(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原画像を少なくとも３原色を含むｎ版の網点面積率データに変換し、これらの網点面積率データを用い、カラー印刷機により作製されるカラー印刷物のカラー印刷プルーフを画像出力装置によって出力するために、前記カラー印刷物の像構造を予測するための階調画像データに変換するに際し、
予め、各版の０％〜１００％の網点面積率データをＮ段に分け、全Ｎn 色の各単色画像に対して前記像構造を予測するための前記階調画像データを求めて、前記像構造予測に必要な繰り返し画素サイズを持ち、位置パラメータとｎ個の色パラメータとを引き数とするルックアップテーブルを作成しておき、
前記原画像のｎ版の網点面積率データを前記ルックアップテーブルを参照して前記階調画像データに変換することを特徴とする像構造予測処理方法。
【請求項２】
前記原画像の各版の網点面積率データは、前記階調画像データに変換される前に、前記像構造を強調するために、印刷の線数および網角度により決定される格子の周期に依存した調整可能な重みにより近傍画素と重み付け平均されることを特徴とする請求項１に記載の像構造予測処理方法。
【請求項３】
前記格子の周期に依存した重みを、前記近傍画素と同一マスクサイズの加重マトリクスの各要素に配列するとともに、この加重マトリクスの各要素に配列される重みをＦ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）とし、Ｅ（ｋ，ｌ）を中心の係数が１、その他が０である、前記加重マトリクスと同サイズの係数マトリックスとし、前記重みの調整率をαとするとき、調整された前記加重マトリクスの各要素に配列される重みＦ’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）は、下記式（１）で与えられることを特徴とする請求項１または２に記載の像構造予測処理方法。
0003904160.tif 000020
ここで（ｉ，ｊ）は前記変換しようとする画素の前記原画像座標の位置を示し、（ｋ，ｌ）は前記近傍画素と同一マスクサイズの加重マトリクス座標の位置を示す。
【請求項４】
前記ルックアップテーブルの作成は、
前記単色画像の各ｎ版分の網点面積率データのそれぞれに対して前記カラー印刷物の解像度よりも高い解像度を有する閾値マトリクスを参照し、前記ｎ版分の網点面積率データをそれぞれビットマップデータに変換し、
このｎ版分のビットマップデータを同時に参照して、各ｎ版の有無についての２n 色の各色毎の面積率を前記ビットマップデータの一定範囲毎に数え上げ、
予め求めておいた前記２n 色の各色毎の測色値データに対してこの一定範囲毎に数え上げた面積率を重み係数として第１の平均測色値データを計算し、
この第１の平均測色値データに対して、前記画像出力装置の画素より大きい範囲で順次アンチエリアジングフィルタ処理を行い前記画像出力装置の画素に対応する第２の平均測色値データに変換し、
この第２の平均測色値データを前記階調画像データとすることによって得られることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の像構造予測処理方法。
【請求項５】
前記ルックアップテーブルを構成する階調画像データを前記第１の階調画像データとし、
前記各単色画像について、この第１の階調画像データに基づいて前記画像出力装置で当該単色画像のテストプルーフを出力した後、このテストプルーフの色を測色計で計測し、
得られた測色値データと前記繰り返し画素サイズの全画素に亘る前記第１の階調画像データの平均値の目標値データとを用いて前記繰り返し画素サイズの全画素の前記第１の階調画像データを色補正処理して第２の階調画像データを得、
この第２の階調画像データを用いて前記ルックアップテーブルを構成することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の像構造予測処理方法。
【請求項６】
前記単色画像について、共通色空間の表色値の１つに関し、前記測色値データをＸｏｕｔ、前記目標値データをＸａ、前記第１の階調画像データをＸｉ、前記第２の階調画像データをＸｐｉとし、前記繰り返し画素サイズをｍT ×ｎT 画素とする時、前記色補正処理は、下記式（２）で表わされる請求項５に記載の像構造予測処理方法。
Ｘｐｉ＝（Ｘｉ／Ｘｏｕｔ）×Ｘａ（ｉ＝１〜ｍT ×ｎT ）  …（２）
【請求項７】
前記ルックアップテーブルを構成する前記階調画像データを第３の階調画像データとし、
前記各単色画像について、この第３の階調画像データを前記繰り返し画素サイズの全画素に亘って平均してその平均値を求め、
前記像構造の強度を調整するために、この平均値を中心に各画素の前記第３の階調画像データと前記平均値との距離を調整して、前記像構造の強度調整処理を行い、第４の階調画像データを得、
この第４の階調画像データを用いて前記ルックアップテーブルを構成することを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の像構造予測処理方法。
【請求項８】
前記単色画像について、共通色空間の表色値の１つに関し、前記平均値を
Ｘａｖｅ、前記第３の階調画像データをＸｑｉ、前記第４の階調画像データを
Ｘｒｉとし、前記繰り返し画素サイズをｍT ×ｎT 、像構造の強調割合をγとする時、前記像構造の強度調整処理は、下記式（３）で表わされる請求項７に記載の像構造予測処理方法。
Ｘａｖｅ＝（Σi Ｘｑｉ）／（ｍT ×ｎT ）
Ｘｒｉ＝Ｘａｖｅ×（Ｘｑｉ／Ｘａｖｅ）＾γ）          …（３）
ここで、ｉ＝１〜ｍT ×ｎT であり、Σi Ｘｑｉは、Ｘｑｉをｉが１からｍT ×ｎT までの和を表し、（Ｘｑｉ／Ｘａｖｅ）＾γは、（Ｘｑｉ／Ｘａｖｅ）のγ乗を表すものとする。
【請求項９】
前記色補正処理および前記像構造の強度調整処理は、この順序で少なくとも１回行われる請求項７または８に記載の像構造予測処理方法。
【請求項１０】
前記色補正処理および前記像構造の強度調整処理は、この順序で１回行われた後、前記色補正処理のみが少なくとも１回繰り返される請求項９に記載の像構造予測処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、刷版が装着されたカラー印刷機により網点画像（網画像ともいう）によるカラー印刷物を実際に作成する前に、カラープリンタやＣＲＴディスプレイ等の画像出力装置により校正のためのカラー印刷プルーフ（カラー印刷校正刷りともいう）を作成するシステムに適用して、モアレやローゼット等の像構造をカラー印刷プルーフに表現可能な像構造予測処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、製品としての網点画像からなるカラー印刷物をカラー印刷機により作成する前に、色等の校正用のカラー印刷プルーフを、濃度階調方式（連続階調方式ともいう）により画像毎の画素を形成するカラープリンタで作成していた。
カラー印刷プルーフを作成するために、カラープリンタを使用するのは、カラープリンタが比較的簡易な構成であって廉価であり、また、カラープリンタでは、周知のように、カラー印刷機に係る製版フイルムの作成、刷版等の作成が不要であり、短時間に複数回、シート上に画像が形成されたハードコピーを容易に作成できるからである。
【０００３】
図１６は、カラープリンタを利用した従来の技術によるカラー印刷プルーフの作成方法のフローを示している。
まず、画像原稿２上の画像がＣＣＤリニアイメージセンサ等を有するカラースキャナ等の画像読取装置によって二次元的に読み取られ、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の各色毎の階調（連続調）画像データＩａが作成される（ステップＳｌ：画像読取工程）。
【０００４】
次に、このＲＧＢの階調画像データＩａが色変換処理ルックアップテーブル等によりＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（墨）の各色毎の４版の網点面積率データ（網％データまたは原画画素網％データともいう）。ａｊ（ｊ＝０、１、２、３：ここで、数値０はＣ色に、数値１はＭ色に、数値２はＹ色に、数値３はＫ色に、それぞれ対応するものとする。）に変換される（ステップＳ２）。この変換は、後に説明するカラー印刷機との関係により種々の変換が可能であり、通常、そのカラー印刷機に対応して各印刷会社それぞれのノウハウになっている。
【０００５】
このカラー印刷機により作成される画像は網点画像であり、そのため、実際にカラー印刷物を作成する際には、色変換処理後の網点面積率データａｊをビットマップデータに展開し、これを基に製版フイルム等の作成等を行うが、自動現像機（自現機）等が必要とされ、製版フイルム作成処理工程以降の工程が相当に煩雑である。
【０００６】
そのため、カラー印刷プルーフを簡易に作成するために、上述した理由により、カラープリンタ（以下、カラーデジタルプリンタともいい、ＤＰともいう）３が使用されている。ＤＰ３は、濃度階調方式により、例えば、３原色に対応するＬＥＤ（発光ダイオード）またはレーザの発光強度と時間を画素毎にデジタル的に制御してドナーフイルムに画像を形成し、これを受像シートに転写し、そのシート上に画像を形成するものであり、刷版を作成し、これを利用して印刷するカラー印刷機に比較して相当に廉価である。また、体積も小さく、重量も軽い。
【０００７】
そこで、ＤＰ３を使用するために、ステップＳ２で作成したＣＭＹＫの４版の網点面積率データａｊを、一旦、いわゆるデバイス（印刷、ＣＲＴ、写真、ＬＥＤ等）に依存しない（デバイス非依存の）画像データ（共通色空間データとも呼ばれる）である、例えば、３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚに変換することが必要になる。
このため、ＣＭＹＫの４版の網点面積率データａｊを３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚに変換する画像データ処理を画像データ処理部で行う（ステップＳ４）。この画像データ処理としては、従来、ノイゲバウア式を用いる処理が採用されている。
【０００８】
この場合、予め、測色計により色毎の測色値データＸｉ、Ｙｉ、Ｚｉ（ｉは、ＣＭＹＫの４版の場合には、２4 色＝１６色に対応し、ｉ＝０〜１５とする。）を測定しておく（ステップＳ３）。この測定に際しては、まず、カラー印刷機によりカラー印刷物を作成する際の印刷紙、いわゆる本紙上に１６色の各色を予め印刷する（通常、べた刷りという。）ことで、いわゆるカラーパッチを作成する。この１６色とは、具体的には、Ｃ色、Ｍ色、Ｙ色、Ｋ色のそれぞれの有無に対応しており、前部で２4 色＝１６色になる。
【０００９】
すなわち、何も印刷しないときの印刷紙の地色であるＷ（白）色、原色であるＣ、Ｍ、Ｙのみの各色、Ｋ（墨）色、その他、混色であるＣ＋Ｍ、Ｃ＋Ｙ、Ｃ＋Ｋ、Ｍ＋Ｙ、Ｍ＋Ｋ、Ｙ＋Ｋ、Ｃ＋Ｍ＋Ｙ、Ｃ＋Ｍ＋Ｋ、Ｃ＋Ｙ＋Ｋ、Ｍ＋Ｙ＋Ｋ、Ｃ＋Ｍ＋Ｙ＋Ｋの各色の合計１６色（１６基本色ともいう。）である。印刷紙上に形成されたこれらの反射色を測色計、例えば、分光計で測定して測色値データＸｉ、Ｙｉ、Ｚｉを得ておく。
【００１０】
ノイゲバウア式を用いる処理では、次の（４）式に示すように、この測色値データＸｉ、Ｙｉ、Ｚｉのそれぞれの係数として面積率データｂｉ（ｉ＝０〜１５）が掛けられて画像データ処理後の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚが作成される（ステップＳ４）。
Ｘ＝Σi=015 ｂｉ・Ｘｉ
Ｙ＝Σi=015 ｂｉ・Ｙｉ
Ｚ＝Σi=015 ｂｉ・Ｚｉ                                    …（４）
ここで、係数である１６基本色の面積率データｂｉは、網点面積率データａｊから次の（５）式に示す確率計算により求められる。
【００１１】
ｂ０  ＝（１−ｃ）（１−ｍ）（１−ｙ）（１−ｋ）
ｂ１  ＝    ｃ  ・（１−ｍ）（１−ｙ）（１−ｋ）
ｂ２  ＝（１−ｃ）・  ｍ  ・（１−ｙ）（１−ｋ）
ｂ３  ＝    ｃ  ・    ｍ  ・（１−ｙ）（１−ｋ）
ｂ４  ＝（１−ｃ）（１−ｍ）・  ｙ  ・（１−ｋ）
ｂ５  ＝    ｃ  ・（１−ｍ）・  ｙ  ・（１−ｋ）
ｂ６  ＝（１−ｃ）・  ｍ  ・    ｙ  ・（１−ｋ）
ｂ７  ＝    ｃ    ・  ｍ  ・    ｙ  ・（１−ｋ）
ｂ８  ＝（１−ｃ）（１−ｍ）（１−ｙ）・ｋ
ｂ９  ＝    ｃ  ・（１−ｍ）（１−ｙ）・ｋ
ｂ１０＝（１−ｃ）・  ｍ  ・（１−ｙ）・ｋ
ｂ１１＝    ｃ    ・  ｍ  ・（１−ｙ）・ｋ
ｂ１２＝（１−ｃ）（１−ｍ）・  ｙ    ・ｋ
ｂ１３＝    ｃ  ・（１−ｍ）・  ｙ    ・ｋ
ｂ１４＝（１−ｃ）・  ｍ  ・    ｙ    ・ｋ
ｂ１５＝    ｃ    ・  ｍ  ・    ｙ    ・ｋ            …（５）
【００１２】
（５）式では、直感的な理解が得やすいように、網点面積率データａｊ（ｊ＝０〜３）を、ａ０＝ｃ、ａ１＝ｍ、ａ２＝ｙ、ａ３＝ｋと置いている。この場合、ｃ、ｍ、ｙ、ｋは各単版の網点面積率データである。（５）式において、例えば、ｂ３は、Ｃ＋Ｍ色の面積率であるが、これは、Ｃ版の存在する確率ｃと、Ｍ版の存在する確率ｍと、Ｙ版の存在しない確率（１−ｙ）と、Ｋ版の存在しない確率（１−ｋ）を確率計算的に掛け合わせることで求められる。したがって、（５）式に示すノイゲバウア式は確率論に基づく式であると解することができる。
【００１３】
（４）式に基づいて作成された画像データ処理後の３刺激値データＸ、Ｙ、ＺがＤＰ３に供給され、ＤＰ３では、この３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚをルックアップテーブル（ＬＵＴ）に基づき前記レーザ等に係る３原色毎のデータ（いわゆるデバイスに依存する画像データであって固有色空間データとも呼ばれる）に色変換処理した後、シート上に画像を形成したハードコピーであるカラー印刷プルーフＣＰａを作成する（ステップＳ４）。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、上述のように、ノイゲバウア式を使用してＤＰ３用の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚを作成した場合には、カラー印刷機によって作成されるカラー印刷物上に形成される画像の色を測色計で測定した測色値を使用しているため、カラー印刷物の色を前記ハードコピー上の画像に忠実に再現することはできるが、カラー印刷物上に現れる像構造、例えばモアレやローゼット等の干渉縞に起因する特異パターンを前記ハードコピー上の画像に再現することができないという問題があった。
【００１５】
カラー印刷物上で、これらの像構造が現れるのであれば、ＤＰ３から出力されるカラー印刷プルーフＣＰａ上にもその像構造を忠実に再現したいという要請に基づくものであり、像構造が現れない従来の技術によるカラー印刷プルーフＣＰａは、この点に関して、カラー印刷物用の正確な（忠実な）プルーフであるということができない。
【００１６】
なお、ＤＰ３のハードコピー上の画像に特異パターンが現れないのは、ノイゲバウア式が上述したように確率論に基づく式であることを原因とするものと考えられる。
そこで、本発明者等は、このノイゲバウア式を用いないでカラープリンタ用の入力画像データを構成する画素データを作成すれば、カラー印刷プルーフ上で、印刷物特有のモアレ、ローゼット等の像構造を正確かつ忠実に再現することができるのではないかという観点に立ち鋭意考究した結果、特願平７−５２５７号明細書において、印刷の色を忠実に再現できるとともに、網点画像に係るモアレ、ローゼット等の像構造をも再現することのできる技術を提案している。
【００１７】
ここに開示された技術は、連続調プリンタを使って網起因の像構造をシミュレーションすることを可能にするものではあるが、処理に時間がかかるという問題があった。この技術において処理速度が遅い理由は、個々の画素に対する演算の量が多いことに起因しており、この個々の画素に対する演算の量が多いのは網点をシミュレーションするために印刷の網展開と同じ計算を１画素１画素について行っているからである。
【００１８】
本発明の目的は、上記従来技術の問題点を解消し、比較的廉価で、比較的低解像度のカラープリンタ等の画像出力装置を使い、その利点である手軽さと材料、機械の安さを保ちながらも、高級機のように、高解像度のカラー印刷物上に現れる網点起因のモアレ、ローゼット等の像構造を予測し、より一層忠実に再現することを可能にするとともに、この像構造の予測処理、すなわちシミュレーション処理を高速に行うことのできる像構造予測処理方法を提供するにある。
【００１９】
また、本発明の他の目的は、上記目的に加え、網点起因の像構造のシミュレーション処理の際に、印刷物の色の忠実なシミュレーションをも同時に達成することのできる像構造予測処理方法を提供するにある。
さらに、本発明の他の目的は、上記各目的に加え、印刷物の色のシミュレーション精度を上げること、および／または、モアレや、ローゼット等の像構造のシミュレーション上のコントラストの強さを印刷機や印刷物の見かけにあわせて調節することを可能にする像構造予測処理方法を提供するにある。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、原画像を少なくとも３原色を含むｎ版の網点面積率データに変換し、これらの網点面積率データを用い、カラー印刷機により作製されるカラー印刷物のカラー印刷プルーフを画像出力装置によって出力するために、前記カラー印刷物の像構造を予測するための階調画像データに変換するに際し、
予め、各版の０％〜１００％の網点面積率データをＮ段に分け、全Ｎn 色の各単色画像に対して前記像構造を予測するための前記階調画像データを求めて、前記像構造予測に必要な繰り返し画素サイズを持ち、位置パラメータとｎ個の色パラメータとを引き数とするルックアップテーブルを作成しておき、
前記原画像のｎ版の網点面積率データを前記ルックアップテーブルを参照して前記階調画像データに変換することを特徴とする像構造予測処理方法を提供するものである。
【００２１】
ここで、前記原画像の各版の網点面積率データは、前記階調画像データに変換される前に、前記像構造を強調するために、印刷の線数および網角度により決定される格子の周期に依存した調整可能な重みにより近傍画素と重み付け平均されるのが好ましい。
【００２２】
また、前記格子の周期に依存した重みを、前記近傍画素と同一マスクサイズの加重マトリクスの各要素に配列するとともに、この加重マトリクスの各要素に配列される重みをＦ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）とし、Ｅ（ｋ，ｌ）を中心の係数が１、その他が０である、前記加重マトリクスと同サイズの係数マトリックスとし、前記重みの調整率をαとするとき、調整された前記加重マトリクスの各要素に配列される重みＦ’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）は、下記式（１）で与えられるのが好ましい。
0003904160.tif 000002
ここで（ｉ，ｊ）は前記変換しようとする画素の前記原画像座標の位置を示し、（ｋ，ｌ）は前記近傍画素と同一マスクサイズの加重マトリクス座標の位置を示す。
【００２３】
また、前記ルックアップテーブルの作成は、
前記単色画像の各ｎ版分の網点面積率データのそれぞれに対して前記カラー印刷物の解像度よりも高い解像度を有する閾値マトリクスを参照し、前記ｎ版分の網点面積率データをそれぞれビットマップデータに変換し、
このｎ版分のビットマップデータを同時に参照して、各ｎ版の有無についての２n 色の各色毎の面積率を前記ビットマップデータの一定範囲毎に数え上げ、
予め求めておいた前記２n 色の各色毎の測色値データに対してこの一定範囲毎に数え上げた面積率を重み係数として第１の平均測色値データを計算し、
この第１の平均測色値データに対して、前記画像出力装置の画素より大きい範囲で順次アンチエリアジングフィルタ処理を行い前記画像出力装置の画素に対応する第２の平均測色値データに変換し、
この第２の平均測色値データを前記階調画像データとすることによって得られるのが好ましい。
【００２４】
また、前記ルックアップテーブルを構成する階調画像データを前記第１の階調画像データとし、
前記各単色画像について、この第１の階調画像データに基づいて前記画像出力装置で当該単色画像のテストプルーフを出力した後、このテストプルーフの色を測色計で計測し、
得られた測色値データと前記繰り返し画素サイズの全画素に亘る前記第１の階調画像データの平均値の目標値データとを用いて前記繰り返し画素サイズの全画素の前記第１の階調画像データを色補正処理して第２の階調画像データを得、
この第２の階調画像データを用いて前記ルックアップテーブルを構成するのが好ましく、前記単色画像について、共通色空間の表色値の１つに関し、前記測色値データをＸｏｕｔ、前記目標値データをＸａ、前記第１の階調画像データをＸｉ、前記第２の階調画像データをＸｐｉとし、前記繰り返し画素サイズをｍT ×ｎT 画素とする時、前記色補正処理は、下記式（２）で表わされるのが好ましい。
Ｘｐｉ＝（Ｘｉ／Ｘｏｕｔ）×Ｘａ（ｉ＝１〜ｍT ×ｎT ）  …（２）
【００２５】
また、前記ルックアップテーブルを構成する前記階調画像データを第３の階調画像データとし、
前記各単色画像について、この第３の階調画像データを前記繰り返し画素サイズの全画素に亘って平均してその平均値を求め、
前記像構造の強度を調整するために、この平均値を中心に各画素の前記第３の階調画像データと前記平均値との距離を調整して、前記像構造の強度調整処理を行い、第４の階調画像データを得、
この第４の階調画像データを用いて前記ルックアップテーブルを構成するのが好ましく、前記単色画像について、共通色空間の表色値の１つに関し、前記平均値をＸａｖｅ、前記第３の階調画像データをＸｑｉ、前記第４の階調画像データをＸｒｉとし、前記繰り返し画素サイズをｍT ×ｎT 、像構造の強調割合をγとする時、前記像構造の強度調整処理は、下記式（３）で表わされるのが好ましい。
Ｘａｖｅ＝（Σi Ｘｑｉ）／（ｍT ×ｎT ）
Ｘｒｉ＝Ｘａｖｅ×（Ｘｑｉ／Ｘａｖｅ）＾γ）          …（３）
ここで、ｉ＝１〜ｍT ×ｎT であり、Σi Ｘｑｉは、Ｘｑｉをｉが１からｍT ×ｎT までの和を表し、（Ｘｑｉ／Ｘａｖｅ）＾γは、（Ｘｑｉ／Ｘａｖｅ）のγ乗を表すものとする。
【００２６】
また、前記色補正処理および前記像構造の強度調整処理は、この順序で少なくとも１回行われるのが好ましい。また、前記色補正処理および前記像構造の強度調整処理は、この順序で１回行われた後、前記色補正処理のみが少なくとも１回繰り返されるのが好ましい。
【００２７】
【発明の実施の形態】
本発明に係る像構造予測処理方法を添付の図面に示す好適実施例に基づいて、以下に詳細に説明する。
図１は、本発明の像構造予測処理方法を実施するカラー印刷プルーフ作成システムの一実施例および一般的なカラー印刷システムの一例のフロー図である。なお、以下に参照する図面において、図１６に示す従来のカラー印刷プルーフ作成方法と対応するものには同一の符号を付け、その説明は適宜省略する。
【００２８】
本発明の像構造予測処理方法を実施するカラー印刷プルーフ作成システム１０の説明に先立って、まず、一般的にカラー印刷機によりカラー印刷物を作成するカラー印刷システム１１を説明する。
図１において、符号１１は一般的なカラー印刷システムの構成を示している。一般的なカラー印刷システム１１では、画像原稿２上の画像がＣＣＤリニアイメージセンサ等を有するカラースキャナ等の画像読取装置によって２次元的に読み取られ、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の各色毎の階調画像データＩａが作成される（ステップＳ１：画像読取工程）。この場合、ＣＣＤリニアイメージセンサ等のイメージセンサの解像度（第１の解像度）Ｒｅｌとしては、例えば、Ｒｅ１＝４００ｄｐｉ（Ｄｏｔ  Ｐｅｒ  Ｉｎｃｈ）程度が選択される。ここでいう、１ｄｏｔ（ドット）は、１画素に対応し、２５６等の階調を有する濃度階調方式による画素を意味している。
【００２９】
次に、このＲＧＢの階調画像データＩａを構成する各画素データが色変換ルックアップテーブル等を用いてＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（墨）の各色毎の４版の網点面積率データ（上述したように、網％データまたは原画画素網％データともいう）ａｊに変換される（ステップＳ２：色変換工程）。この変換は、後に説明するカラー印刷機との関係により種々の変換が可能であるので、通常、そのカラー印刷機に対応して各印刷会社それぞれのノウハウになっている。なお、ＵＣＲ（ｕｎｄｅｒ−ｃｏｌｏｒ  ｒｅｍｏｖａｌ）処理を行なわない場合には、ＲＧＢの階調画像データＩａをＣ、Ｍ、Ｙの３版の網点面積率データａｊに変換すればよい。また。カラー印刷物１２上に、例えば、Ｙ色が依存しない場合には、Ｃ、Ｍの２版の網点面積率データａｊに変換すればよいことはもちろんである。
【００３０】
次いで、画素単位で作成されたＣＭＹＫ４版分の網点面積率データａｊに対して、解像度（第２の解像度）Ｒｅ２がＲｅ２＝２０００ｄｐｉ程度（ここでは、理解を容易にするためにＲｅ２＝１６００ｄｐｉとする）でＣＭＹＫ４版のそれぞれに対して所定の網角度を有する４つの印刷用の閾値マトリクス（閾値テンプレートまたは網点テンプレートともいう）１４を参照し、閾値マトリクス１４の各要素中の各閾値と網点面積率データａｊの値とを図示していない比較部により比較して、値「０」または値「１」をとる２値データ、すなわちビットマップデータｂｊに変換する（ステップＳ５：比較工程）。なお、通常、網角度は、例えば、Ｙ版用の閾値マトリクス１４とＭ版用の閾値マトリクス１４とでは４５°等の角度差を有しており、実際上、網角度は、例えば、ＣＭＹＫの４版では、基準に対し、それぞれ、７５°、４５°、０°、１５°等の角度差を有している。
【００３１】
図２は、このステップＳ５の比較工程（ビットマップ展開工程）について詳しく説明するために閾値マトリクス１４等を模式的に描いた線図である。
図２において、最上段の左右に描いた２つの線図は、４００ｄｐｉの網点面積率データａｊの１ドットが、１６００ｄｐｉのビットマップデータｂｊの１６ドットに変化されることを表している。
【００３２】
網点面積率データａｊの１ドットが、例えば、Ｃ版であって、網点面積率データａｊが２５６階調で表され、その値がａｊ＝７７（％表示では３０％に相当するが、比較処理を行う場合には、通常、７７等、階調値で表される）であるとすると、これと、Ｃ版用の閾値マトリクス１４とが参照される。閾値マトリクス１４は、例えば、図２に示すような閾値Ｔがマトリクスの要素中に渦巻き状に配されている。なお、この発明とは直接的に関係ないので、詳しく説明しないが、この閾値マトリクス１４は仮想的に設定したものであり、例えば、０、１、２…２５４、２５５の８ビット階調の閾値Ｔが中心から渦巻き状に配された１個の網点に対応する閾値、または、いわゆるスーパーセル（例えば、９個の網点に対応する１個の閾値）のそれぞれ相当する一部分を抽出して再構成したものである。
【００３３】
図２において、ビットマップデータｂｊへの展開、すなわち、２値データ化は、周知のように、次の（６）式、（７）式に示すように行われる。
ａｊ≧Ｔ    →    １                  …（６）
ａｊ＜Ｔ    →    ０                  …（７）
このようにして図２の最下段に示すＣ版の当該１画素（網点面積率データａｊがａｊ＝３０％の画素）に対するビットマップデータｂｊが作成される。なお、上述のように、Ｃ版用の閾値マトリクス１４に対してＭ、Ｙ、Ｋ版用の閾値マトリクス１４は選択可能な所定の網角度を有している。
【００３４】
次に、このようにして作成したビットマップデータｂｊに基づき、写植機、自動現像機等による各処理を行い（ステップＳ６：版作成工程）、版下としての網点画像を有する４版の製版フイルム１６、ＰＳ版（刷版ともいう）１７を作成する。
最後に、この刷版１７を用いて輪転機等を有するカラー印刷機により網点画像で形成されたカラー印刷物１２を作成する（ステップＳ７：印刷工程）。
このカラー印刷物１２上の網点画像には、網角度の異なる閾値マトリクス１４を用いたことによって発生するモアレ、ローゼット等の像構造が現れる。
一般的なカラー印刷機によりカラー印刷物を作成するカラー印刷システムは以上のように構成される。
【００３５】
次に、本発明の像構造予測処理方法を実施するカラー印刷プルーフ作成システム１０について説明する。
図１に示すカラー印刷プルーフ作成システム（以下、単にプルーフシステムという）１０では、まず、予め、例えば４００ｄｐｉのＣＭＹＫの網点面積率データａｊから連続調プリンタでローゼットなどの像構造を予測するための共通色空間データ、例えば４００ｄｐｉの３刺激値データＸＹＺを得るための位置依存性を持つ６次元ルックアップテーブル（以下、単に６Ｄ−ＬＵＴという）を作成しておく必要がある（ステップＳ８：６Ｄ−ＬＵＴ作成工程）。この後、カラー印刷プルーフの作成を開始するが、本プルーフシステム１０は、カラー印刷システム１１と、画像読取工程（ステップＳ１）および色変換工程（ステップＳ２）を共有する。
【００３６】
次に、プルーフシステム１０においては、色変換工程Ｓ２によって変換された網点面積率データａｊ（４００ｄｐｉ）にモアレなどの（第１の）像構造を予測する処理を施し、予測される像構造の強度を調整する（ステップＳ９：第１像構造予測処理工程（以下、モアレ強調工程ともいう））。次いで、このモアレ強調工程Ｓ９によってモアレ等の像構造が強調された網点面積率データａ´ｊ（例えば４００ｄｐｉ）を位置依存６Ｄ−ＬＵＴを用いた補間処理等によってローゼットなどの（第２の）像構造を予測する処理を施し、予測される像構造の強度が調整された共通色空間上の３刺激値データＸＹＺ（４００ｄｐｉ）に変換する（ステップ１０：第２像構造予測処理工程（以下、ローゼット強調工程または６Ｄ−ＬＵＴ処理工程ともいう））。
【００３７】
最後に、このローゼット強調工程Ｓ１０を経てモアレおよびローゼット等の像構造が強調された３刺激値データＸＹＺ（４００ｄｐｉ）が連続調プリンタ（デジタルカラープリンタ；ＤＰ）３に供給され、このＤＰ３において、それらの３刺激値データＸＹＺを図示しない色変換ルックアップテーブル等に基づいて出力デバイス（ＤＰ）３に依存する、例えば４００ｄｐｉの３原色ＲＧＢデータ（デバイスデペンデントデータ）に変換し（ステップＳ１１：色変換処理工程）、ＤＰ３の解像度である４００ｄｐｉの色変換された３原色データに基づいてＤＰ３によってカラー印刷プルーフＣＰｂを出力する。
こうして、得られたカラー印刷プルーフＣＰｂは、カラー印刷機によって作製されたカラー印刷物１２とほぼ同様にモアレおよびローゼット等の像構造が忠実に再現され、かつカラー印刷物と色が一致するもので、カラー印刷物の正確なプルーフである。
【００３８】
まず、本発明の特徴であるステップＳ８の６Ｄ−ＬＵＴの作成工程について説明する。
本発明法の特徴とするところは、本発明者らが特願平７−５２５７号明細書において提案した、処理に時間はかかるが、印刷の像構造の正確なシミュレーションが可能なカラー印刷プルーフの作成方法における像構造予測演算処理を代表的な色について適用し、その演算処理を行い、その結果を位置依存６Ｄ−ＬＵＴに保存しておき、実際のカラー印刷プルーフの作成に際しては、原画像から得られた網点画像（面積率）データに対して、上記演算処理を行う代わりに、位置依存６Ｄ−ＬＵＴを適用し、これを補間して用い、上記演算処理を上記原画像の網点画像データに行った結果と同様の結果を得ることにある。その結果、本発明法による実際の計算時間は、６Ｄ−ＬＵＴから補間する時間だけですむようになり、特願平７−５２５７号明細書に提案した像構造予測のためのデータ処理技術（以下、単に先行処理技術または先行データ処理技術という）に比し、大幅な時間短縮が図れることになる。
【００３９】
従って、本発明においては、原画像からのカラー印刷プルーフの作成に先立って６Ｄ−ＬＵＴを作成しておく必要がある。図３は、本発明の特徴であるステップ８の６Ｄ−ＬＵＴの作成方法のフローの一実施例を示す図である。
まず、図３に示すように６Ｄ−ＬＵＴ作成工程Ｓ８においては、先行データ処理技術を適用する代表色として、少なくとも３原色を含むｎ色（版）、例えば、ここではＣＭＹＫの４色（版）の各色（版）をＮ段、例えば、ここでは６段づつに分けて、全Ｎn 色、ここでは６4 ＝１２９６色を決める（ステップＳ１２：代表色決定工程）。ここで、６Ｄ−ＬＵＴを作用させる画像データは、網点面積率データａｊ（％）であるので、ＣＭＹＫの４色の各々の各段の網点面積率データは、Ｎ段として、０％、１００／（Ｎ−１）、２×１００／（Ｎ−１）、・・・、（Ｎ−２）×１００／（Ｎ−１）、１００％、６段として、０％、２０％、４０％、６０％、８０％、１００％である。以下、ＣＭＹＫ各色（版）の分段数は６段として説明する。
【００４０】
ところで、本発明においては、この先行データ処理技術で行う網展開には有理数網を使用する。これは、有理数網を使うことにより、ローゼット等の像構造の繰り返しパターンを、モアレ等の像構造の場合と同様にｍT ×ｎT 個の有理数網の長方形のブロックの画素の繰り返しにすることができるからである。ここで、ｍT ，ｎT は有理数網のサイズを、例えば４００ｄｐｉに換算したものである。その結果、繰り返し網サイズ（画素サイズ）ｍT ×ｎT 個のデータを記録すれば全部の空間の網のローゼットの形を表現することが可能になるのである。こうして、６Ｄ−ＬＵＴのサイズを決めることができる。
従って、ｍT ×ｎT 個の長方形の大きさを持つ１２９６（Ｎn ）個の各色単色画像に対して、このｍT ×ｎT 周期を持つ網に相当する網展開を使うようにして先行データ処理技術を作用させる。なお、具体例としては、印刷線数１７５線、Ｙ版網角度０度、Ｃ版網角度１５度、Ｍ網版角度４５度、Ｋ版網角度７５度の印刷を４００ｄｐｉの連続調プリンタでシミュレーションするのに、必要な繰り返し網サイズｍT ×ｎT は４３×４３となる。
【００４１】
その結果得られる６次元ルックアップテーブル（６Ｄ−ＬＵＴ）は、１２９６個の各単色原画像の画素（ピクセル）の位置座標（ｘ，ｙ）（ｘ＝０〜ｍT −１、ｙ＝０〜ｎT −１）と、ＣＭＹＫ各色の段数（ステップ）を引数とするものであって、例えば、６ＤＬＵＴ[i][j][k][y][m][c]と表わすことができ、この各々にその色データ、例えば３刺激値データＸＹＺを対応させたものである。
ここで、ｉ＝０〜４２、ｊ＝０〜４２、ｃ＝０〜５、ｍ＝０〜５、ｙ＝０〜５、ｋ＝０〜５であって、ｉは原画のｘ座標、ｊは原画のｙ座標、ｋ、ｙ、ｍ、ｃは、各々ＫＹＭＣ版の段数を示し、段数が０段なら０％、１段なら２０％、２段なら４０％、３段なら６０％、４段なら８０％、５段なら１００％に相当するものとする（なお、階調をＮ段に分けた場合のＭN ステップ目は、一般にＭ×１００／（Ｎ−１）（％）（ただし、ＭN は０〜Ｎ−１である）と表すことができる）。
【００４２】
このような６ＤＬＵＴ[i][j][k][y][m][c]に対応する３刺激値データＸＹＺは、１２９６個の単色画像のうちの１個の単色画像について、以下に説明する特願平７−５２５７号明細書に記載の先行データ処理技術を適用して、繰り返しサイズ４３×４３個の対応画素位置座標の３刺激値データＸＹＺを求めればよい。
【００４３】
ここで、この先行データ処理技術を説明するが、その理解の容易化のために、まず、アンチエリアジングフィルタ処理工程（ステップＳ１７）について説明する。
このアンチエリアジングフィルタ処理工程は、ＤＰ３の解像度（第３の解像度または出力解像度ともいう）Ｒｅ３（この実施の形態では、Ｒｅ３＝４００ｄｐｉ）でカラー印刷プルーフＣＰｂを作成しようとするとき、このＤＰ３の解像度Ｒｅ３を原因とするエリアジング雑音（折り返し雑音）の発生を予め回避するために挿入した工程である。アンチエリアジングフィルタ処理を有効に行うためには、アンチエリアジングフィルタがかけられる原信号である画像データの解像度（第５の解像度）Ｒｅ５がＤＰ３の解像度Ｒｅ３＝４００ｄｐｉより高い解像度になっていることが必要である。この実施の形態では、その解像度（中間解像度ともいう）Ｒｅ５をＲｅ５＝１６００ｄｐｉとする。
【００４４】
アンチエリアジングフィルタのマトリクス（ここでは、要素数がｎ×ｎの正方マトリクスを考える）の構成について考える。
解像度１６００ｄｐｉ（＝Ｒｅ５）の画像データを解像度４００ｄｐｉ（＝Ｒｅ３）の画像データに変換する場合、４００ｄｐｉの１ドット（１画素）が１６００ｄｐｉの１６ドット（４画素×４画素）に対応することからアンチエリアジングの効果を考えない場合のフィルタの最小限の要素数は４×４である。
そして、エリアジング雑音をできるだけ小さくするためには、アンチエリアジングフィルタの要素数は大きければ大きいほど望ましいが、演算速度、ハードウェア等との関係で限界がある。
【００４５】
一方、色情報はノイゲバウア式によって再現できることからも類推されるように、直流成分を含む比較的低周波の成分を通過させる必要性から、直流成分の近傍ではできるだけ挿入損失が発生しないような周波数特性にする必要がある。したがって、マトリクスの中心の応答が０ｄＢになることが理想である。
また、モアレ等の干渉縞成分｛網周波数（スクリーン線数）成分の１／２以下の成分｝はアンチエリアジングフィルタ処理を行ってもすべて残すようにしたい。
さらに、アンチエリアジングフィルタの減衰特性が急峻であると、このアンチエリアジングフィルタ処理を行うことによる新たな特異パターンが現れてしまうことも考慮しなければならない。
【００４６】
図４は、このような観点を総合して作成した要素数が９×９のアンチエリアジングフィルタＡＦの構成を示している。なお、各要素をｄ（ｉ，ｊ）で表すとき、各要素ｄ（ｉ，ｊ）の値（フィルタ係数ともいう）は全部加えて１．０にする必要性があることから、各要素ｄ（ｉ，ｊ）の実際の値は各要素ｄ（ｉ，ｊ）の総和｛Σi=-44 Σj=-44 ｄ（ｉ，ｊ）｝で割っておく。このように構成したアンチエリアジングフィルタＡＦのフィルタ係数の配置は、図４から分かるように、その中央部分から外方に向かうにしたがってほぼ釣り鐘状的に単調減少的に減衰する周波数特性になっている。
【００４７】
図５は、このアンチエリアジングフィルタＡＦの周波数特性を示している。図５において、横軸は解像度を示し、ＤＰ３の解像度Ｒｅ３＝４００ｄｐｉを値１．０に規格化している。したがって、網周波数であるスクリーン線数（１７５線）は、値０．４４（１７５／４００）に規格化される。縦軸は応答を示し、図４中、中央の要素ｄ（５，５）＝１２１を値１．０に規格している。
図４例では、図５から分かるように、解像度１．０において、応答は約０．２３であり、解像度０．４４において、応答は約０．７７である。
【００４８】
なお、種々の例を検討した結果、解像度が網周波数（スクリーン線数に相当する）のときに応答が０．５（５０％）以上で、解像度がカラーデジタルプリンタであるＤＰ３の解像度１．０であるときに応答が０．３（３０％）以下であれば、カラー印刷物１２に現れるモアレ等の特異パターンをカラー印刷プルーフＣＰｂで再現できることが分かり、かつエリアジング雑音を視認できない程度にできることが分かった。
以上の説明がアンチエリアジングフィルタＡＦのマトリクス｛ここでは、要素数がｎ×ｎ（９×９）の正方マトリクスとする｝の構成の説明である。
【００４９】
ステップＳ１７のアンチエリアジングフィルタ処理工程後に得られる画像データは、解像度が４００ｄｐｉ（＝Ｒｅ３）である共通色空間上の画像データ（デバイス非依存の画像データ）、ここでは３刺激値データＸ，Ｙ，Ｚ（第２の３刺激値データＸ′、Ｙ′、Ｚ′という）になる。
アンチエリアジングフィルタＡＦによる処理がかけられる画像データ（３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚ）の解像度は１６００ｄｐｉに選択しているが、この画像データの１ドットは、２値データではなく、共通色空間上の画像データ、ここでは、３刺激値データ（第１の３刺激値データという）Ｘ、Ｙ、Ｚである。
【００５０】
この第１の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚをノイゲバウア式を用いないで作成するため、ステップＳ１２の代表色決定工程で得られた１２９６色中の１色の単色画像４３×４３画素の網点面積率データａｊと閾値マトリクス（これも、閾値テンプレートまたは網点テンプレートともいう）２４を構成する各閾値とを比較器２５で比較して、印刷のビットマップデータｂｊ（＝１６００ｄｐｉ）より高い解像度の２値データであるビットマップデータｂ′ｊに変換する（ステップＳ１３）。
【００５１】
この場合、閾値マトリクス（閾値テンプレート）２４は、有理数網テンプレートを使用する。なお、閾値マトリクス２４に係るスクリーン線数は印刷の場合と同じスクリーン線数であることがモアレ等を再現するために必須である。ここでは、スクリーン線数は１７５線とする。一方、解像度を上げるために、網点を作成するための閾値マトリクス２４として要素数２５６×２５６＝６５５３６の閾値マトリクス２４を用いる。なお、各要素中の閾値Ｔとしては、例えば、値０〜２５５をとるようにする。このようにして作成したＣＭＹＫ４版分のビットマップデータｂ′ｊの解像度（第４の解像度）Ｒｅ４はＲｅ４＝４４８００（２５６×１７５）ｄｐｉである。
【００５２】
４４８００ｄｐｉのビットマップデータｂ′ｊを解像度Ｒｅ５＝１６００ｄｐｉの第１の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚに変換するためには、ビットマップデータｂ′ｊの２８×２８ドットを第１の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚの１ドットに変換すればよい。この変換のために、データ処理部２６を設けている（ステップＳ１４）。
このステップＳ１４を分かり易く説明するために、Ｃ版のビットマップデータｂ′ｊの２８×２８ドット分を図６（Ａ）に示し、Ｍ版のビットマップデータｂ′ｊの２８×２８ドット分を図６（Ｂ）に示す。図６（Ａ）、図６（Ｂ）中、図示していない要素の値は全て値「０」であると仮定する。また、残りのＹ版、Ｋ版のビットマップデータｂ′ｊの各要素もすべて値「０」であると仮定する。
【００５３】
そこで、２８×２８ドットについて、ＣＭＹＫ４版分のビットマップデータｂ′ｊ（ここでは、Ｃ版とＭ版の２版分のビットマップデータｂ′ｊでよいことはいうまでもない）を同時に参照して、色毎（版数が４版であるので２４色の各色毎）の面積率ｃｉを数え上げ部２２で数え上げる処理を行う（ステップＳ１５：数え上げ工程）。
【００５４】
図６（Ａ）、図６（Ｂ）例の画素（２８×２８ドット対応）において、色毎の面積率ｃｉは、次のように算出される。
Ｃ色：ｃｉ＝ｃC ＝３／７８４
（面積率ｃC はＣ版とＭ版とを重ねて透過的に見た場合、Ｃ色のみが存在している部分を表し、Ｃ色とＭ色の重複している部分はＣ＋Ｍ＝Ｂ色の面積率ｃC+M とする）
Ｃ＋Ｍ色：ｃC+M ＝２／７８４
Ｗ色：ｃW ＝７７９／７８４
（Ｃ版とＭ版とを重ねて透過的に見た場合、Ｃ色とＭ色のいずれの色も存在しない部分）
残りの色（Ｙ色、Ｋ色等の１３色分）についての面積率ｃｉはゼロ値である。このようにして１６００ｄｐｉの第１の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚを作成する。
【００５５】
次に、従来の技術の項で詳しく説明したステップＳ３の処理（カラー印刷物１２上に印刷された１６色のべた色を測色計により測色する処理）により予め測色しておいた色毎の測色値データＸｉ、Ｙｉ、Ｚｉ（ｉは、ＣＭＹＫの４版の場合には、２4 色＝１６色）に対してステップＳ１５で数え上げた色毎の面積率ｃｉを重み係数として加重平均部２３により平均測色値データである第１の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚを（８）式に示すように求める（ステップＳ１６）。言い換えれば、測色値データＸｉ、Ｙｉ、Ｚｉを色毎の面積率ｃｉで加重平均して第１の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚを求める。
【００５６】
0003904160.tif 000003
７８４（２８×２８）ドット毎の数え上げ処理（ステップＳ１５）と加重平均処理（ステップＳ１６）を４４８００ｄｐｉのビットマップデータｂ′ｊの全範囲で行うことにより、１６００ｄｐｉの第１の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚが得られる。
【００５７】
次に、このようにして得られた１６００ｄｐｉの第１の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚに上述のアンチエリアジングフィルタＡＦを使用したアンチエリアジングフィルタ処理を行い、アンチエリアジングフィルタ処理後のＤＰ３の解像度に等しい４００ｄｐｉの第２の３刺激値データＸ′、Ｙ′、Ｚ′を作成する（ステップＳ１７）。
図７は、このアンチエリアジングフィルタ処理の説明に供される線図である。図７（Ａ）に示すように、１６００ｄｐｉの第１の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚの左上の９×９ドット分（中心画素要素ｅ（５，５））に対して図４に示した要素がｄ（ｋ，ｌ）で表される９×９のアンチエリアジングフィルタＡＦを対応させ、対応する各要素を掛け算して、それらの総和を求めてアンチエリアジングフィルタ処理を行い、４００ｄｐｉの第２の３刺激値データＸ′、Ｙ′、Ｚ′の要素ｅ（１，１）を求める。すなわち、９×９ドット分の中心画素位置を（ｉ´，ｊ´）とし、第１の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚの各要素をｅ（ｉ´，ｊ´，ｋ，ｌ）（Ｘ、Ｙ、Ｚそれぞれについて、ｋ，ｌ＝−４〜４）と表すとき、第１の３刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚのそれぞれに対してΣl=-44 Σl=-44 （ｄ（ｋ，ｌ）×ｅ（ｉ´，ｊ´，ｋ，ｌ）を求め、それぞれの値を解像度４００ｄｐｉの第２の３刺激値データＸ′、Ｙ′、Ｚ′とする。なお、上述したようにアンチエリアジングフィルタＡＦの総和はΣl=-44 Σl=-44 ｄ（ｋ，ｌ）＝１（ｋ，ｌ＝’４〜４）に規格化しているが、少数を含む掛け算は時間がかかるので、アンチエリアジングフィルタＡＦの各要素の値は図４に示した値をそのまま用いて、ｄ′（ｋ，ｌ）とするとき、Σl=-44 Σl=-44 （ｄ′（ｋ，ｌ）×ｅ（ｋ，ｌ））／Σl=-44 Σl=-44 ｄ′（ｋ，ｌ）（ｋ´，ｌ＝−４〜４）としてアンチエリアジングフィルタ処理後の値を求めてもよい。
【００５８】
この場合、アンチエリアジングフィルタ処理では、解像度１６００ｄｐｉの第１の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚを解像度４００ｄｐｉの第２の３刺激値データＸ′、Ｙ′、Ｚ′に変換するのであるから、第１の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚに対するアンチエリアジングフィルタ処理は、図７（Ｂ）に示すように、アンチエリアジングフィルタＡＦを第１の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚの４ドット分を、例えば、右側または下側にずらして行えばよい。こうして、１６００ｄｐｉの第１の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚの解像度を低下させて４００ｄｐｉの第２の３刺激値データＸ′、Ｙ′、Ｚ′を得ることができる。この時、４００ｄｐｉの第２の刺激値データＸ´、Ｙ´、Ｚ´の各要素を、その位置座標を（ｉ＋１，ｊ＋１）（ｉ，ｊ＝０〜４２）としてｅ´（ｉ＋１，ｊ＋１）で表わし、これと対応し、９×９のアンチエリアジングフィルタＡＦで処理される９×９ドット分の１６００ｄｐｉの第１の刺激値データＸ、Ｙ、Ｚの要素を、その中心要素の位置座標を（ｉ´，ｊ´）とし、９×９ドット分の各位置を（ｋ，ｌ）（ｋ，ｌ＝−４〜４）としてｅ（ｉ´，ｊ´，ｋ，ｌ）で表わし、９×９アンチエリアジングフィルタＡＦの各要素をｄ（ｋ，ｌ）（ｋ，ｌ＝−４〜４）で表わすと、ｉ´＝４ｉ＋５，ｊ´＝４ｊ＋５となるので、下記式（９）が得られる。
0003904160.tif 000004
【００５９】
上記式（９）に従って、４００ｄｐｉの第２刺激値データＸ´、Ｙ´、Ｚ´の各要素ｅ´（ｉ＋１，ｊ＋１）をｉ，ｊ＝０〜４２までの繰り返し単位（サイズ）の４３×４３要素について求めることにより、１個の単色画像（例えば、Ｋ＝２０・ｋ０％、Ｙ＝２０・ｙ０％、Ｍ＝２０・ｍ０％、Ｃ＝２０・ｃ０％）についてのルックアップテーブル、例えば６ＤＬＵＴ[i][j][k0][y0][m0][c0]を求めることができる。このようなルックアップテーブルを１２９６個の単色画像について求めることにより、６ＤＬＵＴ[i][j][k][y][m][c]（ｉ，ｊ＝０〜４２、ｋ，ｙ，ｍ，ｃ＝０〜５）を作成することができる。
【００６０】
図３に示すように、こうして特願平７−５２５７号明細書記載の先行データ処理方式によって１２９６色についてｍT ×ｎT 画素のサイズで計算して得られた低解像度（出力解像度、４００ｄｐｉ）の３刺激値データＸＹＺを対応付けて蓄えておくことにより、６Ｄ−ＬＵＴ２７を作成することができるが、さらに、色の精度を上げたい場合やローゼット等の像構造のコントラストを調整したい場合には、６Ｄ−ＬＵＴ２７にさらに以下の２つの後加工処理を施しておくのが好ましい。
【００６１】
図３に示すように６Ｄ−ＬＵＴ２７に対してまたは後述する後加工処理２を施した後に、色の精度を上げるために、後加工処理１として色合わせ工程（ステップＳ１８）を行う。この色合わせ工程Ｓ１８は、１２９６色の個々の色の４３×４３の領域での平均を目標の色にあわせる工程である。この工程Ｓ１８は、各色を目標の色の色にあわせるために、１２９６色の４３×４３の領域の全画素について行う。この処理は各色（１２９６色）を１まとまりにして行い、１２９６回に分けて行う。この色合わせ工程Ｓ１８は、以下の２つのステップからなる。
（１ステップ）各色の６Ｄ−ＬＵＴの適用結果をプルーフプリンタで出力する。
この色を測色計で計測し、計測結果をＸｏｕｔ，Ｙｏｕｔ，Ｚｏｕｔとする。
【００６２】
（２ステップ）各色を領域４３×４３の平均の色が目的の色にあうように次の式（１０）によって演算を行う。４３×４３の領域のどこかの点の色をＸｉ，Ｙｉ，Ｚｉ（ｉ＝１〜４３×４３）とし、処理結果をＸｉ´，Ｙｉ´，Ｚｉ´（ｉ＝１〜４３×４３）、目標にしている色をＸａ，Ｙａ，Ｚａとすると、次の式（１０）で表わされる。
Ｘｉ´＝（Ｘｉ／Ｘｏｕｔ）×Ｘａ
Ｙｉ´＝（Ｙｉ／Ｙｏｕｔ）×Ｙａ
Ｚｉ´＝（Ｚｉ／Ｚｏｕｔ）×Ｚａ              …（１０）
こうして得られた３刺激値データＸ´、Ｙ´、Ｚ´を６Ｄ−ＬＵＴ２７に蓄えられていた３刺激値データと入れ換えて、色合わせされた調整６Ｄ−ＬＵＴ２８を得ることができる。この色合わせされた調整６Ｄ−ＬＵＴ２８を用いることにより、モアレや像構造の再現の忠実性はもちろん色の再現性の精度も高いカラー印刷プルーフを作製することができる。
【００６３】
図３に示すように、６Ｄ−ＬＵＴ２７あるいは後加工処理１を施した後に、ローゼットのコントラストを強調するために、後加工処理２として、ローゼット強調工程（ステップＳ１９）を行う。ローゼット強調工程Ｓ１９は、ローゼット等の像構造のコントラストを強調する工程である。この工程Ｓ１９では、色合わせ工程Ｓ１８と同様に１２９６色の４３×４３個の各画素に対して演算を行い、個々の処理は各色を単位に１２９６回に分けて行う。このローゼット強調工程Ｓ１９は、以下の２つのステップからなる。
【００６４】
（３ステップ）先ず、各色の４３×４３の領域の色の平均値を求める。ここで、個々の色をＸｉ’，Ｙｉ’，Ｚｉ’（ｉは４３×４３の領域のどこかの点を示す）とすると、平均値Ｘａｖｅ、Ｙａｖｅ、Ｚａｖｅは、下記式（１１）で表される。なお、ｉ＝１〜４３×４３である。
Ｘａｖｅ＝（ΣＸｉ’）／（４３×４３）
Ｙａｖｅ＝（ΣＹｉ’）／（４３×４３）
Ｚａｖｅ＝（ΣＺｉ’）／（４３×４３）              …（１１）
ここで、Σは、ｉ’が１から４３×４３までの和を意味する。
【００６５】
（４ステップ）次に個々の色に対し、平均値Ｘａｖｅ、Ｙａｖｅ、Ｚａｖｅを各々中心としてそれぞれ個々の色Ｘｉ’，Ｙｉ’，Ｚｉ’と平均値Ｘａｖｅ、Ｙａｖｅ、Ｚａｖｅとの距離を拡大する。ここで、処理結果をＸｉ’’，Ｙｉ’’，Ｚｉ’’すると，これらは下記式（１２）で表される。なお、ｉ＝１〜４３×４３である。
Ｘｉ’’＝Ｘａｖｅ×｛（Ｘｉ’／Ｘａｖｅ）＾γ｝
Ｙｉ’’＝Ｙａｖｅ×｛（Ｙｉ’／Ｙａｖｅ）＾γ｝
Ｚｉ’’＝Ｚａｖｅ×｛（Ｚｉ’／Ｚａｖｅ）＾γ｝      …（１２）
ここで、γはローゼットの強調度合である。また、記号＾は、ベキ乗を示すものとする。すなわち、Ａ＾γはＡのγ乗をあらわす。
【００６６】
このローゼットの強調度合γは、その大きさに特に制限はないが、通常、０．８〜３．０で変化させ、その値が大きいほどローゼットは鮮明なものとなる。しかし、ローゼットの強調度合γを大きくすると、その適用結果は個々のＸｉ’’，Ｙｉ’’，Ｚｉ’’をプルーフプリンタの色再現域の外の色に変換してしまうことが多くなる。そこで、目標色Ｘａがプルーフプリンタの再現域の外にある場合や再現域の境界に近い場合はローゼットの強調度合γを小さくするのがよい。ローゼットの強調度合γによるγ乗の適用結果がプリンタの色再現域の中か外かは、３刺激値データＸＹＺをプルーフプリンタのデバイス依存ＲＢＧに変換することで調べることができる。
その結果、４３×４３個の画素の色のうちどれだけの色（割合）が、どれくらいの量（距離）だけ再現域から出るかを計算して、これらの割合や距離やこの２つを組み合わせた判断基準が一定量以下になるように、ローゼットの強調度合γを決めなおすことで、４３×４３個の点の平均色が目標色からのずれ量を小さくすることができる。
【００６７】
これらの後工程処理において、色合わせ工程Ｓ１８およびローゼット強調工程Ｓ１９のいずれか一方のみを実施した調整６Ｄ−ＬＵＴによって、モアレ等の像構造が忠実に再現され、かつ、高精度に色が調整された、またはローゼットの強度が調整されたカラー印刷プルーフを得ることができるが、これらの両工程Ｓ１８およびＳ１９をこの順序で１回行えば、忠実なモアレに加え、強度調整されたローゼットとともに高い色精度を得ることができる。
また、上述の両工程Ｓ１８およびＳ１９をこの順序で複数回行うことにより、または、これらの両工程Ｓ１８およびＳ１９をこの順序で１回行った後、色合わせ工程Ｓ１８のみを複数回繰り返すことにより、無限に印刷物に近い色再現を実現することができる。
【００６８】
こうして得られた６ＤＬＵＴ[i][j][k][c][m][y]が、例えば、６ＤＬＵＴ[1][2][3][4][5][0]であったとすると、この項には、画像の座標が（１，２）であって、Ｋ版６０％、Ｙ版８０％、Ｍ版１００％、Ｃ版０％である色の４００ｄｐｉの３刺激値データＸＹＺ値が対応している。
また、有理数網の定義から、座標（ｘ，ｙ）＝（４７，９１）、Ｋ，Ｃ，Ｍ，Ｙ＝（２０％，２０％，２０％，２０％) の色は、６ＤＬＵＴ[4][5][2][2][2][2]の項に記録してあるＸＹＺ値と同じである。その理由は、この４３×４３サイズの有理数網を使うことにより、４３画素毎に同じ色の画素が繰り返されるので、４画素目と４７画素目のデータとは同じデータであるからである。一般に（ｘ，ｙ）＝（ｉ０，ｊ０）の画素のデータは出力機の解像度で数えた有理数網のサイズをｍT ×ｎT とすると（ｘ，ｙ）＝（ｉ０％ｍT ，ｊ０％ｎT ）画素のデータと同じである。なお、この場合の％は剰余演算（割ったときの余りを出す演算）を意味する。
このようにして、予め、代表的な色についての６Ｄ−ＬＵＴは、準備される。この後、実際のカラー印刷プルーフの作成に際しては、この６Ｄ−ＬＵＴ２７を参照し、補間して用いることにより、従来に比し大幅な時間短縮を図ることができる。
【００６９】
ところで、この６Ｄ−ＬＵＴによる変換処理については後述するが、この６Ｄ−ＬＵＴによる処理は、処理（計算）時間を短縮できる反面、６Ｄ−ＬＴＵの適用結果は、個々の画素に対して演算を行っていた上述の先行データ処理方式に較べてモアレのコントラストが低下するという副作用があり、モアレ等の像構造が忠実に再現されない恐れがある。これは、この先行データ処理方式では非常に細かい解像度（１６００ｄｐｉ）で計算していたが、本発明方式では原画像の画素単位（解像度４００ｄｐｉ）でしか計算しなくなったために、原画像と絵柄の干渉（これがモアレの原因であるが）のうちの高周波成分が失われたことが原因である。
しかし計算時間を短縮するためには、計算の画素密度を高める（１６００ｄｐｉとする）ことはできない。そこで、その補償手段としてモアレ等の像構造強調フィルタ処理を適用し、まず、原画像の中のモアレ成分だけを強調し、その後で６Ｄ−ＬＵＴを作用させるのが好ましい。こうすることにより、モアレ等の像構造もローゼット等の像構造のいずれも忠実に再現することができる。
【００７０】
次に、ステップＳ９のモアレ等の像構造強調処理工程（以下、単にモアレ強調工程という）について説明する。図１に示すように、モアレ強調工程Ｓ９は、画像原稿から得られ、色変換処理工程Ｓ２おいて変換された各版（例えばＣＭＹＫ）の各画素の網点面積率データａｊを、本発明の特徴とする６Ｄ−ＬＵＴに作用させる前に、印刷線数（スクリーン線数）と網角度と原画像の絵柄等との組み合わせに依存して印刷画像に表れるモアレ等の像構造が強調された網点面積率データａｊ’に変換するもので、変換しようとする画素（以下、計算対象画素ともいう）を含む近傍画素の画素値の重みを印刷の線数ＬＰＩ、網角度θにより決定される格子の周期に依存して求め、この重みを印刷画像を出力する印刷機に応じた発生強度のモアレ等の像構造となるようにモアレの強度の強調率αにより調整し、調整された重みにより重み付け平均して変換するものである。
【００７１】
この工程における近傍画素の重み付け平均処理は、図８に示すように、まず、位置依存の重みを印刷の線数ＬＰＩと網角度θにしたがって決定するステップ（ステップＳ２１）、その位置依存重みをモアレ強度の強調率αにしたがって調整するステップ（ステップＳ２３）、および調整された重みにしたがって近傍画素の値を重み付けで平均して各画素の値を求めるステップ（ステップＳ２４）からなる３つのステップによる第１の処理によるものと、位置依存の重みを印刷の線数ＬＰＩ、網角度θにしたがって決定するステップ（ステップＳ２１）、その重みをさらに強調するステップ（ステップＳ２２）、強調された重みをモアレ強度の強調率αにしたがって調整するステップ（ステップＳ２３）、および調整された重みにしたがって近傍画素の値を重み付けで平均して各画素の値を求めるステップ（ステップＳ２４）とからなる４つのステップによる第２の処理によるものとが基本的に考えられる。
【００７２】
この場合、ステップＳ２１における位置依存の重みの決定処理は、ある関数により発生する方法としてもよいが、重みの発生に時間がかかるので、ルックアップテーブルを参照する方法としてもよい。
また、ステップＳ２３における位置依存の重みの調整処理は、決定された位置依存の重みを調整するもので、決定された位置依存の重みと変換しようとする画素位置では１、それ以外の位置では０である関数とをモアレ強度の強調率αを使って内分または外分する方法としているが、他の強調割合の調整方法を採用してもよい。
また、ステップＳ２４における重み付け平均処理は、あるマスクサイズをもった畳み込み積分による加重マトリクス（以下、加重フィルタまたは重み付けフィルタともいう）を用いた処理（以下、フィルタ処理ともいう）、すなわち、積和処理で行うことにより、処理の高速化を図ることができる。なお、重み付け平均処理を加重マトリクスフィルタ処理で行う場合には、重み調整処理された加重マトリクスフィルタ処理とするのがよい。
【００７３】
また、加重マトリクスを設計する場合には、フィルタ処理後の画素による画像（絵柄）のつながりを滑らかに（自然に）するために、図８にステップＳ２５で示すように、近隣画素の位置重みが計算対象画素から遠ざかるにしたがい低減する減少フィルタ（以下、減衰フィルタともいう）処理、すなわちアンチエリアジング処理を行うようにしてもよい。
また、プルーフＨＰ、ＳＰ上の画像の鮮鋭度（シャープネス、いわゆるシャープ感）が印刷物上の画像と同じ鮮鋭度となるようにするために、図８にステップＳ２６で示すように、減少フィルタ処理後の加重フィルタにシャープネスフィルタ（以下、強調フィルタともいう）を作用させた加重マトリクスフィルタを重み付け平均処理用のマトリクスフィルタとして利用するようにしてもよい。通常、プリンタによりシート上に形成されるドットは、レーザ光等による記録ドットの形状がガウシャン等の形状になっていることから、記録ドットによる画像エッジがなまり（画像エッジがぼけ）、このようなステップＳ２６の鮮鋭（シャープ）化処理が有用である。
【００７４】
また、ステップＳ２７におけるシャープネス強度の調整処理は、減少フィルタ処理後の加重フィルタにシャープネスフィルタの強調割合を調整するもので、シャープネスフィルタとフィルタ中心位置では１、それ以外の位置では０であるフィルタとをシャープネス強調の割合βを使って内分または外分する方法としているが、他の強調割合の調整方法を採用してもよい。
ところで、図８に示す例においては、ステップＳ２３の重みの調整処理後にステップＳ２４の重み付け平均処理を行って調整された重みによって重み付け平均された画素値を求めているけれども、本発明はこれに限定されるわけではなく、ステップＳ２１またはＳ２２において求められた位置依存の重みを用いて、先にステップＳ２４の重み付け平均処理を行って重み付け平均された画素値を求め、この重み付け平均画素値と元の原画像の画素値とをモアレ強度の強調率αを使って内分または外分することにより、調整重みによる重み付け平均画素値を求めるようにして、結果的にステップＳ２３の重みの調整の効果を得るようにしてもよい。
【００７５】
次に、モアレ強調工程Ｓ９の説明においては、網点面積率データａｊおよびａｊ’（ｊ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）を、それぞれ代表してＤおよびＤ’で表すものとする。重み付け平均処理は、上述したように、出力解像度（プルーフ解像度）上の座標（ｉ，ｊ）の画素データ（画素値）をＤ（ｉ，ｊ）とし、近傍画素の重み付け平均処理後の座標（ｉ，ｊ）の画素データ（画素値）をＤ’（ｉ，ｊ）としたとき、ステップＳ２４における畳み込み積分処理後（変換後）の画素値Ｄ’（ｉ，ｊ）は、次の（１３）式で表すことができる。
0003904160.tif 000005
ここで、Ｗ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ，ＬＰＩ，θ）は重み（重み関数ともいう）であり、その合計値が１．０になるように正規化されている。ｋ，ｌは、計算対象画素Ｄ（ｉ，ｊ）の重み付け平均処理を行う（２ｍ＋１）×（２ｎ＋１）の矩形範囲の近傍画素の座標を示す（２ｍ＋１および２ｎ＋１は自然数で、計算対象画素座標位置（ｉ，ｊ）を中心とする近傍画像の幅および高さ（サイズ）を示す）。
【００７６】
（１３）式中、重み関数Ｗ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ，ＬＰＩ，θ）は、いわゆる周波数干渉を起こさせるための関数であって、原画像を構成する画素のうち、ある周期的なピッチ（印刷の線数ＬＰＩに依存するピッチ）およびある傾き（網角度θに相当する傾き）を持つ格子上の特定の点に相当する位置にある画素値の重みを高める処理を行う関数である。印刷の場合、印刷の線数ＬＰＩおよび網角度θが決定されれば、各版のＬＰＩおよびθは定数と考えることができるので、この重み関数Ｗ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ，ＬＰＩ，θ）は、ＣＭＹＫ版のいずれについても重み関数Ｗ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）（以下、単にＷともいう）とすることができる。そこで、以下の説明においては、ステップＳ２１またはステップＳ２２で求められた位置依存重み関数ＷをＣＭＹＫ版のいずれについても位置依存フィルタＦ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）で表し、ステップＳ２３で求められたモアレ強度が調整された重み関数ＷをＣＭＹＫ版のいずれについてもモアレ強度調整フィルタＦ’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）で表すものとする。上記式（１３）は下記式（１４）で表される。
0003904160.tif 000006
【００７７】
ここで、強度が調整されたフィルタＦ’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）は下記式（１５）で表すことができる。
0003904160.tif 000007
ただし、Ｅ（ｋ，ｌ）は、中心の係数が１．０でそれ以外が０．０の係数マトリックス（Ｅは画素座標位置（ｉ，ｊ）に依存しない）である。
αは、モアレの強度の強調率である。なお、α＝１ならば強調をする前と同じ状態、すなわちＦ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）に等しく、α＝０ならばモアレの強度は０になり、モアレシミュレーションを行わない場合（原画そのもの）に等しい。
ｉ，ｊは、画像の画素の位置座標であって、矩形画像のサイズ（ピクセル数）をwidth × height とするとｉ＝０〜height−１、ｊ＝０〜width −１である。
ｋ，ｌは、畳み込み積分を行う際の補助変数である。
ところで、本発明においては、強度調整フィルタＦ’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）による重み付け平均画素値Ｄ’（ｉ，ｊ）を以下のようにして求めてもよい。
ここで、位置依存フィルタＦ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）による重み付け平均画素値をＤａ（ｉ，ｊ）とする時、画素値Ｄａ（ｉ，ｊ）は下記式（１６）によって与えられるので、上記式（１４）に上記式（１５）を代入し、得られた式に下記式（１６）を代入することにより、変換画素値Ｄ’（ｉ，ｊ）は下記式（１７）によって与えられることになる。
0003904160.tif 000008
【００７８】
次に、図８のステップＳ２１の処理における重み付け用の重み（ウエイト）を計算する（決定する）方法の基本的な例として以下の２つの方法がある。
第１の方法は、印刷の網展開用のＣＭＹＫ各版の閾値マトリクス（閾値テンプレートまたは有理数網テンプレートともいい、通称スーパーセルとも呼ばれる）を直接的に、換言すれば、ルックアップテーブルとして使用して重みを計算する方法である。第２の方法は、重みを計算するために、網格子座標系の各格子点（格子と格子の交点）、もしくは格子点の中点、または格子中の任意の所定の１点を中心に、各中心から外側に向かって重みが単調に減少するかまたは増加する関数を用いる方法である。
なお、重み付け用の重みとしては、いずれの方法で計算した重みを用いても同様なモアレ等の像構造予測（像構造シミュレーション）結果が期待できる。
【００７９】
次に、図９のフローチャートを参照して、重みを計算する方法を説明するが、以下の説明においては、計算の簡便さと、計算時間の短さとを考慮して、印刷の網展開用の各版の閾値マトリクスＴＭ′を直接的に使用して重みを計算する方法を用い、Ｃ版の加重マトリクスの作成例を代表例として具体的に説明する。なお、他の版の加重マトリクスも以下に説明するＣ版と全く同様の手順で作成することができる。
ここでは、画像出力装置として、出力解像度が４００ｄｐｉ、ＲＧＢ各色の濃度階調が２５６階調の、いわゆる濃度階調方式の連続調カラープリンタを用い、また、原画像データの解像度は、図１に示すステップＳ２に色変換処理工程において網点面積率データに変換された時には、出力解像度と同じ４００ｄｐｉになっているものとする。
【００８０】
また、用いられるカラーデジタルプリンタ（ＤＰ）３から出力されるカラー印刷プルーフ（ハードプルーフ）上でシミュレーションしようとする印刷のモアレ、線切れ、直線のがたつき等の像構造予測に対する印刷線数ＬＰＩ、網角度θは任意であるが、ここでは、印刷線数ＬＰＩがＬＰＩ＝１７５線、ＣＭＹＫ各版の網角度θは、θ＝７５度、４５度、０度、１５度であるものとして説明する。
なお、印刷では０度〜１８０度で網角度を取り扱うが、これは、網の形状が９０度回転に対して対称性を持たないからである。しかし、網点の配列だけに注目すれば、網空間は９０度で直交した座標系であるから、印刷の像構造予測の場合には、網角度θが９０度〜１８０度の網は９０度回転した値を用いればよく、０度〜９０度のみを使用すればよい。
【００８１】
加重マトリクス（以下、加重フィルタともいう）のマスクサイズは、１つの格子（網）中に、出力解像度に対応する画素が少なくとも１つ入るように決めれば、像構造を表現することができると考えられるので、ここでは、出力解像度を印刷線数で割って切り上げた値を意味する下記の（１８）式によって規定される３×３のマスクサイズを有する加重マトリクスを作成するものとする。
ＩＮＴ（出力解像度／印刷線数）＋１＝ＩＮＴ（４００／１７５）＋１＝３…（１８）
なお、（１８）式において、ＩＮＴ（Ｘ）は、Ｘの整数部分のみを残す演算を示す。
【００８２】
図９に示すように、３×３加重マトリクスの各要素の値を決定する場合、印刷に用いられる閾値マトリクスである有理数網（有理網ともいう）テンプレートを利用することができる（ステップＳ３１）。
図１０に有理数網テンプレートの一例として、解像度が２０００ｄｐｉで有理数網テンプレートサイズＭＭｓｉｚｅが２１５（要素数を２１５×２１５）の有理数網テンプレートＴＭ０′を示す。この有理数網テンプレートＴＭ０′上での座標系を（ｉ′，ｊ′）とすると、座標ｉ′および座標ｊ′は、０〜２１４の値を取り、閾値ｔｈ０′は２１５×２１５の要素に割り当てられ、その値は、例えば８ビットデータであるとすると、０から２５５のいずれかの値をとる。
この２０００ｄｐｉの有理数網テンプレートＴＭ０′から、原画像データＩに作用させるための４００ｄｐｉ用の３×３の加重マトリクスを作成する場合には、２０００ｄｐｉの５×５ドット（要素）が４００ｄｐｉの１ドットに対応することを考慮すれば、まず、各５×５の要素からなる部分有理数網テンプレートの中央の閾値を抽出した４３×４３個の閾値からなる閾値テンプレートを作成することが考えられる（ステップＳ３２）。
【００８３】
図１１は、このようにして作成した４３×４３個の閾値ｔｈ０（ｉ，ｊ）からなる閾値テンプレートＴＭ０の例を示している。なお、図１１における閾値テンプレートＴＭ０のマスクサイズＭｓｉｚｅは４３である。
この場合の３×３加重マトリクスをｗｇｔ０（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）とすれば、これは、次の（１９）式で表すことができる（ステップＳ３３）。
0003904160.tif 000009
ここで、ｋ，ｌは、ｋ，ｌ＝−１，０，１であり、Σk Σl は、ｋおよびｌについての−１〜１の総和を意味する。
【００８４】
実際上、３×３加重マトリクスｗｇｔ０は、網位置座標（ｉ，ｊ）に対応した数分、この例では、Ｍｓｉｚｅ×Ｍｓｉｚｅ＝４３×４３個だけ用意する必要があり、Ｍｓｉｚｅ×Ｍｓｉｚｅ個の場合には、これに制限された網位置座標が、（ｉ％Ｍｓｉｚｅ，ｊ％Ｍｓｉｚｅ）となる。なお、ｉ％Ｍｓｉｚｅは、余剰演算であり、ｉをＭｓｉｚｅで割った余剰を意味する（例えばｉ＝１、４４、８７の場合には、ｉ％Ｍｓｉｚｅは、全て同じ値でｉ％Ｍｓｉｚｅ＝１となる。）。なお、原画像データ中、４辺に存在する画素は、加重マトリクスの要素が存在しない部分を使用しなければならないので、その要素を決める計算が繁雑になり、また、４辺部分には、通常、重要な絵柄が存在しないので、この実施の形態においては、重み付け平均処理を行わないで、原画像データをそのまま使用するようにしている。
【００８５】
次に、３×３加重マトリクスの他の例を説明する。この他の例は、図８を参照して説明した重みの強調ステップＳ２２を実施するためのものである。
重みを強調する場合には、図１０に示した２０００ｄｐｉの閾値テンプレートＴＭ０′を構成する各閾値ｔｈ０′をそれぞれ空間的に強調してから３×３加重マトリクスｗｇｔ１を作成してもよいが、ここではすでに作成している図１１に示した４００ｄｐｉの閾値テンプレートＴＭ０から３×３加重マトリクスｗｇｔ１を次の（２１）式に従って、まず３乗の正規化演算を行うことで、強調後の閾値ｔｈ１を作成し（ステップＳ３４）、次にこれを下記式（２２）に従って正規化処理して求めることができる（ステップＳ３５）。
0003904160.tif 000010
ここで、ｋ，ｌ＝−１〜１を意味する。
なお、図１２は、強調後の閾値ｔｈ１から構成される４００ｄｐｉの閾値テンプレートＴＭ１を示す。
【００８６】
ここで、出力画像の４００ｄｐｉを構成する各画素と隣り合う画素との間のつながりの滑らかさ、および僅かに目立つ４００ｄｐｉ以上の周期に相当する周波数成分の除去を望む場合には、、中心から周囲に向かって重みが減少（減衰）する３×３ローパスフィルタ（中心を低減成分と考えた場合の表現）を強調後の３×３加重マトリクスｗｇｔ１に作用させた３×３加重マトリクスｗｇｔ２を作成すればよい。３×３ローパスフィルタ（減少フィルタという）は、ぼかしフィルタまたはアンチエリアジングフィルタであると考えることができ、ここでは、図１３に示す３×３ガウシャンフィルタＧａｕｓｓ１（ｋ，ｌ）｛ｋ，ｌ＝−１〜１｝を使用する。
ガウシャンフィルタ処理施した３×３加重マトリクスｗｇｔ２は、（２３）式で表すことができる（ステップＳ３６）。
0003904160.tif 000011
ここで、ｋ，ｌ＝−１〜１、ｉ，ｊ＝０〜Ｍｓｉｚｅ−１を意味する。
【００８７】
画素間をさらに滑らかにつなげたい場合には、図１０に示す２０００ｄｐｉの閾値テンプレートＴＭ０の各閾値を３乗して正規化した閾値テンプレート（図示せず）（ステップＳ４１）に対して、図１４に示す中央の値が最も大きく周囲にいくにしたがって値が徐々に減衰するガウシャン特性に近似した要素の配列となっている２０００ｄｐｉの解像度に対応した１５×１５のガウシャンフィルタＧａｕｓｓ２（ｍ，ｎ）を出力解像度４００ｄｐｉになるように作用させ（いわゆる解像度変換である）、下記式（２４）に従って４００ｄｐｉの重みマトリクスｗｇｔ３をまず作成する（ステップＳ４２）。
0003904160.tif 000012
ここで、ｍ，ｎは−７〜７、（ｉ，ｊ）は、４００ｄｐｉ空間上の座標で、ｉ，ｊ＝０〜Ｍｓｉｚｅ−１、（５×ｉ＋ｍ，５×ｊ＋ｎ）および（ｍ，ｎ）はそれぞれ２０００ｄｐｉ空間上の座標（ｉ′，ｊ′）で、ｉ′，ｊ′＝０〜ＭＭｓｉｚｅ−１である。ｉ，ｊの乗数は、解像度変換のための定数である。
【００８８】
次に、この４３×４３個（Ｍｓｉｚｅ＝４３）のアンチエリアジング処理後の重みマトリクスｗｇｔ３（ｉ，ｊ）を３×３加重マトリクスの４３×４３個に変換するためには、１５×１５の要素からなる重みマトリクスｗｇｔ３（ｉ，ｊ）の１個が３×３要素の加重マトリクスｗｇｔ４（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）の１個の対応するように変換し、下記式（２５）に従って座標（ｉ，ｊ）を中心座標とする４３×４３個の３×３加重マトリクスｗｇｔ４の各要素を求めればよい（ステップＳ４３）。
ｗｇｔ４（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）
＝Σm=5k-25K+2Σn=5l-25l+2ｗｇｔ３（ｉ，ｊ，ｍ，ｎ）…（２５）
この和は、ｍ＝５ｋ−２〜５ｋ＋２，ｎ＝５ｌ−２〜５ｌ＋２の５×５要素の総和、すなわち、ここではｋ、ｌ＝−１〜１より、ｍ＝−７〜７、ｎ＝−７〜７の要素、すなわち、１５×１５の要素を５×５部分の９個分に単純に分割したときの各５×５部分の総和である。
この３×３加重マトリクスｗｇｔ４に正規化処理を行って、下記式（２６）により画素間をさらに滑らかにつなげることのできる３×３加重マトリクスｗｇｔ５を作成することができる（ステップＳ４４）。
0003904160.tif 000013
ここで、（ｋ，ｌ）は、４００ｄｐｉ空間上のフィルタの中心からのシフト量を意味する。
【００８９】
ところで、印刷物のシャープ感に近似したシャープ感を得るためには、上述の３×３の加重マトリクスｗｇｔ４に対してＧａｕｓｓ２の逆の特性を有する空間強調フィルタ（シャープネスマトリクスまたはシャープネスフィルタともいう）による処理、またはＧａｕｓｓ２の逆の特性より強い特性を有する空間強調フィルタによる処理を行った加重マトリックスｗｇｔ７を作成すればよい。
図１５（ａ）は、Ｇａｕｓｓ２の逆の特性を有する逆フィルタであるシャープネスフィルタＳｈｐ＝Ｓｈｐ１の構成例を示している。
図１５（ｂ）は、シャープネスフィルタＳｈｐ１よりさらに強い特性を有するシャープネスフィルタＳｈｐ＝Ｓｈｐ２の構成例を示している。
図１５（ｃ）は、シャープネスフィルタＳｈｐ２よりさらに強い特性を有するシャープネスフィルタＳｈｐ＝Ｓｈｐ３の構成例を示している。
なお、各フィルタＳｈｐ１、Ｓｈｐ２、Ｓｈｐ３の横軸と縦軸とをそれぞれｉ，ｋ，ｒ，ｊ，ｌ，ｓで表しているのは、後述する式を使用する際の見通しの良さを得るためであり、いずれも４００ｄｐｉ上の座標系（ｉ，ｊ）と同一の座標系上のものである。また、各フィルタＳｈｐ１、Ｓｈｐ２、Ｓｈｐ３毎の要素の総和は１となっている。
【００９０】
まず、加重マトリクスｗｇｔ７を作成するには、まず、下記式（２７）に従って、加重マトリクスｗｇｔ４に対してシャープネスフィルタＳｈｐを施した加重マトリクスｗｇｔ６を作成する（ステップＳ４５）。
0003904160.tif 000014
ただし、ｗｇｔ４（ｉ＋ｒ，ｊ＋ｓ，ｋ−ｒ，１−ｓ）のうち、ｋ−ｒ，ｌ−ｓが値−１〜１の範囲を超えるものについては、ｗｇｔ４（ｉ＋ｒ，ｊ＋ｓ，ｋ−ｒ，ｌ−ｓ）＝０とみなす。また、Ｓｈｐ（ｒ，ｓ）は、図１５（ａ）、図１５（ｂ）、図１５（ｃ）のそれぞれに示したシャープネスフィルタのいずれかである。
次に、このｗｇｔ６を正規化することにより、下記式（２８）に従って３×３加重マトリクスｗｇｔ７を作成することができる（ステップＳ４６）。
0003904160.tif 000015
ここで、ｋ，ｌは、ｋ，ｌ＝−１，０，１である。
【００９１】
ところで、シャープネスの強さを原画像や印刷条件（線数、網角度、印刷濃度）に加え、対象とする印刷機に応じて、プルーフのシャープネスの強度を調整する場合には、通常の３×３または５×５程度のシャープネスフィルタ処理を行う場合のシャープネスフィルタ強度、例えば、ＵＳＭ（アンシャープネスマスク）処理を行う場合のＵＳＭの強度を調整すればよい。ここで、シャープネスフィルタＳｈｐ１、Ｓｈｐ２、Ｓｈｐ３などの１００％強度時のＵＳＭをＵ（ｋ，ｌ）とする時、Ｕ’（ｋ，ｌ）を強度調整後のＵＳＭ（フィルタ）とし、βをシャープネス強調の割合とすると、シャープネス強度調整フィルタは、下記式（２９）で求めることができる（ステップＳ４７）。
Ｕ’（ｋ，ｌ）＝β（−Ｅ（ｋ，ｌ）＋Ｕ（ｋ，ｌ））＋Ｅ（ｋ，ｌ）…（２９）
ここで、（ｋ，ｌ）は、フィルタの座標を示し、Ｕ（ｋ，ｌ）およびＵ’（ｋ，ｌ）が３×３シャープネスフィルタであるとすると、ｋ，ｌ＝−１〜１である。Ｅ（ｋ，ｌ）は上述したように中心が１．０、その余が０．０である係数マトリックスである。
【００９２】
こうして得られた強度調整シャープネスフィルタＵ’（ｋ，ｌ）を位置依存フィルタＦ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）やＦ’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）、例えば、具体的にはｗｇｔ０、…ｗｇｔ４、ｗｇｔ５またはこれらの加重フィルタをモアレ強度調整した加重フィルタなどに組み込み、最終的にはシャープネス強度が調整されたシャープネスフィルタＵ’（ｋ，ｌ）とモアレ強度が調整された位置依存フィルタＦ’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）などとを１つの重み平均処理用のフィルタに合成し、合成フィルタによって計算対象画素を変換するのが好ましい。
この合成フィルタの作成の一例を示す。ステップ４７で得られた強度調整シャープネスフィルタＵ’（ｋ，ｌ）と先に求めた３×３加重マトリックスｗｇｔ４（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）とを上記式（２７）と同様にして合成し、下記式（３０）で示す３×３加重マトリックスｗｇｔ８（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を作成する（ステップＳ４８）。
0003904160.tif 000016
ただし、ｗｇｔ４（ｉ＋ｒ，ｊ＋ｓ，ｋ−ｒ，１−ｓ）のうち、ｋ−ｒ，ｌ−ｓが値−１〜１の範囲を超えるものについては、ｗｇｔ４（ｉ＋ｒ，ｊ＋ｓ，ｋ−ｒ，ｌ−ｓ）＝０とみなす。
次に、このｗｇｔ８を正規化することにより、下記式（３１）に示す３×３加重マトリクスｗｇｔ９を作成することができる（ステップＳ４９）。
0003904160.tif 000017
ここで、ｋ，ｌは、ｋ，ｌ＝−１，０，１である。
【００９３】
図９に示すように、以上のようにして得られた３×３加重マトリクスｗｇｔ０，ｗｇｔ１，ｗｇｔ２，ｗｇｔ５，ｗｇｔ７，ｗｇｔ９のいずれかをモアレ強度調整されていない位置依存フィルタＦ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）として、上記式（１５）に従ってモアレ強度の強調率αによる調整を行うことにより、重み付け平均用の調整３×３加重マトリクスＦ’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を求め（ステップＳ５０）、得られた３×３加重マトリクスＦ’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を（１３）式の重み関数Ｗとすることで、すなわち上記式（１５）に従って原画像データ（網点面積率データａｊ’）を計算することで、１回の演算でシャープネス強度を調整したシャープネス処理とモアレ強度を調整した像構造シミュレーションとを同時に行うことができる。
こうして、ステップＳ９のモアレ強調工程においては、この３×３加重マトリクスＦ’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を使用して、原画像データ（網点面積率データａｊ）を重み付け平均処理したモアレ強度調整画像データ（網点面積率データａｊ’）を求めることができる。
【００９４】
ところで、本発明においては、シャープネスおよびモアレ強度の調整は以下のように行うのが好ましい。
モアレシミュレーションの強度の強調率αを６０％〜１８０％（０．６〜１．８）とすることでプルーフ上のモアレの強度が大きく変化することを目視で確認した。通常の印刷物に対しては１２０％程度で見かけが近くなるため、６０％〜１８０％にしておけば多くの印刷物に対応することが可能であることから、このような場合、モアレの強度の強調率αは、０．６〜１．８であるのが好ましい。
【００９５】
一方、シャープネスの強調に関しては、連続調プリンタの印字ドットがガウシアン関数に似た空間分布を持つために連続調プリンタでプリントした画像は多少ぼやけることと、印刷が細かい点で構成されることに起因して視覚的にシャープに見えてしまうことは上述したとおりである。従って、これを修正するためには実際の印刷物に対してわざとシャープネスをかけないとプルーフと印刷物を見かけ上同じシャープネスにすることはできない。５×５のＵＳＭマスクを使用し、４００ｄｐｉの連続調プリンタ、ピクトログラフィー３０００（富士写真フイルム社製）を使用し、１７５線印刷物をシミュレーションするプルーフを作成した場合には、シャープネスの強調割合（強度）βが０％〜８０％で大きなシャープネスの変化を目視で観察でき、５０％程度で印刷物に近いシャープネスを得ることができた。通常の印刷に対しても０％〜８０％を使用することで多くの印刷物に対応するプルーフを作ることができることから、このような場合、シャープネスの強調割合βは、０．０〜０．８であるのが好ましい。
【００９６】
こうしてステップＳ９のモアレ強調工程で得られたモアレ強度調整画像データ（網点面積率データａｊ’）は、次のステップＳ１０の６Ｄ−ＬＵＴ処理工程に送られ、ローゼット等の像構造の強調処理に供される。
ステップＳ１０の６Ｄ−ＬＵＴ処理工程（ローゼット強調工程）について説明する。図１に示すように、６Ｄ−ＬＵＴ処理工程Ｓ１０は、ステップＳ９のモアレ強調工程によってモアレ等の像構造が強調された網点面積率データａ´ｊ（ｊ＝ＣＭＹＫ）を、ステップＳ８の作成工程で予め作成されている６Ｄ−ＬＵＴを使って補間処理してモアレ等の第１の像構造を残したまま、ローゼット等の第２の像構造を再現し、強調することのできる共通色空間データである３刺激値データＸＹＺに変換する第２像構造予測（シミュレーション）処理工程である。なお、ａｊ’の添字ｊはＣＭＹＫを表わし、位置座標（ｉ，ｊ）とは異なるものであるので、以下の説明では、ｊa で表すものとする。
【００９７】
なお、この６Ｄ−ＬＵＴの使用方法は、特に制限的ではなく、他の分野で、違うデバイスや媒体（例えば、ＣＲＴモニタとプリンタ間、デジタルスキャナデータとプリンタデータ間）間で見かけが同じ画像を作るためにＬＵＴを使う場合と同じであり、体積補間や線形補間や面積補間や組み合わせ法などがあるが、本発明ではＣＭＹＫの４色（版）からなる４次元空間を補間するので、１次元空間を線形補間する場合、２次元空間を面積補間する場合、３次元空間を体積補間する場合の延長と考え、３次元空間での体積に当たる４次元量を４次元空間における４次元体積と定義し、４次元空間をこの４次元体積を使って補間する場合を代表例として説明する。
【００９８】
座標（ｉ１，ｊ１）におけるＫＹＭＣ値がそれぞれ（ｋ，ｙ，ｍ，ｃ）である例について説明する。ここで、ｋ、ｙ、ｍ、ｃはそれぞれｋ０とｋ１，ｙ０とｙ１，ｍ０とｍ１，ｃ０とｃ１の間にあって、ｋ０、ｙ０、ｍ０、ｃ０とｋ１、ｙ１、ｍ１、ｃ１は全部、Ｎ段分けした場合の各段のどれかであって（６段の場合、０か２０か４０か６０か１００％のいずれかである）、ｋ０、ｙ０、ｍ０、ｃ０よりｋ１、ｙ１、ｍ１、ｃ１は各々１つ上の段だとする（例えば、ｋについてのみ表わすと、ｋ０＝２０％、ｋ１＝４０％であり、すなわち、ｋ０≦ｋ≦ｋ１である）。
そして６ＤＬＵＴ[i][j][k][y][m][c]に相当するＸＹＺ値ををそれぞれ[i][j][k][y][m][c]．Ｘ、６ＤＬＵＴ[i][j][k][y][m][c]．Ｙおよび６ＤＬＵＴ[i][j][k][y][m][c]．Ｚと表わすとすると、まず、原画像の位置座標（ｉ１，ｊ１）でのＸＹＺ値は、有理数網の定義より、次の式（３２）を満たす（ｉ２，ｊ２）でのＸＹＺ値に等しい。
ｉ２＝ｉ１％ｍT 、ｊ２＝ｊ１％ｎT                 …（３２）
ただし％は剰余演算であり、ｉ２＜ｍT 、ｊ２＜ｎT となり、ｍT ×ｎT は有理数網のサイズであるとする。従って、ｉ２およびｊ２は６Ｄ−ＬＵＴ内の位置座標となる。
【００９９】
ここで、６Ｄ−ＬＵＴを補間して求めた結果を６ＤＬＵＴ（ｉ、ｊ、ｋ、ｙ、ｍ、ｃ）．Ｘ〜Ｚとすると、下記式（３３）によって計算することができる。
0003904160.tif 000018
0003904160.tif 000019
ここで、i2＝i1％ｍT 、j2＝j1％ｎT であり、ＹＶxxxxは頂点(kw,yw,mw,cw) （これは、（ｋｘ，ｙｘ，ｍｘ，ｃｘ）と対角線上にある頂点である）と点（ｋ，ｙ，ｍ，ｃ）を含む４次元単位格子（３次元での立方体に相当するものとして定義される４次元立方体である）の４次元体積である。また、Ｖ＝（ｋ１−ｋ０）（ｙ１−ｙ０）（ｍ１−ｍ０）（ｃ１−ｃ０）である。
なお、ＹＶxxxxの各々のｘは、０か１のどちらかをとり、ｋｗ，ｙｗ，ｍｘ，ｃｗの各ｗも０か１のどちらかであって、ｘが０ならｗは１、ｘが１ならｗは０となるよう定める。
【０１００】
こうして、原画像の位置座標が、（ｉ１，ｊ１）である画像データ（ＣＭＹＫの網点面積率データａｊa ´）から６Ｄ−ＬＵＴ２７を用いて（参照して）、モアレなどの第１の像構造およびローゼットなどの第２の像構造が強調され、対象とする印刷機などに応じて調整された共通色空間であるＣＩＥＸＹＺ表色系の３刺激値データＸＹＺを求めることができる。この３刺激値データＸＹＺを原画像の全座標位置について求めることにより、全画像の３刺激値データＸＹＺを得ることができる。こうして得られた全画像の３刺激値データＸＹＺは、ＤＰ３に送られ、次のステップＳ１１のデバイス依存の色変換処理工程に供される。
【０１０１】
次にＤＰ３におけるステップＳ１１の色変換処理工程およびカラー印刷プルーフの作成工程に付いて説明する。
ステップＳ１１の色変換処理工程は、ステップＳ１０の６Ｄ−ＬＵＴ処理工程で得られ、モアレおよびローゼットなどの像構造が強調された共通色空間の３刺激値データＸＹＺをデバイス固有色空間データである、ＤＰ３などのデバイスに依存した階調画像データに変換する工程である。なお、ステップＳ８の６Ｄ−ＬＵＴ作成工程において、６Ｄ−ＬＵＴを作成した時点で、変換データは表現される色空間が定まっており、この場合には、ＣＩＥＸＹＺ表色系の３刺激値で表現されている。そこで、この工程では、これに見合う色をプルーフプリンタで出力するために、出力デバイス（連続調カラープリンタやＣＲＴなどのディスプレイ）に依存した値（例えば、デバイス依存のＲＧＢ等）に変換する必要がある。この変換処理においては、３刺激値データＸＹＺからデバイス依存ＲＧＢデータへ変換するための色変換ＬＵＴ（ルックアップテーブル）を用いて補間してＤＰ３でカラー印刷プルーフを出力するためのＲＧＢ画像データを求める。
【０１０２】
こうして得られたＲＧＢ画像データを用いて、ＤＰ３はカラー印刷プルーフを出力する。このようにして作成されたハードコピー上の画像、すなわち、カラー印刷プルーフＣＰｂは、カラー印刷物１２と色が一致するのはもちろんのこと、網点画像に現れる特異な像構造をも忠実に再現している。すなわち、カラー印刷プルーフＣＰｂ上には、カラー印刷物１２上に現れるのとほぼ等しいモアレ、ローゼット等の像構造（特異パターン）が忠実に再現される。
本発明に係る像構造予測処理方法およびこれを実施するカラー印刷作成システムは、基本的に以上のように構成される。
【０１０３】
なお、上述のステップＳ８の６Ｄ−ＬＵＴ作成工程の例においては、測色値データＸｉ、Ｙｉ、Ｚｉを用いて平均測色値データである第１および第２の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚ、Ｘ′、Ｙ′、Ｚ′を作成しているが、これに代替して色度値データまたは濃度値データ等の他の共通色空間データ（デバイスインディペンデントデータ）を用いて平均測色値データを作成してもよい。要は、ステップＳ１０のローゼット強調工程において、網点面積率データなどの画像データを６Ｄ−ＬＵＴを用いてローゼットなどの像構造が強調された画像データに変換する際に、これらの画像データを、デバイスに依存しない色空間（共通色空間）上で測定したデータを用いて共通色空間上の平均測色値データで作成するようにすればよい。また、閾値マトリクス１４、２４の配列としては、網点の配列がランダムな、いわゆるＦＭスクリーンを用いた場合でも、本発明を適用してカラー印刷プルーフを作成することができる。
【０１０４】
また、図３を参照して説明したように、ステップＳ１３におけるビットマップデータｂ′ｊへの展開処理（網展開処理ともいう）と、これに続くステップＳ１４のデータ処理においては、ＤＰ３の解像度Ｒｅ３＝４００ｄｐｉの解像度画素の大きさの数分の１の大きさ，例えば、中間解像度（Ｒｅ５＝１６００ＤＰＩ）画素の第１の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚを求めている。すなわち、まず、中間解像度の１画素をもっと小さい微小エリア［上述の解像度Ｒｅ４＝４４８００ＤＰＩの１ドット］で構成される２８ドット×２８ドット（図６（Ａ）、図６（Ｂ）参照）に分け、その微小エリアの各々が１６原色のどの色であるかを調べ、調べた１６原色の点の数を中間解像度画素毎に集計し（上述のステップＳ１５の数え上げ処理）、その点の数の重みで予め測定してある１６原色の３刺激値データＸｉ、Ｙｉ、Ｚｉを重み付け平均化することで中間解像度の１画素の第１の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚを求めている。この場合、１６原色の色毎の面積率ｃｉ、すなわち、存在確率をＰｉとすると、下記式（３４）により第１の３刺激値データＸ、Ｙ、Ｚを求めることができる。
Ｘ＝Σ（Ｐｉ×Ｘｉ）、（ｉ＝１〜１６）、Ｙ、Ｚも同様      …（３４）
ところで、この微小エリアの各点が何色であるかは、ステップＳ１３の比較処理として説明したように、閾値マトリクス２４の閾値ＴとＣＭＹＫの網点面積率データａｊの値（網％：網点面積率）を比較することで簡単に求めることができるが、中間解像度画素の色の精度を確保するには、微小エリアの数を２８×２８ドット等、非常に多くしなければならないため計算に長時間を要している。
このため、本発明者が特願平８−１７９１２２号明細書に提案した、累積ヒストグラムを用いる簡便な手法を用いてもよい。
【０１０５】
この簡便な手法は、中間解像度画素毎に存在確率（網存在確率ともいう。）Ｐｉを、例えば、上述したノイゲバウア式のような確率的な近似法で求める。すなわち、次の（３５）式により存在確率Ｐｉ（ｉ＝１〜１６）を求める。
Ｐ１  ＝（１−Ｐｃ）（１−Ｐｍ）（１−Ｐｙ）（１−Ｐｋ）
Ｐ２  ＝    Ｐｃ  ・（１−Ｐｍ）（１−Ｐｙ）（１−Ｐｋ）
Ｐ３  ＝（１−Ｐｃ）・  Ｐｍ  ・（１−Ｐｙ）（１−Ｐｋ）
Ｐ４  ＝    Ｐｃ    ・  Ｐｍ  ・（１−Ｐｙ）（１−Ｐｋ）
Ｐ５  ＝（１−Ｐｃ）（１−Ｐｍ）・  Ｐｙ  ・（１−Ｐｋ）
Ｐ６  ＝    ＰＣ  ・（１−Ｐｍ）・  Ｐｙ  ・（１−Ｐｋ）
Ｐ７  ＝（１−Ｐｃ）・  Ｐｍ  ・    Ｐｙ  ・（１−Ｐｋ）
Ｐ８  ＝    Ｐｃ    ・  Ｐｍ  ・    Ｐｙ  ・（１−Ｐｋ）
Ｐ９  ＝（１−Ｐｃ）（１−Ｐｍ）（１−Ｐｙ）・Ｐｋ
Ｐ１０＝    Ｐｃ  ・（１−Ｐｍ）（１−Ｐｙ）・Ｐｋ
Ｐ１１＝（１−Ｐｃ）・  Ｐｍ・  （１−Ｐｙ）・Ｐｋ
Ｐ１２＝    Ｐｃ    ・  Ｐｍ・  （１−Ｐｙ）・Ｐｋ
Ｐ１３＝（１−Ｐｃ）（１−Ｐｍ）・  Ｐｙ    ・Ｐｋ
Ｐ１４＝    Ｐｃ  ・（１−Ｐｍ）・  Ｐｙ    ・Ｐｋ
Ｐ１５＝（１−Ｐｃ）・  Ｐｍ    ・  Ｐｙ    ・Ｐｋ
Ｐ１６＝    Ｐｃ    ・  Ｐｍ    ・  Ｐｙ    ・Ｐｋ        …（３５）
このとき用いるＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各色の存在確率Ｐｃ、Ｐｍ、Ｐｙ、Ｐｋは、地道な方法では、網点面積率データａｊと閾値マトリクス２４の各閾値Ｔと比較して求めるのであるが、網点面積率データａｊの値Ｃ（Ｍ、ＹまたはＫ）は、中間解像度レベルでは同じ値であるが、閾値Ｔは微小エリアの位置によって変わる。そこで、ステップＳ１３における比較工程を中間解像度毎にまとめて処理することで処理を高速化してもよい。そのためには、中間解像度の１画素分の微小エリアの数、すなわち、２８ドット×２８ドット（２８閾値×２８閾値）毎の閾値Ｔの累積ヒストグラムを作成すればよく、累積ヒストグラムの縦軸は累積度数であり、この累積度数は存在確率Ｐｉに対応する。
【０１０６】
また、印刷における本紙である印刷用紙に存在する紙の質感、例えば、第１に刷版で均一な画像が刷版からインキが転移された本紙上の印刷再生画像では、もやもやとランダムに変化する濃淡パターンとして感じる、いわゆる「むら感」、第２に再生画像のエッジ部分を乱すような細かで（「むら感」より比較的短周期）ランダムに変化する濃淡パターンとして感じる、いわゆる「ざらつき感」、第３に本紙の紙種類毎に特有の濃淡パターンとして感じる、いわゆる「テクスチャー感」などをも、カラー印刷プルーフに再現したい場合、あるいはさらにこのような像構造シミュレーションにおける色ずれなども補正したい場合には、本発明者の出願に係る特願平７−２７３２９７号明細書および同８−８０２８３号明細書に記載の方法を本発明の像構造予測処理のステップ９のモアレ強調工程やステップ１０のローゼット強調工程などの像構造シミュレーション処理工程、またはその前後に紙の質感の補正処理およびまたは色ずれの補正処理などを付加してもよいことは勿論である。
さらに、本発明において、好ましい処理として追加するモアレ強調工程Ｓ９のモアレ強調調整処理やシャープネス強調調整処理なども上述した実施例に限定されるわけではない。
【０１０７】
実際に、連続調カラープリンタとして、４００ｄｐｉの写真方式のデジタルプリンタ、富士写真フイルム社製「ピクトログラフィ３０００」を用い、印刷の線数が１７５線、ＣＭＹＫの網角度がそれぞれ１５度、４５度、０度、７５度である印刷物を本発明の像構造予測処理方法に従った図１に示すカラー印刷プルーフ作成システム１０によってシミュレーションして、カラー印刷プルーフＣＰｂを得た。ここでは、網を４３×４３の大きさの１個の網のパターンの繰り返しで表現し（ピクトログラフィー上で１辺約２．７３ｍｍの正方形）、モアレ強調度αを１．２、シャープネス強調割合βを０．５、ローゼット強調割合γを２．０にした（ただし、デジタルプリンタ「ピクトログラフィ３０００」の色再現域の境界に近い色は、例外的にγは０．０に近い値とした）。
また、図１６に示す従来のカラー印刷プルーフ作成システムを適用して、同様にデジタルプリンタ「ピクトログラフィ３０００」でカラー印刷プルーフＣＰａを作成した。
【０１０８】
こうして得られたカラー印刷プルーフＣＰｂ上の画像と、実際にカラー印刷機を用いて作成した印刷紙上の画像と、従来のカラー印刷プルーフ作成システムを適用して作成されたカラー印刷プルーフＣＰａとを比較したところ、本発明法が適用されたカラー印刷プルーフＣＰｂ上の画像では、カラー印刷機を用いて作成したカラー印刷物１２上の画像に現れるモアレ、ロゼット等の特異パターンを忠実に再現でき、その他、ざらつき感、ジャンプ感についても、従来のシステムのノイゲバウア式を用いてデジタルプリンタで作成したカラー印刷プルーフＣｐａ上の画像に比較して、カラー印刷機で作成した印刷紙上の画像により近い画像を作成することができ、良好なシミュレーション結果を得ることができた。
なお、本発明法による演算をアップル社製のPowerMacintosh9500/132を使用して行った処、Ａ４、１枚につき計算時間は１０分であり、従来に比べ、数分の１から数十分の１に短縮でき、演算時間の大幅な短縮を実現することができた。
【０１０９】
本発明に係る像構造予測処理方法について、種々の実施例を挙げて説明したが本発明は、上述した実施例に限定されず、例えば、画像出力装置として連続調プリンタに限らず、ディスプレイモニタを使用する等、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の改良や設計の変更が可能なことは勿論である。
【０１１０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、従来、例えば、４００ＤＰＩ程度の低解像度のカラープリンタ等では、２０００ＤＰＩ程度のカラー印刷物に現れる特異パターンを再現することができないとされていたが、画像出力装置用のデバイス非依存の印刷プルーフ用データを作成する際に、ノイゲバウア式を用いないで、印刷網の閾値マトリクスから高解像度のビットマップデータに展開して各色毎の面積率を求め、これを測色データの重み係数として低解像度の平均測色値データを計算することのできる位置依存の多次元、例えば２つの位置パラメータと３つまたは４つの色パラメータの５または６次元のルックアップアップテーブルを用いることにより、手軽で、安定した性能が出せる連続調プリンタなどの画像出力装置、すなわち低解像度のカラープリンタ等を使って、高価な網方式のプルーフと同様な印刷物の網点に起因する現象をシミュレーションすることが可能になり、再現することができる。その結果、本発明法で作成された印刷プルーフ用データをカラープリンタ等の画像出力装置に供給することにより、この画像出力装置の出力画像が担持されたカラー印刷プルーフ上で、カラー印刷物に特有のモアレおよびロゼット等の像構造を正確かつ忠実に、かつ短時間で再現することができる。
【０１１１】
また、本発明法によれば、像構造シミュレーションの演算時間の大幅な短縮を実現することができる。
また、本発明法によれば、色の再現精度を向上させることができ、より印刷物の色と近いプルーフを作ることができる。
また、本発明法によれば、モアレ等の劣化などの像構造的な副作用や色精度の低下を伴うことなく、像構造シミュレーションでのローゼットなどの像構造の強度を強めることができる。
また、本発明法によれば、像構造シミュレーションでのローゼットの強度を印刷対象毎に最適化するために、ローゼットなどの像構造の強さを調整することができる。
【０１１２】
さらに、本発明法によれば、モアレ、線切れ等の像構造も、好ましくは、シャープネス性（シャープ感）を損なうことなく、ハードプルーフまたはソフトプルーフ上で正確、簡易かつ短時間に予測することができる。
また、本発明によれば、像構造シミュレーション（プルーフ）上のモアレの強度とシャープネスの強度を調整することが可能であるので、ローゼット等の像構造と共に印刷機に合わせたシャープネスやモアレのシミュレーションが可能になり、より忠実度の高いプルーフを作成することが可能になる。
さらにまた、本発明法によれば、平均測色値データに、色補正と共に平均予測測色値データを中心に広げるような処理を施すようにルックアップテーブルを作成しているので、再現色が純色に近くなり、結果として、ローゼットパターン等の像構造をより一層忠実に再現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明に係る像構造予測処理方法を実施するカラー印刷プルーフ作成システムの一実施例およびカラー印刷システムの基本的な流れを説明するフロー図である。
【図２】  図１に示すカラー印刷システムのビットマップデータ作成工程の説明に供される線図である。
【図３】  図１に示すカラー印刷プルーフ作成システムの６次元ルックアップテーブル作成工程の一実施例の基本的な流れを説明するフロー図である。
【図４】  図３に示す６次元ルックアップテーブル作成工程に用いられるアンチエリアジングフィルタの一例の構成を示す線図である。
【図５】  図４に示すアンチエリアジングフィルタの周波数応答の一例を示す線図である。
【図６】  図３に示す６次元ルックアップテーブル作成工程において、比較的高解像度のビットマップデータから平均測色値データを作成する際の説明に供される線図であって、（Ａ）は２８×２８ドット分のＣ版のビットマップデータ一例を示す線図であり、（Ｂ）は２８×２８ドット分のＭ版のビットマップデータ一例を示す線図である。
【図７】  図３に示す６次元ルックアップテーブル作成工程において、平均測色値データに対してアンチエリアジングフィルタをかける際の説明に供される線図であって、（Ａ）はその最初の処理工程に係る線図であり、（Ｂ）は次の処理工程に係る線図である。
【図８】  図１に示すカラー印刷プルーフ作成システムのモアレ強調工程の一実施例の基本的な流れを説明するフロー図である。
【図９】  図８に示すモアレ強調工程における種々の加重マトリクスの生成の説明に供給される工程の一例の基本的なフロー図である。
【図１０】  図８に示すモアレ強調工程に用いられる２０００ｄｐｉの有理数網テンプレート（閾値マトリクス）一例の一部を示す線図である。
【図１１】  図８に示すモアレ強調工程に用いられる４００ｄｐｉの加重マトリクスの一例を示す線図である。
【図１２】  図８に示すモアレ強調工程に用いられる閾値強調後の４００ｄｐｉの加重マトリクスの一例を示す線図である。
【図１３】  図８に示すモアレ強調工程に用いられる３×３ガウシャンフィルタの一構成例を示す線図である。
【図１４】  図８に示すモアレ強調工程に用いられる１５×１５ガウシャンフィルタの一構成例を示す線図である。
【図１５】  （ａ）は図８に示すモアレ強調工程に用いられるガウシャンフィルタの逆の特性を有する逆フィルタであるシャープネスフィルタの一構成例を示す線図であり、（ｂ）は（ａ）のシャープネスフィルタよりさらに強い特性を有するシャープネスフィルタの一構成例を示す線図であり、（ｃ）は（ｂ）のシャープネスフィルタよりさらに強い特性を有するシャープネスフィルタの一構成例を示す線図である。
【図１６】  従来のカラー印刷プルーフ作成システムのフロー図である。
【符号の説明】
２  画像原稿
３  カラープリンタ
１２  カラー印刷物
１４、２４  閾値マトリクス
２７  ６次元ルックアップテーブル（６Ｄ−ＬＵＴ）
ａｊ  網点面積率データ
ｂｊ  ビットマップデータ
ｃｉ  面積率
ＣＰｂ  カラー印刷プルーフ
【図１】
0003904160.tif 000021
【図２】
0003904160.tif 000022
【図３】
0003904160.tif 000023
【図４】
0003904160.tif 000024
【図５】
0003904160.tif 000025
【図６】
0003904160.tif 000026
【図７】
0003904160.tif 000027
【図８】
0003904160.tif 000028
【図９】
0003904160.tif 000029
【図１０】
0003904160.tif 000030
【図１１】
0003904160.tif 000031
【図１２】
0003904160.tif 000032
【図１３】
0003904160.tif 000033
【図１４】
0003904160.tif 000034
【図１５】
0003904160.tif 000035
【図１６】
0003904160.tif 000036