の絶対値のうちの最大値は、変化ラインＬｖの頂部と、当該頂部が属する画素位置における第２のラインＬ２との差分（絶対値）のうちの最大値を意味する。同様に、包絡画像データＤ９２の各画素の階調値の絶対値のうちの最大値は、変化ラインＬｖの底部と、当該底部が属する画素位置における第１のラインＬ１との差分（絶対値）のうちの最大値を意味する。
【００６５】
視覚特性によれば、画素単位での階調値の変動までは視認されない。一方で、階調値の最大値や最小値は視認されやすい。つまり、変化ラインＬｖの底部や頂部は視認されやすいが、２つの頂部間、または、複数の底部間の階調変化は、当該頂部間または底部間を結んだライン上の変化として視認されやすい。したがって、第４の方法による指標値は、印刷ムラとして最も視認されやすい領域についての印刷ムラの程度を表す指標値となり得る。当該指標値は、視覚特性との一致性が高い。
【００６６】
図１０は、評価処理の第５の方法を示す。ここでは、主走査方向に沿ってバンディングが発生した印刷画像から得られた知覚画像データＤ１６を用いて評価処理を行うものとして説明する。知覚画像データＤ１６の生成に際しては、上記ステップＳ１１０では、印刷ムラの方向と直交する方向としての副走査方向に対応する方向について、１次元ＦＦＴが実行される。第５の方法に基づく評価処理が開始されると、ＣＰＵ３０は、知覚画像データＤ１６に基づいて、閾値処理を行い、抽出データＤ１７を生成する（ステップＳ２８０）。「閾値処理」とは、知覚画像データＤ１６のばらつきの程度に少なくとも基づいて定められた閾値条件を満たすデータを抽出する処理である。データの抽出には、マスキングが使用される。
【００６７】
閾値処理によって、ばらつきの程度が所定以上に大きいデータのみが抽出される。本実施例では、閾値条件を３σ（σは標準偏差）とした。つまり、知覚画像データＤ１６を構成する全ての画素の階調値のうちの、３σ（平均値±３σ）の範囲を超える階調値のデータが抽出される。本実施例では、３σの値は、固定的な１つの値として与えられる。すなわち、３σの値は、知覚画像データＤ１６を構成する全ての画素の階調値に基づいて算出される。
【００６８】
ただし、３σの値は、局所的に求めてもよい。具体的には、知覚画像データＤ１６を複数の領域に分割して、当該領域ごとに３σの値を算出してもよい。あるいは、上記のステップＳ１１０と同様に、移動する区間によって、画素位置ごとに３σの値を算出してもよい。また、閾値条件は、３σに限るものではない。閾値条件の基準となるばらつきの程度は、適宜設定すればよい。さらに、閾値条件として、ばらつきの程度以外の要素を付加することもできる。例えば、主軸長さや主軸角度などの閾値条件を設定してもよい。
【００６９】
抽出データＤ１７を生成すると、ＣＰＵ３０は、抽出データＤ１７の各階調値の平均値を取得する（ステップＳ２９０）。バンディングのような極めて細いスジ状のムラは、ある程度の濃度差がないと視認されない。閾値処理された後に算出された平均値は、視認され得る印刷ムラの発生の程度を示す指標値となり得る。なお、指標値は、平均値に限らず、種々の特徴量としてもよい。例えば、指標値を最大値とすれば、最も視認されやすい印刷ムラの程度を表す指標値になり得る。第５の方法は、バンディングなどの細いスジ状の印刷ムラの評価に有効である。
【００７０】
上述した第４の方法において、閾値処理を行う前に、畳み込みを行ってもよい。この処理は、着目位置に対して近傍位置と適宜の重み付けをすることで、新たな階調値を得る処理である。かかる処理を行えば、スパイク特徴を有するスジムラを抽出しやすくでき、より視覚判断にあう指標値の取得ができる。たとえば、着目位置において最大であり、着目位置から離れるほど小さくなる重み付けを、着目位置の画素および着目位置の近傍位置にある画素に対して行うこととする。そして、抽出データＤ１７の各画素について順に、その画素および近傍位置にある画素の階調値にその重みを掛け合わせて、その画素および近傍位置にある画素に対応する階調値の組合せを得る。そのようにして得た、抽出データＤ１７の画素位置に対応する各階調値を、抽出データＤ１７の各画素について足し合わせて、抽出データＤ１７の各画素についての新たな階調値とする。
【００７１】
以上説明した評価処理によって、指標値を取得すると、ＣＰＵ３０は、出力部３８の処理として、Ｌ*値、ａ*値、ｂ*値のそれぞれについての指標値を表す印刷物を印刷するための印刷データを印刷装置８０に出力する。ユーザーは、その印刷結果を確認して、印刷ムラを定量的に評価できる。ＣＰＵ３０は、上述した複数の評価処理のうちの２以上の処理を実行して、２種類以上の指標値を出力してもよい。こうすれば、印刷ムラを多面的に評価できる。
【００７２】
Ｂ．変形例：
Ｂ−１．変形例１：
ＣＰＵ３０は、Ｌ*値、ａ*値、ｂ*値の３つの指標値に加えて、あるいは、代えて、Ｌ*値、ａ*値、ｂ*値のそれぞれの指標値を所定の重み付け係数で重み付けた１つの指標値を出力してもよい。また、Ｌ*ａ*ｂ*の各チャンネルの一部分のみについての指標値を出力してもよい。
【００７３】
Ｂ−２．変形例２：
ＣＰＵ３０は、指標値に代えて、あるいは、加えて、知覚画像データＤ６，Ｄ１６から求められる特徴量の領域分布を図化した画像データを出力してもよい。かかる画像データとしては、例えば、上述した局所標準偏差データＤ７（図６参照）、局所差分データＤ８（図７参照）、包絡画像データＤ９１，Ｄ９２（図８参照）、局所標準偏差データＤ７（図１０参照）などとすることができる。かかる構成によれば、どの領域に印刷ムラが発生しているのかを容易に評価できる。かかる図化した画像データは、Ｌ*値、ａ*値、ｂ*値をそれぞれ合成したカラー画像としてもよい。かかる構成によれば、実際に視認される色変動に近い画像に基づいて評価できる。
【００７４】
Ｂ−３．変形例３：
印刷ムラの評価結果（指標値や画像データ）の出力先は、印刷装置８０に限らない。例えば、ＣＰＵ３０は、表示装置、記憶装置、情報処理装置などに評価結果を出力してもよい。
【００７５】
なお、本発明は、上述の実施形態や実施例、変形例に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態、実施例、変形例中の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるい、上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。
【符号の説明】
【００７６】
２０…評価装置
３０…ＣＰＵ
３１…入力部
３２…平均化部
３３…周波数変換部
３４…フィルター処理部
３５…逆周波数変換部
３６…抽出部
３７…評価部
３８…出力部
４０…ＲＯＭ
５０…ＲＡＭ
６０…入力機構
７０…スキャナー
８０…印刷装置
ＩＤ…初期画像データ
Ｄ１…平均化データ
Ｄ２…変換対象データ
Ｄ３…周波数データ
Ｄ４…フィルター後データ
Ｄ５…逆変換後データ
Ｄ６…知覚画像データ
Ｄ７…局所標準偏差データ
Ｄ８…局所差分データ
Ｄ１６…知覚画像データ
Ｄ１７…抽出データ
Ｄ９１…包絡画像データ
Ｄ９２…包絡画像データ
Ｌｖ…変化ライン
Ｌ１…第１のライン
Ｌ２…第２のライン
ＢＰＦ…バンドパスフィルター
【図１】
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【図９】
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【図２】
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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１０】
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