(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のピッチで配列された複数のセルを彫刻することにより凹版を作成し、この凹版を用いて印刷を行うグラビア印刷方法であって、
それぞれ所定の画素値を有する画素の配列によって構成される原画像を用意する段階と、
前記原画像を構成する個々の画素の画素値に、その画素値に応じた分散を有するノイズ成分を付加することにより修正画像を作成する段階と、
前記修正画像を構成する個々の画素の画素値に応じた大きさのセルを彫刻することにより凹版を作成する段階と、
この凹版を用いて印刷を行う段階と、
を有することを特徴とするグラビア印刷方法。
【請求項２】
請求項１に記載の印刷方法において、
画素値に応じた分散を有する乱数を発生させ、この乱数に基づいて増分値および減分値を定め、個々の画素の画素値に対して、前記増分値を加えるかもしくは前記減分値を減じることによりノイズ成分の付加を行うことを特徴とするグラビア印刷方法。
【請求項３】
請求項１に記載の印刷方法において、
画素値の最小値もしくは最大値において分散が最小となり、画素値が最小値から最大値に向かって徐々に増加すると、分散が徐々に増加しながらやがて徐々に減少するような分散決定関数を、画素値とノイズ成分の分散との間に定義し、この分散決定関数に基づいて定まる分散を有するノイズ成分を付加することを特徴とするグラビア印刷方法。
【請求項４】
請求項３に記載の印刷方法において、
原画像を構成する一画素に着目し、この着目画素の画素値に分散決定関数を適用することにより分散を決定し、この分散に応じて発生させた乱数を前記着目画素の画素値にノイズ成分として付加する処理を、原画像を構成する個々の画素について繰り返し実行することを特徴とするグラビア印刷方法。
【請求項５】
請求項３に記載の印刷方法において、
網点面積率４０〜６０％に対応する画素値の範囲内にピークをもった分散決定関数を用いることを特徴とするグラビア印刷方法。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の印刷方法において、
原画像を構成する個々の画素に対して、その画素値に応じた分散を有するノイズ値を定義し、このノイズ値を画素値とする第１のノイズ画像を用意し、
この第１のノイズ画像に対して、所定の空間フィルタを用いたフィルタリング処理を行うことにより、個々の画素に所定の空間周波数をもったノイズ値が定義された第２のノイズ画像を生成し、
前記原画像の個々の画素がもつ画素値を、前記第２のノイズ画像の対応する画素がもつ画素値によって修正することにより、修正画像を作成することを特徴とするグラビア印刷方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載のグラビア印刷方法を用いて製造されたグラビア印刷物。
【請求項８】
所定のピッチで配列された複数の網点によって画像が表現され、各網点に対応したセルを彫刻してなる凹版を用いて印刷されたグラビア印刷物であって、
個々の網点の大きさの空間的分布に、網点のピッチの２〜５倍の周期をもったノイズ成分が付加されており、ハイライト部もしくはシャドウ部を構成する領域内の網点面積の分散に比べ、中間階調部を構成する領域内の網点面積の分散が大きく設定されていることを特徴とするグラビア印刷物。
【請求項９】
所定のピッチで配列された複数の網点によって画像が表現され、各網点に対応したセルを彫刻してなる凹版を用いて印刷されたグラビア印刷物であって、
所定の微小領域内において、平均的な大きさを有する標準網点を定義したときに、標準網点よりも大きな網点と標準網点よりも小さな網点とが、空間的にほぼ交互に配置されており、ハイライト部もしくはシャドウ部を構成する領域内の網点面積の分散に比べ、中間階調部を構成する領域内の網点面積の分散が大きく設定されていることを特徴とするグラビア印刷物。
【請求項１０】
所定のピッチで配列された複数の網点によって画像が表現され、各網点に対応したセルを彫刻してなる凹版を用いて印刷されたグラビア印刷物であって、
肉眼では識別することができない微小領域内において、網点の大きさがランダム性を有し、ハイライト部もしくはシャドウ部を構成する領域内の網点面積の分散に比べ、中間階調部を構成する領域内の網点面積の分散が大きく設定されていることを特徴とするグラビア印刷物。
【請求項１１】
所定のピッチで配列された複数の網点によって画像が表現され、各網点に対応したセルを彫刻してなる凹版を用いて印刷されたグラビア印刷物であって、
個々の網点の大きさの空間的分布に、肉眼ではモチーフとして認識することのできない高い空間周波数を有するノイズ成分が付加されており、ハイライト部もしくはシャドウ部を構成する領域内の網点面積の分散に比べ、中間階調部を構成する領域内の網点面積の分散が大きく設定されていることを特徴とするグラビア印刷物。
【請求項１２】
所定のピッチで配列された複数の網点によって画像が表現され、各網点に対応したセルを彫刻してなる凹版を用いて印刷されたグラビア印刷物であって、
肉眼では濃淡分布を認識することができない空間周波数をもって、個々の網点の大きさが変動しており、ハイライト部もしくはシャドウ部を構成する領域内の網点面積の分散に比べ、中間階調部を構成する領域内の網点面積の分散が大きく設定されていることを特徴とするグラビア印刷物。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はグラビア印刷方法およびグラビア印刷物に関し、特に、電気信号に基づいて彫刻針（ダイヤモンド針）もしくはレーザを駆動させ、版胴面に多数のセルを彫刻するいわゆる電子彫刻方式の手法を利用して凹版を形成し、この凹版を用いて印刷を行いグラビア印刷物を製造する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
グラビア印刷は、凹版を用いた印刷手法であり、主に写真画像を含んだ高品質の印刷物を作成する用途に利用されている。グラビア印刷に用いる版には、多数の凹状のセルが形成され、このセル内に充填されたインキが紙面へと転写されることになる。したがって、グラビア印刷物では、多数のセル状のインキ（網点）によって画像が形成されることになる。別言すれば、グラビア印刷によって紙面上に形成される画像は、所定のピッチで縦横に配列された多数の網点から構成され、個々の網点のインキ量によって濃淡表現がなされることになる。
【０００３】
グラビア印刷を行う場合、多数の画素から構成される原画像を用意し、この原画像上の画素の画素値（濃度値）をセルの大きさに変換することにより、１つの画素を１つのセルで表現した凹版を作成することになる。大きな画素値を有する画素は大きなセルに変換され、小さな画素値を有する画素は小さなセルに変換される。このセルの大小は、紙面上でのインキの量に反映され、原画像の濃度分布に応じた濃淡パターンが紙面上に再現されることになる。
【０００４】
グラビア印刷用の凹版を形成するための方法としては、物理的な彫刻方式と化学的な腐食方式とが一般に知られている。物理的な彫刻方式は、物理的な方法によってセルを形成する方式であり、通常は電気信号に基づいて彫刻針（ダイヤモンド針）もしくはレーザを駆動させることによりセルの彫刻が行われるため、電子彫刻方式とも呼ばれている。物理的な彫刻方式として最も一般的な方法は、機械彫刻方式と呼ばれている彫刻針を用いた方式である。機械彫刻方式は、個々のセルをダイヤモンド針で１つ１つ物理的に彫刻してゆく方法を採るもので、通常、版面を複数のダイヤモンド針で走査しながら、打刻を行ってゆくことになる。打刻時におけるダイヤモンド針と版面との距離を制御することにより、打刻により形成されるセルの大きさを調節することができる。原画像上の各画素の画素配列および画素値に基づいて、セル彫刻装置による走査処理および打刻処理を制御することにより、原画像に応じた版を作成することができる。
【０００５】
一方、化学的な腐食方式は、一般に「網グラビア方式」とも呼ばれており、腐食液を用いた化学処理により、版面上に多数のセルを一括して形成するものである。通常は、原画像上の各画素の情報に基づいて、網点フィルム上にセル配列のイメージを出力し、この網点フィルムを用いたフォトリソグラフィ工程により版が作成される。すなわち、版面に形成されたレジスト層に対して、網点フィルム上のイメージを焼き付け、現像工程およびエッチング工程を経て、セル内部の領域を腐食除去して凹部を形成することになる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、グラビア印刷用の凹版を形成するための方法として、２とおりの方式が知られているが、最近では、機械彫刻方式を代表とする物理的な方式が主流になりつつある。腐食方式は、化学処理を伴うため、エッチング液の温度や疲労具合によって腐食の状態が変動し、再現性を確保することが困難であるという問題を抱えている。また、同一の版面上においても、エッチング液の流れの具合によって部分部分で腐食速度に差が生じ、形成されるセルの大きさが部分ごとに不均一になるおそれもある。したがって、腐食方式で版を作成するためには、熟練した技術者が、独自のノウハウを駆使しながら作業を進める必要がある。これに対し、機械彫刻方式は、電子式セル彫刻装置の性能が向上し、比較的容易に再現性を確保できるようになってきており、近年、普及度が急伸している。しかも、腐食方式は化学処理による環境汚染の問題も指摘されてきており、特に、欧州各国においては、ほとんどのグラビア印刷が、機械彫刻方式で行われている。
【０００７】
しかしながら、デザイナーや写真家の中には、いまだに腐食方式のグラビア印刷物の画質を支持する者が少なくない。もちろん、機械彫刻方式によるグラビア印刷物の画質と、腐食方式によるグラビア印刷物の画質とを、客観的な尺度で比較評価することは適切ではない。両者の相違は、あくまでも主観的な嗜好の問題であり、その評価は観者の感性に負うところが多い。ただ、このような主観的な評価によると、腐食方式のグラビア印刷物は、機械彫刻方式のグラビア印刷物に比べて、「立体感に富む」、「人間の肌の表現力に優れる」、「不快な筋が観察されにくい」といった利点を有すると言われている。また、機械彫刻方式によるグラビア印刷物では、画素値が所定のしきい値を越えると、隣接するセル間のインキが結合し、急激に濃度値が高くなるトーンジャンプという現象が生じ、画質を劣化させることも知られている。
【０００８】
そこで本発明は、機械彫刻方式に代表される物理的な彫刻方式を採りつつ、疑似的に化学的な腐食方式のグラビア印刷物に近い画質をもったグラビア印刷物を実現することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
(1)   本発明の第１の態様は、所定のピッチで配列された複数のセルを彫刻することにより凹版を作成し、この凹版を用いて印刷を行うグラビア印刷方法において、
それぞれ所定の画素値を有する画素の配列によって構成される原画像を用意する段階と、
原画像を構成する個々の画素の画素値に、その画素値に応じた分散を有するノイズ成分を付加することにより修正画像を作成する段階と、
修正画像を構成する個々の画素の画素値に応じた大きさのセルを彫刻することにより凹版を作成する段階と、
この凹版を用いて印刷を行う段階と、
を行うようにしたものである。
【００１０】
(2)   本発明の第２の態様は、上述の第１の態様に係るグラビア印刷方法において、
画素値に応じた分散を有する乱数を発生させ、この乱数に基づいて増分値および減分値を定め、個々の画素の画素値に対して、増分値を加えるかもしくは減分値を減じることによりノイズ成分の付加を行うようにしたものである。
【００１１】
(3)   本発明の第３の態様は、上述の第１の態様に係るグラビア印刷方法において、
画素値の最小値もしくは最大値において分散が最小となり、画素値が最小値から最大値に向かって徐々に増加すると、分散が徐々に増加しながらやがて徐々に減少するような分散決定関数を、画素値とノイズ成分の分散との間に定義し、この分散決定関数に基づいて定まる分散を有するノイズ成分を付加するようにしたものである。
【００１２】
(4)   本発明の第４の態様は、上述の第３の態様に係るグラビア印刷方法において、
原画像を構成する一画素に着目し、この着目画素の画素値に分散決定関数を適用することにより分散を決定し、この分散に応じて発生させた乱数を着目画素の画素値にノイズ成分として付加する処理を、原画像を構成する個々の画素について繰り返し実行するようにしたものである。
【００１３】
(5)   本発明の第５の態様は、上述の第３の態様に係るグラビア印刷方法において、  網点面積率４０〜６０％に対応する画素値の範囲内にピークをもった分散決定関数を用いるようにしたものである。
【００１４】
(6)   本発明の第６の態様は、上述の第１〜第５のいずれかに記載のグラビア印刷方法において、
原画像を構成する個々の画素に対して、その画素値に応じた分散を有するノイズ値を定義し、このノイズ値を画素値とする第１のノイズ画像を用意し、
この第１のノイズ画像に対して、所定の空間フィルタを用いたフィルタリング処理を行うことにより、個々の画素に所定の空間周波数をもったノイズ値が定義された第２のノイズ画像を生成し、
原画像の個々の画素がもつ画素値を、第２のノイズ画像の対応する画素がもつ画素値によって修正することにより、修正画像を作成するようにしたものである。
【００１５】
(7)   本発明の第７の態様は、上述の第１〜第６のいずれかに記載のグラビア印刷方法により、グラビア印刷物を製造するようにしたものである。
【００１６】
(8)   本発明の第８の態様は、所定のピッチで配列された複数の網点によって画像が表現され、各網点に対応したセルを彫刻してなる凹版を用いて印刷されたグラビア印刷物において、
個々の網点の大きさの空間的分布に、網点のピッチの２〜５倍の周期をもったノイズ成分を付加するようにし、ハイライト部もしくはシャドウ部を構成する領域内の網点面積の分散に比べ、中間階調部を構成する領域内の網点面積の分散を大きく設定するようにしたものである。
【００１７】
(9)   本発明の第９の態様は、所定のピッチで配列された複数の網点によって画像が表現され、各網点に対応したセルを彫刻してなる凹版を用いて印刷されたグラビア印刷物において、
所定の微小領域内において、平均的な大きさを有する標準網点を定義したときに、標準網点よりも大きな網点と標準網点よりも小さな網点とが、空間的にほぼ交互に配置されるようにし、ハイライト部もしくはシャドウ部を構成する領域内の網点面積の分散に比べ、中間階調部を構成する領域内の網点面積の分散を大きく設定するようにしたものである。
【００１８】
(10)  本発明の第１０の態様は、所定のピッチで配列された複数の網点によって画像が表現され、各網点に対応したセルを彫刻してなる凹版を用いて印刷されたグラビア印刷物において、
肉眼では識別することができない微小領域内において、網点の大きさがランダム性を有するようにし、ハイライト部もしくはシャドウ部を構成する領域内の網点面積の分散に比べ、中間階調部を構成する領域内の網点面積の分散を大きく設定するようにしたものである。
【００１９】
(11)  本発明の第１１の態様は、所定のピッチで配列された複数の網点によって画像が表現され、各網点に対応したセルを彫刻してなる凹版を用いて印刷されたグラビア印刷物において、
個々の網点の大きさの空間的分布に、肉眼ではモチーフとして認識することのできない高い空間周波数を有するノイズ成分を付加するようにし、ハイライト部もしくはシャドウ部を構成する領域内の網点面積の分散に比べ、中間階調部を構成する領域内の網点面積の分散を大きく設定するようにしたものである。
【００２０】
(12)  本発明の第１２の態様は、所定のピッチで配列された複数の網点によって画像が表現され、各網点に対応したセルを彫刻してなる凹版を用いて印刷されたグラビア印刷物において、
肉眼では濃淡分布を認識することができない空間周波数をもって、個々の網点の大きさが変動するようにし、ハイライト部もしくはシャドウ部を構成する領域内の網点面積の分散に比べ、中間階調部を構成する領域内の網点面積の分散を大きく設定するようにしたものである。
【００２１】
【発明の実施の形態】
§１．  機械彫刻方式と腐食方式とにおけるセルの相違
以下、本発明を図示する実施形態に基づいて説明する。はじめに、一般的な機械彫刻方式のグラビア印刷物と腐食方式（網グラビア方式）のグラビア印刷物とのセル構成の相違を述べておく。図１は、機械彫刻方式の工程で作成されたグラビア印刷版の部分拡大図、図２は、腐食方式の工程で作成されたグラビア印刷版の部分拡大図である。いずれも元になる画像データは、網点密度６０％の平網に相当する画像データであり、セル（図にハッチングを施した領域）の面積は、全体のほぼ６０％となっている。図示の横幅は９００μｍ程度であり、通常、肉眼で観察した場合には、個々のセルの存在は認識できない。しかしながら、これを拡大して観察すると、両方式で作成された版では、セルの形状や分布に大きな差があることがわかる。
【００２２】
図１に示すように、機械彫刻方式で作成された版上には、同一の形状および大きさを有するセルが、同一ピッチで規則正しく配置されている。これは、既に述べたように、版面を複数のダイヤモンド針で走査しながら、規則正しく打刻を行ってゆくためである。したがって、ここに示す例のように、平網画像の場合、同一形状かつ同一面積のセルが規則正しく配置されることになる。前述したトーンジャンプという現象は、このようなセルの規則的配置に起因して生じる現象である。すなわち、網点密度の値があるしきい値を越えると、個々のセルの面積が臨界値を越え、印刷物上で隣接する網点間のインキが相互に結合し、網点の境界線が失われ、濃度値が急激に増加することになる。
【００２３】
これに対し、図２に示すように、腐食方式で作成された版上には、原画像が平網であるにもかかわらず、形状および大きさがそれぞれ異なったセルが配置されている。個々のセルは、形状が様々であり、大きさも微小なものから、かなり大きなものまで千差万別のように見える。しかしながら、これは通常のセルパターンに、いわゆる「白線パターン」と呼ばれるパターンを合成した合成パターンに基づき、腐食を行っているためである。図２に示されているパターンを注意深く観察すると、所定ピッチで配置されたセルパターン（ハッチングを施して示すパターン）に白線パターン（セルを分割するような格子状のパターン）が重複している様子が認識できる。一般に、セルを配置するピッチに比べて、白線パターンを構成する格子のピッチは小さく設定され、個々のセルは、白線パターンにより種々の態様で分割されることになる。図２に示す例でも、ところどころに四分割、三分割あるいは二分割されたセルの痕跡が認識できる。この白線パターンによる分割態様が様々であるため、分割後の個々のセルは、形状も大きさも様々なものになる。
【００２４】
結局、腐食方式で版を作成する場合、網点フィルム上に用意されるもともとの画像パターン自体が、所定ピッチで配置されたセルのパターンと白線パターンとの合成パターンになっており、形状も大きさも異なった多数のセルから構成されていることになる。それに加えて、実際の腐食工程では、腐食液の温度、疲労度、流速などが部分ごとに変動するため、版上に形成される個々のセルの形状および大きさには、部分ごとに揺らぎの要素が加わることになる。結局、腐食方式で作成された版上の個々のセルは、白線パターンによる分割態様に基づく揺らぎの要素と、腐食工程時の条件に基づく揺らぎの要素との相乗効果により、形状も大きさも様々なものになる。
【００２５】
このように、腐食方式で作成された版には、形状も大きさも様々なセルが形成されるため、この版を用いたグラビア印刷物上には、トーンジャンプという現象は生じない。図１および図２には、原画像が平網画像の例を示したが、原画像が階調画像の場合にも、同様の理由により画質の差が生じていると考えてよい。すなわち、一般に、「立体感に富む」、「人間の肌の表現力に優れる」、「不快な筋が観察されにくい」といった言葉で表現される腐食方式の利点は、セルの形状や大きさに揺らぎの要素（白線パターンによる分割の揺らぎと腐食条件の揺らぎ）が付加されているためと考えることができる。
【００２６】
§２．  本発明の基本概念
本発明の目的は、作業が容易で環境汚染の問題もない物理的な彫刻方式を採りつつ、疑似的に化学的な腐食方式のグラビア印刷物に近い画質をもった印刷物を実現することにある。そのためには、上述した揺らぎの要素を疑似的に付加してやればよい。本発明の基本概念は、所定の画素値を有する画素の配列によって構成される原画像を用意し、この原画像を構成する各画素のもつ画素値に、ノイズ成分を付加することにより揺らぎの要素を含んだ修正画像を作成し、この修正画像を構成する個々の画素の画素値に応じた大きさのセルを機械的に彫刻してグラビア印刷用の版を作成することにより、機械彫刻方式を採りつつ、腐食方式のグラビア印刷物に近い画質をもった印刷物を疑似的に作成することにある。
【００２７】
いま、図１に示す機械彫刻方式で作成された版と、図２に示す腐食方式で作成された版とについて、セルの大きさ分布を比較するために、図３に示すようなグラフを考えてみる。このグラフは、横軸に空間的広がりをとり、縦軸にセルの大きさをとったものである。ここで、グラフの破線は、機械彫刻方式で作成された平網画像の版についてのセルの大きさ分布を示しており、グラフの実線は、腐食方式で作成された平網画像の版についてのセルの大きさ分布を示している。図示のとおり、機械彫刻方式の場合、セルの大きさが空間的に一定であるのに対し、腐食方式の場合、セルの大きさは空間的にランダムに変動している。
【００２８】
ダイヤモンド針により打刻される個々のセルの大きさは、対応する画素の画素値に応じて決定される。そこで、原画像を構成する各画素のもつ画素値に、ノイズ成分を付加して修正画像を作成すれば、この修正画像に基づいて作成される版上では、セルの大きさは空間的に変動を生じたものになる。たとえば、図４に示すグラフは、平網画像からなる原画像と、これにノイズ成分を付加した修正画像と、についての画素値の空間分布を示している。ここで、画素値はセルの大きさに対応した量であり、この修正画像に基づいて作成された版上のセルも、空間的に大きさが変動したものになる。原画像が階調画像であった場合は、図５のグラフ（この例は単調なグラデーション画像についてのグラフ）に示すように、もともとの原画像における画素値も空間的に変動することになるが、ノイズ成分を付加した修正画像の画素値は、より細かな変動を示すことになる。
【００２９】
図６は、本発明に係るグラビア印刷方法を実施するためのシステム構成例を示すブロック図である。まず、グラビア印刷用画像データ生成装置１０において、所定の画素値を有する画素の配列によって構成される原画像を用意する。この例では、グラビア印刷用画像データ生成装置１０を用いて、Ｃ版，Ｍ版，Ｙ版，Ｋ版の４版についての原画像データＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋをそれぞれ用意している。これらの画像データに含まれる個々の画素は、グラビア印刷用の個々のセルに対応したものとなる。
【００３０】
続いて、ノイズ成分付加装置２０において、各原画像データＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋに、ノイズ成分を付加する処理が行われる。すなわち、各画像データを構成する画素のもつ画素値に、ノイズ成分となる所定の値を増減する処理が行われる。このノイズ成分の付加処理の具体的な方法については、後にいくつかの例を述べる。こうして、ノイズ成分付加装置２０からは、ノイズ成分を含んだ修正画像データＣ＊，Ｍ＊，Ｙ＊，Ｋ＊が出力されることになる。
【００３１】
最後に、セル彫刻装置３０によって、グラビア印刷版であるＣ版３１，Ｍ版３２，Ｙ版３３，Ｋ版３４が作成される。たとえば、Ｃ版３１は、修正画像データＣ＊を構成する各画素位置に、それぞれの画素値に応じた大きさのセルを打刻して形成することにより作成されることになる。
【００３２】
図７は、このようにして作成されたグラビア印刷版の一例を示す部分拡大図である。この例においても、元になる画像データは、網点密度６０％の平網に相当する画像データである。従来の機械彫刻方式で作成された図１に示す版と比べると明らかなように、本発明の機械彫刻方式で作成された図７に示す版では、個々のセルの大きさが空間的に変動している。ここでは説明の便宜上、平網画像についての例を示したが、階調画像を用いた場合にも、個々のセルの大きさが空間的に変動するという同様の効果が得られることになる。本願発明者が行った階調画像についての実験によれば、本発明の方法を適用することにより、「立体感に富む」、「人間の肌の表現力に優れる」、「不快な筋が観察されにくい」といった腐食方式の特徴を再現することができ、機械彫刻方式で作成したグラビア印刷物であるにもかかわらず、腐食方式で作成したグラビア印刷物に近い画質を得ることができた。
【００３３】
§３．  網点の大きさの分散特性
さて、上述したように、本発明の基本概念は、原画像を構成する個々のセルに対して、その大きさ（面積）に関してノイズ成分を付加し、個々のセルサイズに揺らぎの要素を加えることにより、物理的な彫刻方式を採りつつ疑似的に化学的な腐食方式のグラビア印刷物に近い画質をもったグラビア印刷物を得る点にある。
【００３４】
ノイズ成分を付加する最も単純な方法は、所定の分散範囲内の増分値および減分値をランダムに発生させ、個々の画素の画素値に対して、発生させた増分値を加えるかもしくは発生させた減分値を減じる修正を行う方法である。たとえば、図８に示すような所定の分散をもった正規分布を用いて、平均を示す中央位置に基準値０を定義し、この基準値より右側に増分値、左側に減分値をそれぞれ定義する。そして、コンピュータで乱数を発生させて、この正規分布に従った頻度で、増分値あるいは減分値をランダムに発生させ、個々の画素の画素値を増減させるのである。このような方法でノイズ成分を付加した修正画像に基づいて、セルの形成を行えば、セルの大きさの空間的な分布にランダムなノイズ成分が付加されることになる。
【００３５】
このようなノイズ成分の付加により、疑似的に腐食方式のグラビア印刷物に近い画質を得ることができるが、本願発明者は、付加するノイズ成分の分散に特定の条件を課することにより、疑似効果を更に向上させる手法を見出だした。
【００３６】
ここでは、この手法を説明するために、腐食方式のグラビア印刷物上に形成された個々の網点の大きさの分散（あるいは、腐食方式のグラビア印刷版上に形成された個々のセルの大きさの分散）について検討してみる。いま、図９に示すように、網点面積率５％の平網パターンを印刷する場合を考える。図示の平網パターンは、所定ピッチで二次元格子状に配列された多数の円形の網点からなる網点フィルム上のパターンであり、全領域に対する網点内部の面積率が５％になっている。このような平網パターンに基づいて作成されるグラビア印刷版上には、各網点に対応して個々のセルが形成されることになる。ただ、腐食方式でグラビア印刷版を作成する場合、図９に示すような平網パターンをそのまま用いてエッチング処理を行うことはせずに、この平網パターンと白線パターンとの合成パターンに基いて、エッチング処理を行う。図１０に、合成に用いる白線パターンの一例を示す（図では黒い線状パターンが示されているが、合成時にはネガポジ反転して用いられ、白線パターンとして機能する）。この白線パターンは、所定のピッチをもった格子状のパターンであり、通常、白線パターンの格子ピッチは、図９に示す平網パターン上の網点のピッチよりも若干小さく設定される。
【００３７】
さて、図９に示す平網パターンに、図１０に示す白線パターンをネガポジ反転させて合成し、この合成パターンを用いて腐食工程を行い、黒い領域がエッチング除去されるようにすれば、印刷版上には、図１１に示すようなセルパターンが得られることになる。図に斜線のハッチングを施した部分が、エッチングにより凹状の溝が形成されたセルの部分である。図９に示すもとの平網パターンが網点面積率５％であったため、この図１１に示す印刷版上のセルパターンも、セルの領域面積が全体のほぼ５％程度となる。図９に示すもとの平網パターンでは、同一形状で同一サイズの網点が規則正しく配列されていたが、図１１に示すセルパターンでは、形状もサイズも不規則なセルが配列されている。このように、腐食方式で作成されたグラビア印刷版上のセルには、形状や大きさに揺らぎの要素が含まれることになるが、これは白線パターンによる分割の揺らぎと腐食条件（エッチング液の温度，疲労度，流速など）の揺らぎによるものである。
【００３８】
図１１に示すセルパターンは、網点面積率５％の平網パターンから得られたものであるが、網点面積率１０％，２０％，４０％，６０％．８０％，１００％の平網パターンから得られたセルパターンを、それぞれ図１２，図１３，図１４，図１５，図１６，図１７に示す。腐食方式でグラビア印刷版を作成する際、わざわざ白線パターンとの合成パターンを用いる理由は、網点面積率が高い場合にも、小区画として独立したセルが形成されるようにするためである。たとえば、網点面積率１００％の平網パターンは、網点フィルム上では、全面が真っ黒の領域で覆われたパターンになるが、実際にグラビア印刷版上に形成されるセルパターンは、図１７に示すように、小区画として独立した多数のセルの集合になる。別言すれば、全面が真っ黒の平網パターンは、白線パターンにより多数のセルに分割されることになる。グラビア印刷は、いわゆる凹版印刷であり、凹状のセル部分に溜めたインキを紙面に転写して印刷を行う。このため、白線パターンを利用して、小区画の独立した多数のセルを形成しておくと、インキを効率良く溜めることができるようになる。
【００３９】
図１１〜図１７に示すセルパターンでは、いずれについても、個々のセルの大きさに、白線パターンによる分割の揺らぎと腐食条件の揺らぎとが含まれていることになる。本願発明者は、こうして得られたセルパターンを、各網点面積率ごとに注意深く観察すると、セル面積の分散に関して、ある特徴が見出だせることに気が付いた。たとえば、図１７に示す網点面積率１００％についてのセルパターンでは、セル面積の分散は極めて小さいことがわかる。これは、全面が真っ黒の平網パターンを、格子状の白線パターンによって分割したため、分割による揺らぎは理論上は０であり、各セルの面積は、腐食条件の揺らぎによってわずかに変動するだけだからである。また、図１１に示す網点面積率５％についてのセルパターンにおいても、セル面積の分散はかなり小さいことがわかる。もとの平網パターン上の網点密度が小さいため、１つの網点が白線パターンによって分割される確率も低く、また、もとの平網パターン上の個々の網点の面積自体が小さいため、たとえ白線パターンによる分割が生じても、分割されなかった網点の面積と、分割された網点の面積との間に大きな差が生じないためである。
【００４０】
これに対して、たとえば、図１４に示す網点面積率４０％についてのセルパターンや、図１５に示す網点面積率６０％についてのセルパターンでは、セル面積の分散はかなり大きくなる。これは、白線パターンによる分割の揺らぎが支配的になるためである。すなわち、周囲を白線で囲まれた最大面積のセルが数多く存在するとともに、白線による切断によって生まれた微小面積のセルも数多く存在し、分散がかなり大きくなるのである。
【００４１】
結局、各網点面積率ごとに、セル面積の分散を調べてみると、図１８の三次元グラフに示すような結果が得られる。このグラフにおける縦軸は、セルの出現頻度を示しており、横軸は平均面積との差を示しており、奥行き方向の軸は網点面積率を示している。網点面積率５％，２０％，４０％，６０％，８０％，１００％の位置に描かれた各グラフは、各網点面積率のセルパターンにおけるセル面積の分布を示すグラフであり、いずれも、セル面積の平均値を０にとり、横軸の右方向が平均面積よりも大きなセルを示し、横軸の左方向が平均面積よりも小さなセルを示している。
【００４２】
図１９の太線グラフは、この図１８に示されたセルの出現頻度を示すグラフの１つを二次元平面に示したものである。図示のとおり、このグラフは、２つのピークＰ１，Ｐ２を有しているが、これはピークＰ１を有する細線グラフと、ピークＰ２を有する細線グラフとが重畳されたためと考えられる。すなわち、ピークＰ１は平均面積（横軸上の０の位置）よりも大きなセルの面積に相当するもので、図示のとおり、白線によって分割されることのなかった比較的大きな網点に対応するものであり、ピークＰ２は平均面積よりも小さなセルの面積に相当するもので、図示のとおり、白線によって分割された小さな網点に対応するものと考えることができる。この図１９に示すグラフの横幅は、分散の大きさを示すものであり、横幅が広ければ広いほど、セル面積の分散は大きいことになる。ここで、図１８に示す三次元グラフを参照すれば、網点面積率４０％〜６０％あたりのグラフの横幅がかなり広くなっており、分散が大きいことがわかる。
【００４３】
図２０のグラフは、網点面積率（％）とセル面積の分散σ２との関係を示すグラフである。このグラフからも、網点面積率４０％〜６０％あたりにおいて分散σ２が大きくなっていることがわかる。腐食条件による変動を無視すれば、理論的には、網点面積率の最小値０％および網点面積率の最大値１００％において分散は０になるが、実際には、腐食条件による変動成分が加わるため、このグラフの両端は必ずしも０にはならない。ただ、網点面積率が最小値０％から最大値１００％に向かって徐々に増加すると、分散σ２は徐々に増加しながら（単調増加）、やがて網点面積率が４０％〜６０％あたりにおいてピークとなり、続いて徐々に減少してゆく（単調減少）という経過をたどることになる。
【００４４】
§４．  ノイズ成分の付加処理の基本原理
上述したように、腐食方式のグラビア印刷物には、網点の大きさの分散に特有の性質が見出だされる。本発明の要点は、原画像を構成する個々の画素の画素値に、ノイズ成分を付加することにより、物理的な彫刻方式を採りつつ、疑似的に化学的な腐食方式のグラビア印刷物を作成する点にあるが、上述の分散に関する特有の性質を考慮すれば、ノイズ成分の付加処理をより効果的に行うことが可能になる。すなわち、原画像を構成する個々の画素の画素値に対して、全くランダムなノイズ値を付加するのではなく、その画素値に応じた分散を有するノイズ値を付加するようにするのである。
【００４５】
たとえば、原画像を構成する個々の画素の画素値が８ビットのデータで表現されていたとしよう。この場合、画素値は０〜２５５のうちの任意の値をとることになる。グラビア印刷では、個々の画素をその画素値に応じた大きさの網点によって表現することになるので、画素値は網点面積率に対応づけることができる。たとえば、画素値０〜２５５を網点面積率０〜１００％に線形対応させたとすれば、画素値０は網点面積率０％に対応し、画素値２５５は網点面積率１００％に対応することになる。そこで、図２０のグラフに示すような関数を用意しておき（以下、分散決定関数と呼ぶ）、横軸の網点面積率を原画像の画素値に対応させれば、この分散決定関数を用いて、任意の画素値に対して特定の分散σ２を一義的に決定することができる。分散σ２が定まれば、このような分散σ２をとる乱数を発生させることができるので、この乱数をノイズ値として、もとの画素値に付加する処理を行えばよい。
【００４６】
このような方法でノイズ成分の付加を行えば、原画像を構成する各画素の画素値に対して、その画素値に応じたノイズ成分が付加されることになる。たとえば、原画像の中で、画素値「２５」を有する画素の集合からなる平網領域（ここでは、網点面積率１０％の平網領域とする）があったとすると、図２０に示すような分散決定関数を参照することにより、画素値「２５」に対する分散として、比較的小さな値の分散「１７」が決定されることになる。したがって、この比較的小さな分散「１７」をとるような乱数が生成され、この乱数の値が、もとの画素値「２５」に対してノイズ値として増減されることになる。その結果、画素値「２５」は、たとえば、「２１〜２９」の範囲を主たる範囲とする値に修正され、この平網領域は、分散「１７」に応じたサイズのばらつきをもった多数のセルをダイヤモンド針で打刻することによって表現されることになる。このようにして得られた機械彫刻方式の印刷版上のセルパターンは、たとえば、図１２に示すような腐食方式によるセルパターン（網点面積率１０％）におけるセル面積の分散に近い特徴をもったものになる。
【００４７】
一方、同じ原画像の中で、画素値「１５０」を有する画素の集合からなる平網領域（ここでは、網点面積率６０％の平網領域とする）があったとすると、図２０に示すような分散決定関数を参照することにより、画素値「１５０」に対する分散として、比較的大きな値の分散「４８」が決定されることになる。したがって、この比較的大きな分散「４８」をとるような乱数が生成され、この乱数の値が、もとの画素値「１５０」に対してノイズ値として増減されることになる。その結果、画素値「１５０」は、たとえば、「１４３〜１５７」の範囲を主たる範囲とする値に修正され、この平網領域は、分散「４８」に応じたサイズのばらつきをもった多数のセルをダイヤモンド針で打刻することによって表現されることになる。このようにして得られた機械彫刻方式の印刷版上のセルパターンは、たとえば、図１５に示すような腐食方式によるセルパターン（網点面積率６０％）におけるセル面積の分散に近い特徴をもったものになる。
【００４８】
続いて、原画像を構成する個々の画素の画素値に対して、特定の分散をもった乱数を発生させ、この乱数をノイズ値として付加する具体的な手法の一例を述べておく。いま、原画像上の着目画素の画素値がｐであったとすると、まず、図２０に示すような分散決定関数を利用して、この画素値ｐに対応する分散σ２を決定する。そして、分散σ２をもったガウス関数ｇ（ｘ）を定義する。このガウス関数ｇ（ｘ）は、図２１のグラフに示すように、画素値ｐの位置をピークとする左右対象の関数であり、画素値ｐおよび分散σ２を用いて、図示の方程式で定義することができる。次に、このガウス関数ｇ（ｘ）を、ｘ＝−∞〜ｔまで積分することにより得られる関数（図２１のグラフにおけるハッチング部分の面積を示す関数）を定義すれば、積分関数Ｇ（ｔ）として、図２２のグラフに示すような関数が得られる。なお、この積分関数Ｇ（ｔ）は、０〜１の範囲の値域をとるように規格化しておく。このような規格化を行えば、画素値ｐに対する積分関数Ｇ（ｔ）の値は０．５になる。続いて、０〜１の範囲内の任意の値をとる一様乱数Ｒをコンピュータにより発生させる。そして、図２２に示すように、Ｇ（ｐ′）＝Ｒとなるような値ｐ′を求めれば、もとの画素値ｐとの差ξ＝ｐ′−ｐが付加すべきノイズ値となる。別言すれば、もとの画素値ｐに、ノイズ値ξを加算することにより修正値ｐ′が得られることになる。
【００４９】
このような手法でノイズ値ξを求めるようにすれば、発生させた乱数Ｒは、０〜１の範囲内の値を均一にとる一様乱数であるにもかかわらず、ノイズ値ξは、所望の分散σ２をとる乱数になる。ガウス関数ｇ（ｘ）の形態は、分散σ２の値によって変わるため、積分関数Ｇ（ｔ）の形態も、やはり分散σ２の値によって変わることになる。すなわち、分散σ２が小さければ、積分関数Ｇ（ｔ）は図の水平方向に縮めたような形態になり、分散σ２が大きければ、積分関数Ｇ（ｔ）は図の水平方向に伸ばしたような形態になる。したがって、図２０に示すような分散決定関数を用いて分散を決定した場合、原画像を構成する画素のもとの画素値に応じて、図２３に示すように、それぞれ異なった形態をもった積分関数が適用されることになる。たとえば、画素値「１０」に対して付加されるノイズ値ξを求める場合には、比較的小さな分散σ２が決定されるため、図示のように横幅の小さな積分関数Ｇ１０（ｔ）が適用されることになる。一方、画素値「１２０」に対して付加されるノイズ値ξを求める場合には、比較的大きな分散σ２が決定されるため、図示のように横幅の大きな積分関数Ｇ１２０（ｔ）が適用されることになる。また、画素値「２４０」に対して付加されるノイズ値ξを求める場合には、比較的小さな分散σ２が決定されるため、図示のように横幅の小さな積分関数Ｇ２４０（ｔ）が適用されることになる。
【００５０】
§５．  空間フィルタを用いたフィルタリング処理
ここでは、原画像に対してノイズ成分を付加するための更に効果的な手法について述べる。いま、図２４(a) に示されているように、Ｍ行Ｎ列の画素配列として原画像Ｐが用意されている場合を考える。この原画像Ｐを構成する個々の画素には所定の画素値が定義されている。ここでは、この原画像Ｐ上のｍ行ｎ列目の画素の画素値をＰ（ｍ，ｎ）と表すことにする。このような原画像Ｐに対して、図２４(b) に示すような修正用ノイズ画像Ａを用意する。この修正用ノイズ画像Ａは、原画像Ｐと同様に、Ｍ行Ｎ列の画素配列からなり、たとえば、ｍ行ｎ列目の画素には、画素値Ａ（ｍ，ｎ）が定義されている。このような修正用ノイズ画像Ａを用意することができれば、原画像Ｐ上の個々の画素のもつ画素値を、修正用ノイズ画像Ａ上の対応位置にある画素のもつ画素値によって修正することにより、図２４(c) に示すように、Ｍ行Ｎ列の画素配列からなる修正画像Ｐ＊を得ることができる。この修正画像Ｐ＊上のｍ行ｎ列目の画素の画素値をＰ＊（ｍ，ｎ）と表すことにすれば、この画素値Ｐ＊（ｍ，ｎ）は、たとえば、
Ｐ＊（ｍ，ｎ）＝Ｐ（ｍ，ｎ）＋Ａ（ｍ，ｎ）
なる式で求めることができる。もちろん、画素値Ｐ＊（ｍ，ｎ）を定義するための式は、上式に限定されるものではなく、関数ｆを用いて、
Ｐ＊（ｍ，ｎ）＝ｆ（Ｐ（ｍ，ｎ），Ａ（ｍ，ｎ））
なる形式で表現される任意の一般式を用いればよい。
【００５１】
このような手法により得られる修正画像Ｐ＊の特性は、修正用ノイズ画像Ａとして、どのような画像を用いたかによって大きく左右される。§４で述べたような分散特性をもったノイズ成分を付加するためには、図２５に示すような固有の分散特性を有するノイズ画像ξを用意し、このノイズ画像ξを修正用ノイズ画像Ａとして用いる処理を行えばよい。この固有の分散特性を有するノイズ画像ξは、原画像Ｐに基づいて定まる固有のノイズ画像であり、原画像と同様に、Ｍ行Ｎ列の画素配列をもった画像である。以下、この固有の分散特性を有するノイズ画像ξを構成するｍ行ｎ列目の画素の画素値ξ（ｍ，ｎ）を決定するための具体的方法を述べる。
【００５２】
まず、画素値ξ（ｍ，ｎ）を決定するために、原画像Ｐ上の対応画素についての画素値Ｐ（ｍ，ｎ）を参照する。そして、§４で述べたように、この画素値Ｐ（ｍ，ｎ）に対応する分散σ２を、たとえば図２０に示すような分散決定関数を用いて決定する（分散決定関数としては、既に述べたように、網点面積率のスケールにおいて、４０％〜６０％の範囲内にピークを有し、０％からピーク位置に向かって単調増加し、ピーク位置から１００％に向かって単調減少するような関数を定義しておけばよい）。分散σ２が定まったら、この分散の値および画素値Ｐ（ｍ，ｎ）を用いて、図２１に示すようなガウス関数ｇ（ｘ）を定義する（図２１に示す関数ｇ（ｘ）の定義式において、σ２の値に定めた分散値を代入し、ｐの値に画素値Ｐ（ｍ，ｎ）を代入すればよい）。更に、このガウス関数ｇ（ｘ）を積分して図２２に示すような積分関数Ｇ（ｔ）を求め、値域が０〜１となるように規格化する。そして、０〜１の間の任意の値をとる一様乱数Ｒを発生させ、Ｇ（Ｐ′（ｍ，ｎ））＝Ｒとなるような値Ｐ′（ｍ，ｎ）を演算すれば、求める画素値ξ（ｍ，ｎ）は、
ξ（ｍ，ｎ）＝Ｐ′（ｍ，ｎ）−Ｐ（ｍ，ｎ）
として得られることになる。
【００５３】
図２５に示すＭ行Ｎ列の全画素について、上述の手順を繰り返し実行すれば、固有の分散特性を有するノイズ画像ξが得られる。ｍ行ｎ列目の画素に着目すると、ノイズ画像ξ上の画素値ξ（ｍ，ｎ）は乱数によって定められたランダムな値ではあるが、全くランダムな一様乱数ではなく、原画像Ｐ上の画素値Ｐ（ｍ，ｎ）に基づいて定まる分散をもった乱数になる。こうして得られたノイズ画像ξを、修正用ノイズ画像Ａとして用い、原画像Ｐを構成する個々の画素の画素値Ｐ（ｍ，ｎ）に、修正用ノイズ画像Ａを構成する個々の画素の画素値Ａ（ｍ，ｎ）を加算すれば、画素値Ｐ＊（ｍ，ｎ）を有する画素の集合からなる修正画像Ｐ＊を得ることができる。そして、最終的に、この修正画像Ｐ＊に基づいて機械彫刻方式による打刻作業を行えば、疑似的に腐食方式の画質が再現されたグラビア印刷版が得られることになる。
【００５４】
もっとも、実用上は、個々の画素についての処理を行うたびに、毎回、積分関数Ｇ（ｔ）を定義する必要はなく、いくつかの積分関数Ｇ（ｔ）を予め定義しておき、画素値Ｐ（ｍ，ｎ）に応じて、用いる積分関数を選択するようにすれば十分である。具体的には、たとえば、原画像Ｐを構成する個々の画素の画素値Ｐ（ｍ，ｎ）が、８ビットのデータ（０〜２５５の範囲の値）で定義されていた場合、以下の例のように、画素値Ｐ（ｍ，ｎ）を１０段階のグループに分け、個々のグループごとに１つの分散σ２を代表値として定め、個々のグループごとに１つの積分関数Ｇ（ｔ）を予め定義しておけばよい。
【００５５】
グループ１：    ０≦Ｐ（ｍ，ｎ）≦  ２５  →→  積分関数Ｇ１（ｔ）
グループ２：  ２５＜Ｐ（ｍ，ｎ）≦  ５０  →→  積分関数Ｇ２（ｔ）
グループ３：  ５０＜Ｐ（ｍ，ｎ）≦  ７５  →→  積分関数Ｇ３（ｔ）
グループ４：  ７５＜Ｐ（ｍ，ｎ）≦１００  →→  積分関数Ｇ４（ｔ）
グループ５：１００＜Ｐ（ｍ，ｎ）≦１２５  →→  積分関数Ｇ５（ｔ）
グループ６：１２５＜Ｐ（ｍ，ｎ）≦１５０  →→  積分関数Ｇ６（ｔ）
グループ７：１５０＜Ｐ（ｍ，ｎ）≦１７５  →→  積分関数Ｇ７（ｔ）
グループ８：１７５＜Ｐ（ｍ，ｎ）≦２００  →→  積分関数Ｇ８（ｔ）
グループ９：２００＜Ｐ（ｍ，ｎ）≦２２５  →→  積分関数Ｇ９（ｔ）
グループ10：２２５＜Ｐ（ｍ，ｎ）≦２５５  →→  積分関数Ｇ10（ｔ）
このように、予め１０とおりの積分関数を定義しておけば、たとえば、画素値Ｐ（ｍ，ｎ）＝１２８なる画素については、グループ６についての積分関数Ｇ６（ｔ）を適用して、前述の処理（一様乱数Ｒを発生させてξ（ｍ，ｎ）を求める処理）を行えばよい。
【００５６】
ところで、本願発明者は、上述のプロセスを用いて、種々の原画像についてのグラビア印刷物を試作する実験を行った結果、より効果的な手法を見出だすに至った。すなわち、図２５に示す固有の分散特性を有するノイズ画像ξを、そのまま修正用ノイズ画像Ａとして用いる代わりに、このノイズ画像ξに対して、所定の空間フィルタを用いたフィルタリング処理を行い、個々の画素に所定の空間周波数をもったノイズ値が定義された新たなノイズ画像を求め、この新たなノイズ画像を修正用ノイズ画像Ａとして用いると、より効果的な結果が得られることを見出だしたのである。
【００５７】
たとえば、図２５に示すＭ行Ｎ列の画素配列からなる固有の分散特性を有するノイズ画像ξに適用するために、図２６に示すような３行３列の空間フィルタＦを定義する。ここでは、この空間フィルタＦの行をα＝−１，０，１と表し、列をβ＝−１，０，１と表すことにし、α行β列の位置に定義されたフィルタ値をφ（α，β）と表すことにする。このような空間フィルタＦを、図２７に示すように、ノイズ画像ξ上のｍ行ｎ列目の画素に適用し、
Ａ（ｍ，ｎ）＝Σ（φ（α，β）・ξ（ｍ＋α，ｎ＋β））
（但し、Σはα＝−１，０，１、β＝−１，０，１についての総和）
なる演算で新たな画素値Ａ（ｍ，ｎ）を求めるようにし、この新たな画素値Ａ（ｍ，ｎ）をもった修正用ノイズ画像を、図２４(b) に示す修正用ノイズ画像Ａとして用いるようにするのである。このようなフィルタリング処理後に得られる修正用ノイズ画像Ａは、セルの空間周波数に近い周波数成分をもったノイズ画像になるため、この修正用ノイズ画像Ａを用いて、原画像Ｐを修正画像Ｐ＊に変換すれば、ザラザラ感のない自然な画質をもったグラビア印刷物を得ることができる。
【００５８】
図２８は、本願発明者が実際に用いた空間フィルタＦのフィルタ値の具体例を示す図である。このような空間フィルタＦを用いた場合、ｍ行ｎ列目の画素値Ａ（ｍ，ｎ）は、
0003996240.tif 000002
なる式により得られることになる。
【００５９】
なお、上述の演算を行う際、通常は、ノイズ画像ξを格納するための第１の画素配列と、修正用ノイズ画像Ａを格納するための第２の画素配列とを用意し、第１の画素配列内の画素値ξ（ｉ，ｊ）を読出して参照しながら、上式の右辺の演算を行い、その結果として得られた画素値Ａ（ｉ，ｊ）を第２の画素配列内へ書き込むという処理が行われる。
【００６０】
このように、フィルタリング処理後のノイズ画像を修正用ノイズ画像Ａとして用いると、より好ましい結果が得られる理由は、フィルタリング処理により、ノイズ成分に含まれている空間周波数特性がより好ましい特性になるためと考えられる。グラビア印刷物を肉眼で観察した場合、個々の網点が認識されることはない。これは、網点のピッチが、肉眼によって認識可能な解像度の範囲を越えるほど細かくなっているためである。したがって、網点のピッチに近い高い空間周波数をもったノイズ成分を付加する限り、肉眼では、付加されたノイズ成分がノイズとして認識されることはない。ところが、低い空間周波数をもったノイズ成分を付加した場合、付加されたノイズ成分が肉眼でもノイズとして認識されることになり、いわゆるザラザラ感が生じることになる。上述したフィルタリング処理は、ノイズ画像ξに含まれていた低い空間周波数成分を低減するとともに、網点のピッチに近い高い空間周波数成分を増大させる処理ということができる。結局、最終的なグラビア印刷物を肉眼で観察したときに、ザラザラ感のない自然な画質が表現されるようにするためには、上述したフィルタリング処理を施すのが効果的である。
【００６１】
§６．  本発明に係るグラビア印刷物
以上、本発明に係るグラビア印刷方法を述べてきたが、ここでは、このような印刷方法によって得られるグラビア印刷物の特徴を述べておく。図２９および図３０は、いずれも機械彫刻方式でセル形成が行われたグラビア印刷版を用意し、このグラビア印刷版を用いて印刷を行うことにより得られた印刷物の印刷面の部分拡大図である。いずれの図も、いわゆる平網部分（階調のない単一濃度の領域として表現された部分）を拡大したものであるが、図２９は、従来の手法によって得られたグラビア印刷物を示し、図３０は、本発明の手法によって得られたグラビア印刷物を示す。別言すれば、図２９に示すグラビア印刷物は、図１に示すグラビア印刷版による印刷結果を示し、図３０に示すグラビア印刷物は、図７に示すグラビア印刷版による印刷結果を示している。
【００６２】
グラビア印刷版上の各セルの形状と比べて、グラビア印刷物上の各網点の形状は若干異なっているが、これは凹状のセル内に蓄積されたインキが紙面上に転写されて網点を形成する際のインキの物理的ふるまいに基づくものである。このように、個々のセルと個々の網点とは、形状は若干異なるものの、位置および大きさに関しては、互いに対応した関係にある。図２９と図３０とを比べると、網点のピッチは両者で同じであるが、個々の網点の大きさに関しては大きな相違がみられる。すなわち、図２９に示す従来のグラビア印刷物では、個々の網点の大きさ（面積）がほぼ一定であるのに対し、図３０に示す本発明のグラビア印刷物では、個々の網点の大きさの空間的分布に、網点のピッチの２〜３倍程度の周期をもったノイズ成分が付加されている。たとえば、一次元の空間的分布を調べるために、図３０に示すように、任意の座標軸Ｚを定義し、この座標軸Ｚ上に配置された網点の大きさの分布に着目すると、網点の配置ピッチの２〜３倍程度の周期で、網点の大きさが大きくなったり小さくなったり変化していることがわかる。すなわち、網点の大きさにランダム性が付加されていることになる。この網点の大きさの変動に関する分散は、図２０のグラフに示すように、平均的な網点面積率に応じてそれぞれ異なることになる。本願発明者が行った実験によると、網点の配置ピッチの２〜５倍の周期をもったノイズ成分を付加すると、本発明の効果が期待でき、特に、２〜３倍の周期をもったノイズ成分の付加により顕著な効果が期待できる。
【００６３】
もともと平網部分は、階調表現を行う必要のない領域であるため、原理的には同一の大きさの網点を配置すれば十分であり、わざわざ網点の大きさにランダム性を付加する必要はない、と考えられていた。したがって、原画像上の平網部分は、いずれも同一の画素値をもった画素の集合によって構成されている。しかしながら、本願発明者は、このような平網部分においても、網点の大きさにランダム性をもたせることにより、機械彫刻方式を採りつつ、疑似的に腐食方式のグラビア印刷物に近い画質をもった印刷物を実現することができることに気が付いたのである。上述した本発明に係る手法により、ノイズ成分の付加を行えば、原画像上では同一の画素値をもった画素の集合によって構成されていた平網部分も、修正画像上では、個々の画素ごとに画素値にランダム性が付加されることになる。したがって、グラビア印刷物上では、平網部分であるにもかかわらず、ランダムな大きさの網点が形成されることになる。このように、平網部分の網点の大きさがランダム性を有するというグラビア印刷物は、機械彫刻方式の版を用いて印刷されたグラビア印刷物に関する限り、現時点で公知ではない。
【００６４】
もっとも、網点の大きさがランダム性を有するという本発明の特徴は、平網画像だけでなく、一般の階調画像においても意味を有する。景色や人物など、一般的なカラー写真に基づく原画像では、個々の画素の画素値は、当然ながら部分部分によって異なっている。しかしながら、機械彫刻方式の版を用いて印刷された従来のグラビア印刷物では、階調画像に関しても、所定の微小領域内を観察する限り、ほぼ等しい画素値をもった画素の集合によって構成されている。たとえば、図２９に示す例のように、横幅９００μｍほどの微小領域内を拡大鏡で観察すると、平網画像であっても、階調画像であっても、隣接配置された網点の大きさはほぼ同じであることがわかる。景色や人物などのモチーフを示す階調画像であっても、グラビア印刷物上に表現する以上、「肉眼で観察したときに当該モチーフが認識できる」という前提が必要になる。このため、階調画像であっても、図２９に示すような微小領域を観察する限り、網点の大きさはほぼ等しくなる。もちろん、階調画像の場合、画像全体をマクロ的に観察すれば、ある部分は大きな網点が集まっており、別なある部分は小さな網点が集まっている。ただ、このグラビア印刷物を通常の態様で観察した際に、肉眼ではモチーフの一部を構成する領域としては識別することができない微小領域を考え、このような微小領域内においてミクロ的に観察すれば、網点の大きさはほぼ一定になっている。
【００６５】
これに対し、本発明に係るグラビア印刷物では、たとえば、図３０に示す例のように、横幅９００μｍほどの微小領域内を拡大鏡で観察すると、平網画像であっても、階調画像であっても、隣接配置された網点の大きさに相違が生じている。この図３０に示す例では、横幅９００μｍほどの微小領域内において、平均的な大きさを有する標準網点を定義したとすれば、標準網点よりも大きな網点と標準網点よりも小さな網点とが、空間的にほぼ交互に配置されていることがわかる。別言すれば、通常の態様で観察した際に肉眼では識別することができない微小領域内において、網点の大きさがランダム性を有していることになり、互いに隣接する任意の２つの網点に着目したときに、この２つの着目網点の大きさが相違しており、かつ、着目する網点ごとに、相違の態様がランダムになっている。もちろん、このランダム性によっては、肉眼では、画像としての濃淡分布を認識することはできない。すなわち、グラビア印刷物上に、図３０に示すようなランダムな大きさをもった網点の集合が形成されていたとしても、このグラビア印刷物を通常の態様でマクロ的に観察した場合、この網点の大小分布は、そのまま画像の濃淡分布として認識されるわけではない。
【００６６】
このように、本発明に係るグラビア印刷方法で得られる印刷物上には、平網画像であれ、階調画像であれ、ミクロ的な意味で、網点の大きさにランダム性が見られることになる。グラビア印刷物上の画像を構成する網点の大きさに、このようなミクロ的なランダム性を付加すると、画像から認識されるモチーフ自体は変わらないものの、その画質には影響が現れる。すなわち、ミクロ的なランダム性を付加することによって、「立体感に富む」、「人間の肌の表現力に優れる」といった腐食方式によるグラビア印刷物の画質を、機械彫刻方式によるグラビア印刷物において疑似的に表現することが可能になる。このように、肉眼では１つの領域としては識別することができない微小領域内において、網点の大きさがランダム性を有するグラビア印刷物は、機械的に彫刻してなる凹版を用いたグラビア印刷物としてはこれまでに存在しないものであり、そのような物理的構造を有するグラビア印刷物自体が新規なものである。
【００６７】
そして、本発明に係るグラビア印刷物の最も顕著な特徴は、個々の領域内における網点の大きさに関する分散が、その領域内の平均的な網点面積率に応じて異なっているという点である。すなわち、図２０のグラフに示すように、網点面積率４０％〜６０％あたりの領域については分散が比較的大きく、網点面積率０％近傍および１００％近傍の領域については分散がかなり小さくなる。結局、本発明に係るグラビア印刷物は、画像を構成する個々の領域を、ハイライト部（網点面積率の高い領域）、中間階調部（網点面積率が中程度の領域）、シャドウ部（網点面積率の低い領域）に分類した場合、ハイライト部もしくはシャドウ部を構成する領域内の網点面積の分散に比べ、中間階調部を構成する領域内の網点面積の分散が大きく設定されているという特徴を有することになり、そのような特徴により、機械彫刻方式で作成された印刷版を用いたグラビア印刷物固有の網点構造を有するにもかかわらず、腐食方式で作成された印刷版を用いたグラビア印刷物に見られる画質が表現されることになる。
【００６８】
以上、本発明を図示する実施形態に基づいて説明したが、本発明はこの他にも種々の形態で実施可能である。特に、ノイズ成分を付加する手法は、上述の実施形態で述べた手法に限定されるものではなく、この他にも種々の方法を採ることが可能である。
【００６９】
また、上述した実施形態では、彫刻針（ダイヤモンド針）を用いた打刻により版胴面に多数のセルを形成して凹版を作成する機械彫刻方式を例にとった説明を行ってきたが、本発明に係るグラビア印刷方法は、必ずしも機械彫刻方式による凹版作成を前提とするものではない。本発明の基本的な技術思想は、物理的方法によりセル形成を行うグラビア印刷であるにもかかわらず、化学的方法によりセル形成を行うグラビア印刷に近い画質を得る点にある。したがって、本発明におけるセルの形成方法は、機械彫刻方式に限定されるものではなく、物理的な方法によりセルを形成することができれば、どのような方法を採ってもかまわない。本発明は、たとえば、レーザを用いてセルを彫刻するグラビア印刷方法にも適用可能であり、いわゆる電子彫刻方式によってセルを形成するグラビア印刷方法に広く適用可能である。
【００７０】
【発明の効果】
以上のとおり本発明に係るグラビア印刷方法によれば、原画像に個々の画素値に応じた分散をもったノイズ成分を付加してセル形成を行うようにしたため、物理的な彫刻方式を採りつつ、疑似的に化学的な腐食方式のグラビア印刷物に近い画質をもった印刷物を得ることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】機械彫刻方式の工程で作成されたグラビア印刷版の部分拡大図である。
【図２】腐食方式の工程で作成されたグラビア印刷版の部分拡大図である。
【図３】機械彫刻方式で作成された版と、腐食方式で作成された版とについて、セルの大きさ分布を比較するためのグラフである。
【図４】平網画像からなる原画像と、これにノイズ成分を付加した修正画像と、についての画素値の空間分布を示すグラフである。
【図５】階調画像からなる原画像と、これにノイズ成分を付加した修正画像と、についての画素値の空間分布を示すグラフである。
【図６】本発明に係るグラビア印刷方法を実施するためのシステム構成例を示すブロック図である。
【図７】本発明に係るグラビア印刷方法で作成されたグラビア印刷版の一例を示す部分拡大図である。
【図８】本発明に係るグラビア印刷方法に用いられる正規分布のノイズ成分を示すグラフである。
【図９】腐食方式の処理で用いられる網点フィルム上の平網パターンの一例を示す図である。
【図１０】図９に示す平網パターンに合成して用いる白線パターンの一例を示す図である。
【図１１】腐食方式で印刷版上に形成された網点面積率５％のセルパターンの一例を示す図である。
【図１２】腐食方式で印刷版上に形成された網点面積率１０％のセルパターンの一例を示す図である。
【図１３】腐食方式で印刷版上に形成された網点面積率２０％のセルパターンの一例を示す図である。
【図１４】腐食方式で印刷版上に形成された網点面積率４０％のセルパターンの一例を示す図である。
【図１５】腐食方式で印刷版上に形成された網点面積率６０％のセルパターンの一例を示す図である。
【図１６】腐食方式で印刷版上に形成された網点面積率８０％のセルパターンの一例を示す図である。
【図１７】腐食方式で印刷版上に形成された網点面積率１００％のセルパターンの一例を示す図である。
【図１８】網点面積率とセル面積の分散との関係を示す三次元グラフである。
【図１９】図１８に示す三次元グラフの一部を二次元平面上に示したグラフである。
【図２０】本発明に用いる分散決定関数の一例を示すグラフである。
【図２１】所定の分散σ２をもったノイズ値を生成するために用いるガウス関数ｇ（ｘ）を示すグラフである。
【図２２】図２１に示すガウス関数ｇ（ｘ）を積分することにより得られる積分関数Ｇ（ｔ）を示すグラフである。
【図２３】原画像の画素値に応じて、異なる分散σ２を定義し、異なる積分関数を定義した例を示す図である。
【図２４】本発明に係る一手法に基づくノイズ成分の付加処理の基本原理を示す図である。
【図２５】図２４(b) に示す修正用ノイズ画像Ａを生成するために用いるノイズ画像ξを示す図である。
【図２６】図２５に示すノイズ画像ξに適用するための空間フィルタＦの一例を示す図である。
【図２７】図２５に示すノイズ画像ξに、図２６に示す空間フィルタＦを適用した状態を示す図である。
【図２８】図２７に示す空間フィルタＦに対して、具体的な数値を定義した例を示す図である。
【図２９】図１に示す従来の機械彫刻方式のグラビア印刷版を用いて印刷されたグラビア印刷物の部分拡大図である。
【図３０】図７に示す本発明に係る機械彫刻方式のグラビア印刷版を用いて印刷されたグラビア印刷物の部分拡大図である。
【符号の説明】
１０…グラビア印刷用画像データ生成装置
２０…ノイズ成分付加装置
３０…セル彫刻装置
３１〜３４…グラビア印刷版
Ａ…修正用ノイズ画像
Ａ（ｍ，ｎ）…修正用ノイズ画像を構成する画素の画素値
Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ…原画像データ
Ｃ＊，Ｍ＊，Ｙ＊，Ｋ＊…修正画像データ
Ｆ…空間フィルタ
Ｇ（ｔ），Ｇ１０（ｔ），Ｇ１２０（ｔ），Ｇ２４０（ｔ）…積分関数
ｇ（ｘ）…ガウス関数
Ｐ…原画像
Ｐ（ｍ，ｎ）…原画像を構成する画素の画素値
Ｐ１，Ｐ２…セルの出現頻度のピーク位置
Ｐ＊…修正画像
Ｐ＊（ｍ，ｎ）…修正画像を構成する画素の画素値
ｐ，ｐ′…画素値
Ｒ…０〜１の範囲内の一様乱数
ξ…固有の分散特性を有数ノイズ画像／ノイズ値
ξ（ｍ，ｎ）…ノイズ画像ξを構成する画素の画素値
σ２…セル（網点）面積の分散
【図１】
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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９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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