(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＭＹ各版またはＣＭＹＫ各版の画素に分解された原画像の画素値を、印刷網画像に表れる像構造を予測するための画素値に変換するに際し、
変換しようとする画素を含む近傍画素の画素値を重み付け平均するための、前記印刷網画像の線数、網角度により決定される格子の周期に依存した、前記近傍画素の画素値の重みを調整可能にしたことを特徴とする像構造予測処理方法。
【請求項２】
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した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、前記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２に記載の像構造予測処理方法。
0003863616.tif 000033
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】
前記重みの調整率αは、０．６〜１．８の範囲で調整可能であることを特徴とする請求項２に記載の像構造予測処理方法。
【請求項５】
前記加重マトリクスの各要素に配列される重みは、
網展開用の閾値マトリクスに配列されている閾値中、前記画素値を変換しようとする各画素に対応する位置に存在する閾値を直接的に用いるようにしたことを特徴とする請求項２〜４のいずれかに記載の像構造予測処理方法。
【請求項６】
前記閾値を直接的に用いるとは、前記複数の閾値の任意の１個を用いるか、前記複数の閾値を平均した閾値を用いるようにしたことを特徴とする請求項５に記載の像構造予測処理方法。
【請求項７】
前記加重マトリクスの各要素に配列される重みは、
網展開用の閾値マトリクスに配列されている閾値中、前記画素値を変換しようとする各画素に対応する位置に存在する閾値を直接的に用いた加重マトリクスの各要素中の値を、この加重マトリクスの中心要素から周辺要素に向かって徐々に値が小さくなるような減少フィルタ処理を行った後の値を用いるようにしたことを特徴とする請求項２〜４のいずれかに記載の像構造予測処理方法。
【請求項８】
前記加重マトリクスの各要素に配列される重みは、
網展開用の閾値マトリクスに配列されている閾値中、前記画素値を変換しようとする各画素に対応する位置に存在する複数の閾値を直接的に用いた加重マトリクスの各要素中の値を空間的分布の勾配が急になるように関数変換し、その関数変換した後の値を、この加重マトリクスの中心要素から周辺要素に向かって徐々に値が小さくなるような減少フィルタ処理を行った後の値を用いるようにしたことを特徴とする請求項２〜４のいずれかに記載の像構造予測処理方法。
【請求項９】
前記原画像の画素値が変換された前記像構造を予測するための画素値は、印刷網画像の出力機の解像度を有する画素値であり、前記網展開用の閾値マトリクスは、前記出力機の解像度より高い解像度の網展開用の閾値マトリクスであり、前記減少フィルタによる処理を行いながら、前記出力機の解像度に変更することを特徴とする請求項７または８に記載の像構造予測処理方法。
【請求項１０】
前記加重マトリクスの各要素に配列される重みは、
前記減少フィルタによる処理を行った後の値、または前記出力機の解像度に変更された閾値マトリクスの各値に対して、さらに、前記減少フィルタ処理のほぼ逆の特性を持つシャープネスフィルタによる処理を施した後の値を用いるようにしたことを特徴とする請求項７〜９のいずれかに記載の像構造予測処理方法。
【請求項１１】
前記シャープネスフィルタのシャープネスの調整割合は、調整可能であることを特徴とする請求項１０に記載の像構造予測処理方法。
【請求項１２】
前記シャープネスフィルタの各要素をＵ（ｋ，ｌ）とし、Ｅ（ｋ，ｌ）を中心の係数が１、その他が０である、前記シャープネスフィルタと同サイズの係数マトリックスとし、前記シャープネスの調整割合をβとするとき、調整された前記シャープネスフィルタの各要素Ｕ’（ｋ，ｌ）は、下記式（２）で与えられることを特徴とする請求項１１に記載の像構造予測処理方法。
0003863616.tif 000034
ここで（ｋ，ｌ）は前記シャープネスフィルタ座標の位置を示す。
【請求項１３】
前記減少フィルタと前記シャープネスフィルタとを１つのフィルタとしたことを特徴とする請求項１０〜１２のいずれかに記載の像構造予測処理方法。
【請求項１４】
前記調整された前記加重マトリクスと前記調整された前記シャープネスフィルタとを１つのフィルタに合成したことを特徴とする請求項１１〜１３のいずれかに記載の像構造予測処理方法。
【請求項１５】
前記近傍画素が、矩形近傍画素であることを特徴とする請求項１〜１４のいずれかに記載の像構造予測処理方法。
【請求項１６】
前記調整された重みによって重み付け平均された画素値は、前記格子の周期に依存した重みによって重み付け平均された画素値と前記変換しようとする画素の画素値とを内分または外分した値であることを特徴とする請求項１〜１５のいずれか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、輪転機等を利用するカラー印刷機により網点画像による印刷物を実際に作成する前に、その印刷物に存在すると思われるモアレ等の像構造を、予め、ＣＲＴ等のディスプレイ上の画像（いわゆるソフトプルーフ）またはカラープリンタから出力されるハードコピー上の画像（いわゆるハードプルーフ）として表現することを可能とする像構造予測処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
輪転機等を利用するカラー印刷機により網点画像による印刷物を作成する工程は時間もかかり、また費用もかかることから、実際の製品としての印刷物を作成する前に、その印刷物のプルーフ（校正刷り）をカラー印刷機以外のデバイス、いわゆるプルーファにより作成することが一般的に行われている。
プルーファによりプルーフを作成する目的は、印刷物の色再現予測（色再現シミュレーション）と像構造予測（像構造シミュレーション）の二つの目的があるが、本発明においては、色再現予測に影響を与えない像構造予測を目的とする。
【０００３】
従来から、印刷物用のプルーファとして、網点方式を用いるプルーファと網点方式を用いない非網点方式のプルーファとが提案されている。そして、これらのプルーファを用いる従来の像構造予測処理技術、いわゆるプルーフ技術としては以下の３つが挙げられる。
まず、第１は、網点方式のプルーファとして、高解像度のデジタルプリンタを用い、実際に網点画像を描くプルーフ技術である。この技術は、印刷物の像構造を正確にシミュレーションできるという利点がある。
【０００４】
第２は、網点方式のプルーファとして、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（墨）の４版分の印刷用のリスフィルムから各々特殊な化学材料に網点画像（絵柄）を露光により転写し、４枚分（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ版）の化学材料シート（いわゆる転写フィルム）を重ね合わせる方式のプルーファを用いる技術である。このような、プルーファとしては、例えば、本出願人が製品として販売している転写フィルムを用いるプルーファが挙げられる。この方式は、実際のスクリーン線数で網点方式により作成したＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（墨）の４版の転写フィルムを、実際の網角度で本紙に転写してハードプルーフを得る技術であり、印刷物の像構造を正確にシミュレーションすることができるという利点を有している。
【０００５】
また、第３の非網点方式のプルーファとして、連続調カラープリンタ、例えば濃度変調方式で３００ｄｐｉの解像度を有する昇華色素インキ型カラープリンタを用いたシステム等がある。このようなカラープリンタでは、網を打たずに原画像を連続調画像として表現するので、簡単な操作でプルーフを作成することができるという利点がある。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記網点方式のプルーファを用いる技術のうち、高解像度のデジタルプリンタで網を実際に描く方式では、網を表現でき印刷の像構造を正確にシミュレーションすることができるが、高解像度のデジタルプリンタ自体が高価な機械であって、しかも、ランニングコストがかかるので、手軽とはいえないという問題があった。
また、特殊な化学材料からなる転写フィルムをＣＭＹＫの４版分重ね合せる方式でも、網を表現でき印刷の像構造を正確にシミュレーションすることができるが、装置自体のコストに加え、本紙のコストが比較的高く、化学材料からなる転写フィルムが高価であるとともに、プルーフ作成するまでの工程が面倒であり、すなわち、手作業による、いわゆる手間を多く必要とし、したがって、プルーフの作成までに比較的長い時間を要し、必ずしも、簡便であるとは言えないという問題があった。また、この方式では、原理的に色を印刷物とあわせることは難しいという問題があった。
【０００７】
一方、非網点方式のプルーファを用いる技術では、連続調プリンタにて網を打たず原画像を連続調画像として表現するので、安価であって、手軽であり、短時間でプルーフを得ることができるが、網点による表現については何も考慮されておらず、網を表現できないので、色再現予測用プルーフとして使用することはできても、像構造予測用のプルーフとしては使用することができないという問題があった。
このため、第３の非網点方式のプルーファを用いる技術の特徴である安価、手軽という利点を持ちつつ、第１および第２の網点方式のプルーファを用いる技術と同じように網点により発生する像構造を表現することができる技術が強く求められていた。
【０００８】
本発明の目的は、上記従来技術の問題点を解消し、連続調プリンタやディスプレイを使って印刷網起因の像構造をシミュレーションすることにより、連続調プリンタやディスプレイを使い、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な網点起因の像構造を予測すること、すなわち印刷物に表れるモアレ、線切れ、直線のがたつき等の像構造を、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を可能とするとともに、印刷像構造をシミュレーションする場合のモアレなどの像構造の強度を対象とする印刷機にあわせて自由に調整することを可能にする像構造予測処理方法を提供することにある。
【０００９】
また、本発明の他の目的は、上記目的に加え、印刷網起因の像構造を、印刷のシャープネス性（シャープ感）を損なうことなく、あるいは印刷像構造をシミュレーションする場合のシャープネスの強度を対象とする印刷機にあわせて自由に調整して、ハードプルーフまたはソフトプルーフ上で正確かつ簡易に予測することを可能とす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、上記目的に加え、像構造予測の際に印刷物の色の忠実なシミュレーション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。
【００１０】
なお、「線切れ」とは、印刷物上で１画素程度で表される長尺物、例えば、遠方に存在し、垂直方向に立てられている国旗掲揚用ポール等が、周期的に切れているように見える像構造をいう。
また、「直線のがたつき」とは、同様に、印刷物上で１画素程度で表される長尺物、例えば、遠方に存在する建物の屋上に水平方向に設けられた手摺等が、周期的に直線でないように見える像構造をいう。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る像構造予測処理方法は、ＣＭＹ各版またはＣＭＹＫ各版の画素に分解された原画像の画素値を、印刷網画像に表れる像構造を予測するための画素値に変換するに際し、
変換しようとする画素を含む近傍画素の画素値を重み付け平均するための、前記印刷網画像の線数、網角度により決定される格子の周期に依存した、前記近傍画素の画素値の重みを調整可能にしたことを特徴とする。
本発明によれば、画素値を変換しようとする画素を含む近傍画像の画素値を、印刷網の線数、網角度により決定される格子の周期に依存した重みにより重み付け平均して変換するようにしているので、変換された画像値に基づくプルーフの画像上に印刷物に表れるモアレ、線切れ、直線のがたつき等の像構造が現れ、重み付け平均する近傍画素の画素値の重みが調整可能であるので、発生する像構造の強度を対象とする印刷機にあわせて自由に調整することができる。
【００１２】
本発明においては、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のが好ましい。こうすることにより、重み付け平均演算を簡単に行うことができる。
また、前記格子の周期に依存した、前記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。こうすることにより重み付け平均演算の重みを調整し、印刷網画像に発生すると予測される像構造の強度を対象とする印刷機に合わせて自由に調整することができる。
0003863616.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。
また、前記重みの調整率αは、０．６〜１．８の範囲で調整可能であるのが好ましい。こうすることにより、多くの印刷機による印刷物に対応できる。
【００１３】
また、前記加重マトリクスの各要素に配列される重みは、
網展開用の閾値マトリクスに配列されている閾値中、前記画素値を変換しようとする各画素に対応する位置に存在する閾値を直接的に用いるのが好ましく、こうすることで、像構造予測のための重みが容易に得られる。
また、前記閾値を直接的に用いるとは、前記複数の閾値の任意の１個を用いるか、前記複数の閾値を平均した閾値を用いるようにするのが好ましく、こうすることで、任意の１個を用いた場合には、計算が簡単であり、平均した閾値を用いた場合には、より像構造を正確に予測することができる。
【００１４】
また、前記加重マトリクスの各要素に配列される重みは、
網展開用の閾値マトリクスに配列されている閾値中、前記画素値を変換しようとする各画素に対応する位置に存在する閾値を直接的に用いた加重マトリクスの各要素中の値を、この加重マトリクスの中心要素から周辺要素に向かって徐々に値が小さくなるような減少フィルタ処理を行った後の値を用いるようにするのが好ましい。こうすることで、変換後の画素によるプルーフ上の画像における隣り合う画素が滑らかにつながる。
【００１５】
また、前記加重マトリクスの各要素に配列される重みは、
網展開用の閾値マトリクスに配列されている閾値中、前記画素値を変換しようとする各画素に対応する位置に存在する複数の閾値を直接的に用いた加重マトリクスの各要素中の値を空間的分布の勾配が急になるように関数変換し、その関数変換した後の値を、この加重マトリクスの中心要素から周辺要素に向かって徐々に値が小さくなるような減少フィルタ処理を行った後の値を用いるようにするのが好ましい。この場合、加重マトリクスの中心要素から周辺要素に向かって徐々に値が小さくなるような減少フィルタ処理の前に、加重マトリクスの各要素中の値を空間的分布の勾配が急になるように関数変換しているので、加重マトリクスの中心要素から周期要素に向かって徐々に値が小さくなるような減少フィルタ処理により像構造がぼける副作用を除去することができる。
【００１６】
また、前記原画像の画素値が変換された前記像構造を予測するための画素値は、印刷網画像の出力機の解像度を有する画素値であり、前記網展開用の閾値マトリクスは、前記出力機の解像度より高い解像度の網展開用の閾値マトリクスであり、前記減少フィルタによる処理を行いながら、前記出力機の解像度に変更するのが好ましい。こうすることにより、像構造予測を行う際に、一旦、出力機の解像度より高い解像度で画素値の変換処理を行っているので、より印刷の像構造を正確に予測することができる。
【００１７】
また、前記加重マトリクスの各要素に配列される重みは、
前記減少フィルタによる処理を行った後の値、または前記出力機の解像度に変更された閾値マトリクスの各値に対して、さらに、前記減少フィルタ処理のほぼ逆の特性を持つシャープフィルタによる処理を施した後の値を用いるようにするのが好ましく、こうすることで、プルーフ上の再生画像の画素のエッジを印刷のエッジと同様のシャープ感とすることができる。
【００１８】
また、前記シャープネスフィルタのシャープネスの調整割合は、調整可能であるのが好ましい。こうすることにより、印刷像構造をシミュレーションする場合のシャープネスの強度を対象とする印刷機にあわせて自由に調整することができる。
また、前記シャープネスフィルタの各要素をＵ（ｋ，ｌ）とし、Ｅ（ｋ，ｌ）を中心の係数が１、その他が０である、前記シャープネスフィルタと同サイズの係数マトリックスとし、前記シャープネスの調整割合をβとするとき、調整された前記シャープネスフィルタの各要素Ｕ’（ｋ，ｌ）は、下記式（２）で与えられるのが好ましい。こうすることにより、シャープネスの調整割合を調整し、印刷網画像をシミュレートしたプルーフ上のシャープネスの強度を、対象とする印刷機に合わせて自由に調整することができる。
0003863616.tif 000003
ここで（ｋ，ｌ）は前記シャープネスフィルタ座標の位置を示す。
【００１９】
また、前記減少フィルタと前記シャープフィルタとを１つのフィルタとするのが好ましく、または、前記調整された前記加重マトリクスと前記調整された前記シャープネスフィルタとを１つのフィルタに合成するのが好ましい。こうすることにより、これらのフィルタ処理による２回の計算を１回の計算で済むようにすることができる。
また、前記近傍画素が、矩形近傍画素であるのが好ましく、こうすることにより、近傍画素の選択が簡単になる。
また、前記調整された重みによって重み付け平均された画素値は、前記格子の周期に依存した重みによって重み付け平均された画素値と前記変換しようとする画素の画素値とを内分または外分した値であるであるのが好ましい。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、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の形態を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の像構造予測処理方法の一形態を実施する像構造予測処理システム１１の一実施例の全体構成を示している。
【００２１】
この像構造予測処理システム１１は、像構造予測処理本体としてのコンピュータ１２を有し、コンピュータ１２の入力側に画像入力機１３と網属性入力機１４とモアレ強度入力機１５とシャープネス強度入力機１６とが接続され、コンピュータ１２の出力側にプリンタ１７および（または）ディスプレイ１８を有する画像出力機１９が接続されている。
【００２２】
コンピュータ１２は、像構造予測処理に係わるソフトウェアを稼働させることができればどのようなコンピュータであってもよく、像構造予測処理に係わるソフトウェア以外のソフトウェアをも搭載でき、稼働可能な、一般的なパーソナルコンピュータまたはワークステーションを使用することができる。
【００２３】
画像入力機１３は、例えば、印刷用のスキャナ（画像読取手段）や前記ワークステーション等を構成する外部記憶装置であり、この画像入力機１３の出力データである画像に分解された原画像データ（Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（黄）、Ｋ（墨）の各版の原画像データ）がコンピュータ１２を構成する解像度変換処理ブロック２１を通じて原画像データ（ＣＭＹＫ各版の原画像データであって、各版毎の原画像データは、それぞれ、原画像データＣ、原画像データＭ、原画像データＹ、原画像データＫという。）Ｉとして像構造予測処理ブロック（像構造予測処理手段）２２に供給される。
なお、図１において、コンピュータ１２を構成する像構造予測処理ブロック２２等、「ブロック」と称している部分は、主にソフトウェアによる処理を意味している。
【００２４】
画像入力機１３から出力される原画像データは、ＣＭＹＫ各色で表される階調画像データであって、表現ビット数、画像サイズ、画像解像度等を属性として記憶するような画像フォーマット｛ＴＩＦＦ形式等｝で表される種々の解像度の画像である。この種々の解像度の原画像データが、解像度変換出力ブロック２１により、プリンタ１７の解像度、すなわち出力解像度、例えば、４００ｄｐｉの解像度に変換され、多階調、例えば８ビット階調の原画像データＩとして像構造予測処理ブロック２２に供給される。なお、解像度変換処理は、例えば、周知の面積補間処理等により実行されるので像構造が現れることなく、また色が変化することもない。
【００２５】
網属性入力機１４は、キーボード、マウス等により構成され、これからプルーフ（校正刷りのこと、ただし、印刷機による校正刷りではなく、後に詳しく説明するように、濃度階調方式による連続階調プリンタやディスプレイ上での校正用画像のことを意味する。）上で像構造を予測しようとする印刷の線数ＬＰＩ（Ｌｉｎｅ  Ｐｅｒ  Ｉｎｃｈ）と網角度θとを像構造予測処理ブロック２２に供給するものである。この実施の形態において、線数ＬＰＩは１７５線、網角度θは、ＣＭＹＫの４版では、それぞれ、７５度、４５度、０度、１５度として入力されるものとする。なお、線数ＬＰＩ、網角度θとも所望の値を選択することができる。
【００２６】
モアレ強度入力機１５は、キーボード、マウス等からなり、像構造シミュレーションのモアレ強度入力手段を構成し、プルーフ上にモアレ、線切れ、直線のがたつき等の像構造をシミュレーションする際に、実際に印刷する印刷機に合わせて、プルーフ上にシミュレートされる像構造（以下においては、モアレで代表する）の強度の調整割合、すなわち強調率αを像構造予測処理ブロック２２に供給するものである。ここで、モアレの強度の強調率αは、詳細は後述するが、像構造予測処理ブロック２２において、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た重みを調整するためのものである。
ところで、モアレの強さは原画や印刷条件（線数、網角度、印刷濃度）が同じでも印刷機の性質によって違ってくる。この違いは印刷機の印圧等の機構的なものや網展開のアルゴリズムのようなソフト的および／またはハード的なものに起因し、一様には予測することができない。
このような違いに対応するために、本発明においては、印刷機によって様々に変わるモアレの強さに合わせてシミュレーション上のモアレの強度を調整する手段を提供しているのである。従って、印刷機のモアレの出やすさ出にくさに合わせて、シミュレーションのモアレ強度入力手段を使って、プルーフのモアレの強度を調整するのである。
【００２７】
シャープネス強度入力機１６は、キーボード、マウス等からなり、像構造シミュレーションのシャープネス強度入力手段を構成し、プルーフ上にモアレ、線切れ、直線のがたつき等の像構造をシミュレーションする際に、実際に印刷する印刷機に合わせて、プルーフ上にシミュレートされた画像のシャープネス強調の割合βを像構造予測処理ブロック２２に供給するものである。ここで、シャープネス強調割合βは、詳細は後述するが、像構造予測処理ブロック２２において、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た重みに施すシャープネスフィルタの強度を調整するためのものである。
ところで、シャープネスの強さは原画や印刷条件（線数、網角度、印刷濃度）が同じでも印刷機の性質によって違ってくる。この違いは印刷機の印圧等の機構的なものや網展開のアルゴリズムのようなソフト的および／またはハード的なものに起因し、一様には予測することができない。
このような違いに対応するために、本発明においては、印刷機によって様々に変わるシャープネスの強さに合わせてシミュレーション画像上のシャープネスの強度を調整する手段を提供しているのである。従って、印刷機によるシャープネスの出やすさ出にくさに合わせて、シミュレーションのシャープネス強度入力手段を使って、プルーフのシャープネスの強度を調整するのである。
【００２８】
像構造予測処理ブロック２２により実施される処理は、後に詳しく説明するように、基本的には、原画像データＩを構成する各画像の画素値を、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た重みにより重み付け平均した画素値に変換する処理であるが、本発明においては、印刷像構造シミュレーションにおいて発生するモアレなどの強度を対象とする印刷機に合わせて自由に調整するために、これらの格子の周期に依存した重みをモアレ強度の強調率αによって調整するし、好ましくは調整された重みにシャープネス処理を施し、必要に応じて、対象とする印刷機に合わせてシャープネス強調割合βにより重みに施すシャープネス処理の強度を調整する処理である。こうして最終的に得られた重み付け平均した画素値からなる画像データは、モアレの強度、必要に応じてシャープネス強度が対象印刷機に応じて調整された像構造強調画像データ（ＣＭＹＫ各版の画像データであって、各版毎に画像データは、それぞれ、画像データＣ’、画像データＭ’、画像データＹ’、画像データＫ’とする）Ｉ’として印刷色予測処理ブロック２３および（または）ディスプレイ色予測処理ブロック２４に供給される。
【００２９】
この発明の要部ではないので、詳しく説明しないが、プリンタ用の印刷色予測処理ブロック２３においては、上記ＣＭＹＫの像構造強調画像データＩ’が、一旦、いわゆるデバイス（印刷、ＣＲＴ、写真、ＬＥＤ）に依存しない画像データであるデバイスインデペンデントデータ、例えば、３刺激値データＸＹＺに変換された後、サンプル色の測色値を基にプリンタ用のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）画像データ（デバイスデペンデントデータ）に変換されてプリンタ１７に供給される。一方、ディスプレイ用の印刷色予測処理ブロック２４においては、同様に、ＣＭＹＫの像構造強調画像データＩ’が、一旦、３刺激値データＸＹＺ等のデバイスに依存しない画像データに変換された後、ディスプレイ用の色温度、観察光源、その他の条件を考慮したＲＧＢ画像データに変換されてディスプレイ１８に供給される。
【００３０】
画像出力機１９を構成するプリンタ１７は、シート上に連続階調画像が形成されたハードプルーフＨＰを作成できる、いわゆる連続調カラープリンタであればどのようなプリンタでもよく、特に限定されるわけではないが、例えば、濃度階調方式により、具体的には、ＲＧＢの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および／または時間を画像毎にデジタル的に制御してドナーフィ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、いわゆるハードプルーフＨＰを作成する装置などを好ましく用いることができる。このような構成の連続調プリンタ１７は、通常の印刷のように、刷版からＰＳ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、このようなプリンタ１７の解像度は、例えば２００〜４００ｄｐｉ等であり、印刷の解像度、例えば２０００ｄｐｉに比較して相当に低いが、このような低解像度により印刷によるモアレ等の像構造を表現することができる。なお、ハードプルーフＨＰ上にモアレ等の像構造を自由に表現し、その強度を自由に調整し、また形成画像のシャープネス強度を自由に調整することができることから、プリンタ１７は、その解像度が、４００ｄｐｉ程度のものを用いるのが好ましい。
【００３１】
一方、画像出力機１９を構成するディスプレイ１８は、カラーＣＲＴモニタ、カラーＬＣＤ（液晶）モニタ、カラープラズマディスプレイなどを用いることができ、色温度やホワイトバランス、ガンマ特性等の調整可能なものが好ましいが、画面上に画像を形成する、いわゆるソフトプルーフＳＰを表現する装置であれば特に限定されない。単に、像構造のみを確認する目的であれば、上記のような種々の特性は調整できないが、廉価である通常のカラーＣＲＴモニタ等を使用することもできる。
【００３２】
次に、像構造予測処理ブロック２２の原理的な構成について説明する。像構造予測処理の原理は、ＣＭＹ各版またはＣＭＹＫ各版の画素に分解された原画像データＩの画素値を、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を予測するための画素値に変換するために、画素値を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た重みを求め、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。
【００３３】
本発明における近傍画素の重み付け平均処理は、図２に示すように、まず、位置依存の重みを網属性入力機１４を通じて入力された印刷の線数ＬＰＩと網角度θにしたがって決定するステップ（ステップＳ１）、その位置依存重みをモアレ強度入力機１５を通して入力された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Ｓ３）、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Ｓ４）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Ｓ１）、その重みをさらに強調するステップ（ステップＳ２）、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Ｓ３）、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Ｓ４）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。
【００３４】
この場合、ステップＳ１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、本発明の特徴とするステップＳ３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Ｓ４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。
【００３５】
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２にステップＳ５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２にステップＳ６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１７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Ｓ６の鮮鋭（シャープ）化処理が有用である。
【００３６】
また、本発明のもう１つの特徴とする部分であるステップＳ７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２に示す例においては、ステップＳ３の重みの調整処理後にステップＳ４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Ｓ１またはＳ２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Ｓ４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Ｓ３の重みの調整の効果を得るようにしてもよい。
【００３７】
次に、像構造予測処理ブロック２２の原理的な構成についてより詳しく説明する。
重み付け平均処理は、上述したように、原画像データＩを構成するＣＭＹＫ各版の原画像データに対して行う。例えば、Ｃ版を例に取って説明すると、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Ｃ（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Ｃａ（ｉ，ｊ）としたとき、処理後（変換後）の画素値Ｃａ（ｉ，ｊ）は、次の（３）式で表すことができる。
【数１】
0003863616.tif 000004
近傍画素の重み付け平均処理の計算（Σk=-mm Σl=-nn ）は、原画像Ｃ（ｉ，ｊ）の（２ｍ＋１）×（２ｎ＋１）近傍の矩形範囲の画素Ｃ（ｉ＋ｋ，ｊ＋ｌ）について行われる。すなわち、Ｃ（ｉ＋ｋ，ｊ＋ｌ）において、ｋ＝−ｍ〜ｍ、ｌ＝−ｎ〜ｎ（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）である。
【００３８】
上記（３）式は、重み付け平均処理であるので、重み（重み関数ともいう）Ｗｅｉｇｈｔ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ，ＬＰＩｃ，θｃ）の合計値が１．０になるように正規化（以下、規格化ともいう）している。なお、（３）式は、Ｃ版についての式であるが残りのＭ、Ｙ、Ｋ各版についても同様であり、その場合には、原画像の画素値Ｃ（ｉ，ｊ）に対して、原画像の画素値Ｍ（ｉ，ｊ）、Ｙ（ｉ，ｊ）、Ｋ（ｉ，ｊ）がそれぞれ対応し、処理後の画像の画素値Ｃａ（ｉ，ｊ）に対して処理後の画像の画素値Ｍａ（ｉ，ｊ）、Ｙａ（ｉ，ｊ）、Ｋａ（ｉ，ｊ）がそれぞれ対応する。また、座標（ｉ，ｊ）は、画像のｘ，ｙ直交２次元空間上の座標である。さらに、Ｃ版用の線数ＬＰＩｃに対して、Ｍ版、Ｙ版、Ｋ版の各線数ＬＰＩｍ、ＬＰＩｙ，ＬＰＩｋがそれぞれ対応し、Ｃ版の網角度θｃに対してＭ版、Ｙ版、Ｋ版の網角度θｍ、θｙ、θｋがそれぞれ対応する。
【００３９】
（３）式中、重み関数Ｗｅｉｇｈｔ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ，ＬＰＩｃ，θｃ）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、原画を構成する画素のうち、ある周期的なピッチ（印刷の線数ＬＰＩｃに依存するピッチ）およびある傾き（網角度θｃ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。
ここで、本発明においては、この重み関数Ｗｅｉｇｈｔ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ，ＬＰＩｃ，θｃ）は、モアレ等の像構造をシミュレーションする際のモアレの強度を印刷の対象とする印刷機にあわせて調整するために、ステップＳ３においてモアレ強度入力機１５から入力されたモアレ強度の強調率αによって新たに強度調整された重み関数を用いるが、ステップＳ１で求められた位置依存重み関数も、ステップＳ２で求められた位置依存重み関数も重み関数であることには変わりはなく、これらの重み関数をそのまま重み付け平均処理に用いてもモアレ等の像構造を予測することができることはいうまでもない。
【００４０】
以下に、本発明の特徴とするモアレ等の像構造をシミュレーションする際のモアレの強度を印刷機にあわせて調整可能にする方法について説明する。
ところで、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、Ｃ版のＬＰＩｃおよびθｃは定数と考えることができるので、上述の重み関数Ｗｅｉｇｈｔ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ，ＬＰＩｃ，θｃ）は、ＣＭＹＫ版のいずれについても重み関数Ｗｅｉｇｈｔ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）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Ｓ３で求められたモアレ強度が調整された重み関数を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）で表し、ステップＳ１またはステップＳ２で求められた位置依存重み関数をＣＭＹＫ版のいずれについても位置依存フィルタＦ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を表すものとする。
【００４１】
ここで、本発明で新しく強度を調整されたフィルタＦ’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）は下記式（１）で表すことができる。
0003863616.tif 000005
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。
【００４２】
こうして求められたモアレ強度調整フィルタＦ’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を使ったステップＳ４における畳み込み積分は、Ｃ版に関する上記式（３）と同様に、例えば強度調整フィルタＦ’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を位置依存の（２ｍ＋１）×（２ｍ＋１）フィルタとするとき、次のような式（４）に従って行われる。
【数２】
0003863616.tif 000006
ただし、この式（４）において、Ｄ（ｉ，ｊ）は、原画のＣＭＹＫ版いずれかの画素値であり、Ｄ’（ｉ，ｊ）は、処理結果の同じ版の画素値である。また、この場合、ｋ＝−ｍ〜ｍ、ｌ＝−ｍ〜ｍである。
【００４３】
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（５）によって与えられるので、上記式（４）に上記式（１）を代入し、得られた式に下記式（５）を代入することにより、変換画素値Ｄ’（ｉ，ｊ）は下記式（６）によって与えれることになる。
【数３】
0003863616.tif 000007
Ｄ’（ｉ，ｊ）＝αＤａ（ｉ，ｊ）＋（１−α）Ｄ（ｉ，ｊ）    …（６）
こうして、像構造予測処理ブロック２２においてモアレ強度を調整した重み付け平均処理を行うことができる。
【００４４】
像構造予測処理ブロック２２の重み付け平均処理の原理について、さらに、図面により視覚的に説明する。ここで説明する重み付け平均処理の原理は、モアレ強度調整の有無に関係なく成り立つものである。図３（ａ）は、例えば、４００ｄｐｉの画素に分解された原画Ｉのイメージを表すものとする。図３（ｂ）は、印刷プルーフを作成しようとする印刷物そのものの１７５線４５度の座標系（以下、網格子座標系ともいう）ＰＣを意味するものとする。図３（ａ）に示す原画Ｉのイメージ上に図３（ｂ）に示す１７５線４５度の座標系ＰＣに係る格子を重ね合わせたイメージＳＩを図３（ｃ）に示す。
図３（ｃ）に示す重ね合わせイメージＳＩ中、画素を黒く塗りつぶした部分は、１７５線４５度の座標系ＰＣの格子点に載った画素部分であり、この黒く塗りつぶした画素の画素値の重み（ウエイト）を高める（実際には、重み付け平均処理であるので、その高めた周囲にある白抜けで表された画素の画素値の重みを同時に低くする）ことで、上述の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ことができる。
【００４５】
直感的に理解し易いように、重みを極端に偏らせた場合（例えば、１と０）の例で説明すると、このときは、原画Ｉを構成する画素のうち、黒く塗りつぶした部分のみを残し、そのほかの白抜け部分は捨て去るという、単純な画像の間引き演算によるものと解釈することもできる。すなわち、画像間引き演算を画像に適用した場合に発生するサンプリング処理によるモアレ発生と同じ原理でモアレを発生させると考えることができるからである。なお、図３（ｂ）において、線数分の１の値１／１７５［インチ］は、網のピッチと呼ぶ。したがって、網１個の大きさが１／１７５×１／１７５［インチ2 ］になる。
【００４６】
次に、図２のステップＳ１の処理における重み付け用の重み（ウエイトともいう）を計算する（決定する）方法の例として基本的な以下の２つの方法を説明する。
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。
【００４７】
図４（ａ）は、図３（ａ）に示した原画像Ｉのイメージ中、１つの版の１部の、例えば９画素を示している。各画像の画素値がａ，ｂ，…ｉであるものとする。座標系は（ｉ，ｊ）であり、画素値ａ，ｂ，…ｉ（このｉは、座標系（ｉ，ｊ）のｉとは異なるものである）は、例えば、８ビット階調を構成する値０〜２５５のうちの１つの値を採る。
図４（ｂ）は、例えば、２０００ｄｐｉの印刷物に用いられる網展開用の閾値マトリクスＴＭ’の一部を示しているとする。４００ｄｐｉの１画素は、２０００ｄｐｉの５×５＝２５画素（閾値マトリクスＴＭ’として考えた場合には２５要素）に対応する。この５×５の要素からなる部分閾値マトリクスの中央の要素の閾値が、図４（ｂ）に示すように、Ａ，Ｂ，…Ｉであるものとする。各閾値Ａ，Ｂ，…Ｉは、例えば、８ビット階調を構成する値０〜２５５のうちの１つの値を採る。なお、この閾値マトリクスＴＭの大きさを２１５要素×２１５要素（４６２２５個の閾値）とすると、原画像Ｉの画素の大きさに換算すると、４３×４３個の大きさに対応する。この２０００ｄｐｉ上の座標系は（ｉ’，ｊ’）とする。
【００４８】
図４（ａ）の原画像Ｉ中、例えば、モアレ強度の強調割合が調整される前の位置依存加重マトリクスを用いて、中央の画素値ｅを重み付け平均処理した処理後の画素値ｅa を考えると、画素値ｅa は、次の（７）式により表される。
ｅa ＝（Ａａ＋Ｂｂ＋…＋Ｉｉ）／（Ａ＋Ｂ＋…Ｉ）          …（７）
この場合、重みは、Ａ／（Ａ＋Ｂ＋…Ｉ），Ｂ／（Ａ＋Ｂ＋…Ｉ），…Ｉ／（Ａ＋Ｂ＋…Ｉ）である。したがって、重みの合計（総和）は、値１になる。この重み付け平均処理は、画素値を変換しようとする画素ｅの３×３近傍の原画像のマトリクス（図４（ａ）参照）に、要素の重みがＡ／（Ａ＋Ｂ＋…Ｉ），Ｂ／（Ａ＋Ｂ＋…Ｉ），…Ｉ／（Ａ＋Ｂ＋…Ｉ）の３×３加重マトリクスの畳み込み積分によるフィルタ処理、すなわち、いわゆる積和処理になる。
なお、モアレ強度の強調率αによる調整後の位置依存加重マトリクスを用いた時の、重み付け平均処理後の中央の画素値ｅ’は、下記式（８）によって表すことができる。なお、画素値ｅ’は、先に重み付け平均処理して得た処理後の画素値ｅa をモアレ強度の強調率αを用いて調整しても求めることができることが分かる。
0003863616.tif 000008
この場合の重みは、αＡ／（Ａ＋Ｂ＋…Ｉ），αＢ／（Ａ＋Ｂ＋…Ｉ），…，αＥ／（Ａ＋Ｂ＋…Ｉ）＋（１−α），…，αＩ／（Ａ＋Ｂ＋…Ｉ）であり、この場合も、重みの合計（総和）は、同様に値１になる。
【００４９】
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場合、重みとして、このような画素位置に対応する閾値マトリクスＴＭ’中の５×５要素の各部分閾値マトリクス中の特定の位置、例えば、図４（ｂ）に示すように、中央位置に存在する閾値を使用してもよく、５×５要素の各部分閾値マトリクス中の左上等の要素の閾値を使用してもよい。また、５×５部分閾値マトリクスの平均値を重み用として用いてもよい。こうして得られた重みをモアレ強度の強調率αによって調整すればよい。
以上の説明が、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して、調整重みを得る第１の方法の説明である。
【００５０】
第２の方法は、重みを計算するために、図３（ｂ）に示す網格子座標系ＰＣと同じものを描いた図５（ａ）上の各格子点（格子と格子の交点）３１を中心に、もしくは格子点の中点３２を中心に、または格子中の任意の所定の１カ所を中心に、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。たとえば、格子点の中点３２を中心に単調に減少する関数としては、図５（ａ）に示すｕｖ座標系で考えると、格子１個毎に、次の（９）式に示す重み関数を考えることができる。格子の各辺の長さは、印刷線数ＬＰＩの逆数である。
0003863616.tif 000009
この重み関数ｆ（ｕ，ｖ）の模式的波形を１７５線４５度の座標系ＰＣに重ね合わせたイメージＳＩ’を斜視的に見た図を図５（ｂ）に示す。
【００５１】
実際上、図３（ａ）に示す原画像Ｉ中、所定の画素位置（ｉ，ｊ）の重みを計算する際には、その画素位置（ｉ，ｊ）に対する格子空間座標ＰＣ上での対応する位置を位置（ｕ，ｖ）とおいて、原画像Ｉの解像度ｄｐｉをＲ、印刷線数ＬＰＩをＬ、網角度をθとするとき、位置（ｕ，ｖ）は、次の（１０）式により求めることができる。
0003863616.tif 000010
この（１０）式で求めた位置（ｕ，ｖ）を（９）式に代入することで、その位置（ｕ，ｖ）における重みを所定の画素位置（ｉ，ｊ）における重みとすることができる。こうして得られた重みをモアレ強度の強調率αによって調整すればよい。
以上が、重みを計算して、調整重みを得る第２の方法であるが、重み付け用の重み（以下、ウエイトともいう）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像構造予測（像構造シミュレーション）結果が期待できる。
【００５２】
次に、図６のフローチャートを参照して、重み計算して、調整重みを得る方法をさらに具体的に説明するが、まず重みを計算する方法として、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て説明する。
そこで、Ｃ版での具体的数値を有する加重マトリクスの作成例を説明する。他の版の加重マトリクスも以下に説明するＣ版での加重マトリクスの作成と全く同様の手順で作成することができる。この場合、画像出力装置としてのプリンタ１７として、上述したように、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とする。また、原画像データＩの解像度は、予め解像度変換処理ブロック２１による解像度変換により出力解像度と同じ４００ｄｐｉになっているものとする。
【００５３】
プリンタ１７から出力されるハードプルーフＨＰ上でシミュレーションしようとする像構造、言い換えれば、印刷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０度〜９０度を使用すればよい。網角度０がθ＝９０度〜１８０度の網は、次の（１１）式により変換した値を用いればよい。
θ＝θ％（９０度）                                      …（１１）
「％」は、右辺のθを９０度で割った余りが左辺のθである、余剰演算を意味する。
【００５４】
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、図３（ｃ）から分かるように、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。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、次の（１２）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。
0003863616.tif 000011
なお、（１２）式において、ＩＮＴ（Ｘ）は、Ｘの整数部分のみを残す演算を示す。
【００５５】
加重マトリクスのマスクサイズが３×３であって、上述した（３）式中、印刷線数ＬＰＩ、網角度θが決定された場合、これらを定数と考えることができることから、（３）式は、次の（１３）式のように考えることができる。
【数４】
0003863616.tif 000012
ここで、この式（１３）を下記のように表示するとすると、
0003863616.tif 000013
Σk=-11 Σl=-11 の計算は、３×３近傍範囲の画素について行う。すなわち、ｋ＝−１，０，１、ｌ＝−１，０，１である。以下の説明では、Σk=-11 Σl=-11 の計算をΣk Σl と表示するものとする。ここで、Ｗｅｉｇｈｔ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）は、モアレ強度の調整前の重みでも、調整後の重みでもよい。
【００５６】
まず、上述した第１の方法について、図６を参照して、以下にさらに具体的に説明する。
３×３加重マトリクスの各要素の値を決定する場合、上述したように、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Ｓ１１）。
例えば、２０００ｄｐｉの有理数網テンプレートの要素数を２１５×２１５とする。ここで、有理数網テンプレートのサイズをＭＭｓｉｚｅ×ＭＭｓｉｚｅと定義する（ＭＭｓｉｚｅ＝２１５）。
【００５７】
図７は、解像度が２０００ｄｐｉで有理数網テンプレートサイズＭＭｓｉｚｅがＭＭｓｉｚｅ＝２１５の有理数網テンプレートＴＭ０’の一例を示している。なお、解像度２０００ｄｐｉ上での座標系は（ｉ’，ｊ’）とする。従って、２０００ｄｐｉの有理数網テンプレートＴＭ０’上では座標ｉ’はｉ’＝０〜２１４の値を取り、座標ｊ’はｊ’＝０〜２１４の値を取る。閾値ｔｈ０’の割り当てられている要素数は２１５×２１５であり、閾値ｔｈ０’の値は、例えば８ビットデータであるとすると、ｔｈ０’＝０〜２５５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、図４（ｂ）に示したように、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（太線で囲んだ要素の値）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Ｓ１２）。
【００５８】
図８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８において、閾値テンプレートＴＭ０のマスクサイズをＭｓｉｚｅとしているが、この例では、マスクサイズＭｓｉｚｅはＭｓｉｚｅ＝４３に対応する。
この場合、３×３加重マトリクスをｗｇｔ０（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）とすれば、これは、次の（１４）式で表すことができる（ステップＳ１３）。
0003863616.tif 000014
ここで、ｋ，ｌは、ｋ，ｌ＝−１，０，１であり、ｓｓ（ｉ，ｊ）は、
ｓｓ（ｉ，ｊ）＝Σk Σl ｛ｔｈ０（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）｝（ｋ，ｌ＝−１〜１）を意味する。
この３×３加重マトリクスｗｇｔ０（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）をＦ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）として、上記式（１）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、下記式（１５）で表される調整加重マトリクスｗｇｔ０’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を求めることができる（ステップＳ２７）。
0003863616.tif 000015
【００５９】
こうして得られた３×３加重マトリクスによる重み付け平均演算は、具体的には、図９（ａ）〜図９（ｅ）に示すように、例えば、ｗｇｔ０（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）は、ｗｇｔ０（１，１，ｋ，ｌ）＝ｔｈ０（１＋ｋ，ｌ＋ｌ）／ｓｓ（１，ｌ）となるので、図８に示す閾値テンプレートＴＭ０から閾値ｔｈ０（１，ｌ）＝５４を中心とする３×３近傍の閾値を抽出し（図９（ａ）参照）、Σk Σl ｓｓ（１，ｌ）を求めると、図９（ｂ）に示すように、ｔｈ０（１，ｌ）の３×３近傍の閾値を合計したΣk Σl ｓｓ（１，ｌ）＝２０８＋１４８＋…＋７７＝１２６８となる。
したがって、３×３加重マトリクスｗｇｔ０は、３×３近傍の閾値を、それぞれΣk Σl ｓｓ（１，ｌ）＝１２６８で割った商として得られる。この３×３加重マトリクスｗｇｔ０総和であるΣk Σl ｗｇｔ０（１，１，ｋ，ｌ）は、常に値１となる（図９（ｃ）参照）。
また、モアレ強度の強調率αを０．９とすると、３×３加重マトリクスｗｇｔ０は、図９（ｄ）に示すようになる。
【００６０】
図４（ａ）に示した４００ｄｐｉの模式的な３×３画素の原画像データＩから、モアレ強度調整重みによる画素値ｅの重み付け平均後の画素値をｅ’とすれば、図９（ｅ）に示すように、ｅ’＝（ａ×０．１４８＋ｂ×０．１０５＋…＋ｅ×０．１３８＋…＋ｉ×０．０５５）＝０．９×（ａ×２０８＋ｂ×１４８＋…＋ｅ×５４＋…＋ｉ×７７）／１２６８＋ｅ×０．１として得ることができる。
因みに、画素ｅの隣りの画素ｆの画素値ｆの調整重みによる重み付け平均後の画素値をｆ’とすれば、画素値ｆ’は、図８において、座標（ｉ，ｊ）が（ｉ，ｊ）＝（２，１）を中心とする３×３近傍の閾値「１４８，２４４，６０，５４，１５９，８４，２２０，７７，４４」を使用して先ず３×３加重マトリクスｗｇｔ０（２，１）を作成し、次いで、モアレ強度の強調率αの値０．９を使用して上記式（１５）から３×３調整加重マトリクスｗｇｔ０’（２，１）を作成し、原画像データＩ中、画素値ｆを中心とする３×３近傍の画素に作用させて同様に重み付け平均すればよい。
【００６１】
実際上、３×３加重マトリクスｗｇｔ０、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。）。したがって、重み付け平均処理後の画像データ、換言すれば、像構造強調後の画像データＣａ（ｉ，ｊ）は、上記（１３）式を変形した次の（１６）式により得られることになる。ここで、画像データＣａ（ｉ，ｊ）は、モアレ強度調整の前後のいずれの変換データをも表すものとする。
0003863616.tif 000016
【００６２】
このようにして、（１６）式による重み付け平均処理が原画像データＩに対して施され、重み付け平均処理後の画像データＣａ（ｉ，ｊ）を得ることができる。なお、原画像データＩ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Ｉをそのまま使用するようにしている。
重み関数Ｗｅｉｇｈｔ（ｉ％Ｍｓｉｚｅ，ｊ％Ｍｓｉｚｅ，ｋ，ｌ）として調整３×３加重マトリクスｗｇｔ０’を使用した、（１６）式による重み付け平均処理後の画像データＣａ（ｉ，ｊ）を図１に示した予測処理ブロック２３または２４によりＲＧＢ画像データに変換してプリンタ１７またはディスプレイ１８によりハードプルーフＨＰまたはソフトプルーフＳＰを作成することにより、その画像上に対象とする印刷機に応じてその強度が調整されたモアレ、線切れ等の像構造が現れる（図６をも参照）。
【００６３】
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２を参照して説明した重みの強調ステップＳ２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７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（後述する。）を作成してもよく、すでに作成している図８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を作成してもよい。
【００６４】
図７に示した２０００ｄｐｉの閾値テンプレートＴＭ０を構成する各閾値ｔｈ０’をそれぞれ強調する場合には、例えば、次の（１７）式に示す３乗の正規化演算を行うことで、強調後の閾値ｔｈ１’を作成することができる（ステップＳ１４）。
ｔｈ１’（ｉ’，ｊ’）＝ｔｈ０’（ｉ’，ｊ’）3 ／２５５2   …（１７）
また、図８に示した４００ｄｐｉの閾値テンプレートＴＭ０を用いる場合には、次の（１８）式に示す３乗の正規化演算を行うことで、強調後の閾値ｔｈ１を作成することができる（ステップＳ１４）。
ｔｈ１（ｉ，ｊ）＝ｔｈ０（ｉ，ｊ）3 ／２５５2             …（１８）
図１０は、（１７）式の演算結果である強調後の閾値ｔｈ１’から構成される２０００ｄｐｉの閾値テンプレートＴＭ１’を示している。
図１１は、（１８）式の演算結果である強調後の閾値ｔｈ１から構成される４００ｄｐｉの閾値テンプレートＴＭ１を示している。
【００６５】
なお、元の閾値ｔｈ０，ｔｈ１の強調後の閾値ｔｈ０’，ｔｈ１’は、元の各閾値ｔｈ０，ｔｈ１を３乗して、閾値の最大値である２５５×２５５で割っているので、例を示せば、強調前の元の閾値ｔｈ０，ｔｈ１の値がｔｈ０，ｔｈ１＝０，２４，５４，７７，１３４，１４８，２２０，２４４，２５５のものは、それぞれ、強調後の閾値ｔｈ０’，ｔｈ１’としてｔｈ０’，ｔｈ１’＝０，０，２，７，３７，４９，１６３，２２３，２５５になる。すなわち、値２５５に近い閾値は、ほぼ元の閾値のままとされ、値０に近づくにしたがい閾値は、元の閾値より相当小さい閾値になる。なお、閾値は０または正の整数（自然数）であって、最小値は０値であることを留意する。
【００６６】
３×３加重マトリクスｗｇｔ１は、図１１に示す強調後の閾値テンプレートＴＭ１を構成する閾値ｔｈ１を使用して、（１４）式に対応する、次の（１９）式により作成することができる（ステップＳ１５）。
0003863616.tif 000017
ここで、ｋ，ｌ＝−１〜１、ｓｓ（ｉ，ｊ）＝Σk Σl ｛ｔｈ１（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）｝（ｋ，ｌ＝−１〜１）を意味する。
こうして得られた３×３加重マトリクスｗｇｔ１（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を用い、上記式（１）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、調整加重マトリクスｗｇｔ１’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を、（１５）式に対応した、次の（２０）式により作成することができる（ステップＳ２０）。
0003863616.tif 000018
【００６７】
重み関数Ｗｅｉｇｈｔ（ｉ％Ｍｓｉｚｅ，ｊ％Ｍｓｉｚｅ，ｋ，ｌ）として、この調整３×３加重マトリクスｗｇｔ１’を使用した（１６）式による重み付け平均処理後の画像データＣａ（ｉ，ｊ）を図６に示すように予測処理ブロック２３，２４によりＲＧＢ画像データに変換してプリンタ１７またはディスプレイ１８によりハードプルーフＨＰまたはソフトプルーフＳＰを作成することにより、その画像上に対象とする印刷機に応じてその強度が調整されたモアレ、線切れ等の像構造が現れる。
この調整３×３加重マトリクスｗｇｔ１’を使用したプルーフＨＰ、ＳＰは、上述の調整３×３加重マトリクスｗｇｔ０’を使用したプルーフＨＰ、ＳＰに比較してより像構造が強調された、より印刷物の像構造に近いモアレ、線切れ等を再現することができる。すなわち、より正確な像構造の予測が可能となる。
【００６８】
ただし、この調整３×３加重マトリクスｗｇｔ１’を使用したプルーフＨＰ、ＳＰには、出力画像の４００ｄｐｉを構成する各画素と隣り合う画素との間で僅かに滑らかにつながらず、言い換えれば、エッジが僅かに目立つという副作用が存在している。また、４００ｄｐｉ以上の周期に相当する周波数成分も僅かに目立つという副作用がある。
これらの副作用を解決するためには、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）を調整前の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（詳細は後述する）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、この実施の形態では、実際には、ガウシャンフィルタを使用した。
【００６９】
図１２は、この実施の形態で用いた４００ｄｐｉ上の３×３ガウシャンフィルタの構成を示している。このガウシャンフィルタの表現式を（２１）式に示す。
Ｇａｕｓｓ１（ｋ，ｌ）                                …（２１）
ｋ，ｌは−１〜１の値を採る。このガウシャンフィルタＧａｕｓｓ１（ｋ，ｌ）を施した３×３加重マトリクスｗｇｔ２は、３×３加重マトリクスｗｇｔ１にガウシャンフィルタＧａｕｓｓ１（ｋ，ｌ）を掛けたフィルタとすればよいので、（２２）式で表すことができる（ステップＳ１６）。
0003863616.tif 000019
ここで、ｋ，ｌ＝−１〜１、ｓｓ（ｉ，ｊ）＝Σk Σl ｛ｔｈ１（ｉ＋ｋ，ｊ＋ｌ）×Ｇａｕｓｓ１（ｋ，ｌ）｝、ｉ，ｊ＝０〜Ｍｓｉｚｅ−１を意味する。こうして得られた３×３加重マトリクスｗｇｔ１（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を用い、上記式（１）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、調整加重マトリクスｗｇｔ２’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を、（１５）式に対応した、次の（２３）式により作成することができる（ステップＳ２０）。
0003863616.tif 000020
【００７０】
この調整３×３加重マトリクスｗｇｔ２’を使用した、（１６）式による重み付け平均処理後の画像データＣａ（ｉ，ｊ）を予測処理ブロック２３，２４によりＲＧＢ画像データに変換してプリンタ１７またはディスプレイ１８によりハードプルーフＨＰまたはソフトプルーフＳＰを作成することにより、出力画像の４００ｄｐｉを構成する各画素と隣り合う画素との間で画像が滑らかにつながり、４００ｄｐｉ以上の周期に相当する周波数成分も存在しないで、かつ対象とする印刷機に応じてその強度が調整されたモアレ、線切れ等の印刷の像構造を忠実にシミュレーションした画像を得ることができる。
【００７１】
次に、調整３×３加重マトリクスｗｇｔ２’よりも画素間をさらに滑らかにつなげることのできる調整３×３加重マトリクスｗｇｔ５’の作成について説明する。
この場合、図１０に示した２０００ｄｐｉレベルの、いわゆる閾値を３乗正規化した閾値テンプレートＴＭ１’に対して、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。調整）４００ｄｐｉの重みマトリクスｗｇｔ３を先ず作成する。
図１３は、２０００ｄｐｉの解像度に対応した要素から構成される１５×１５ガウシャンフィルタＧａｕｓｓ２（ｍ，ｎ）の例を示している。座標（ｍ，ｎ）は、２０００ｄｐｉの座標（ｉ’，ｊ’）に対応する。図１３から分かるように、このガウシャンフィルタＧａｕｓｓ２（ｍ，ｎ）は、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。
【００７２】
このガウシャンフィルタＧａｕｓｓ２（ｍ，ｎ）を強調閾値テンプレートＴＭ１’へ作用させて４００ｄｐｉレベルの重みマトリクスｗｇｔ３を作成する式を次の（２４）式に示す（ステップＳ２２）。
0003863616.tif 000021
ここで、ｍ，ｎは−７〜７、（ｉ，ｊ）は、４００ｄｐｉ空間上の座標であって、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’）であって、ｉ’，ｊ’＝０〜ＭＭｓｉｚｅ−１である。ｉ，ｊの乗数「５」は、２０００ｄｐｉ／４００ｄｐｉであって、解像度変換のための定数である。
【００７３】
この（２４）式は、まず、（ｉ，ｊ）＝（０，０）を考えると、ｗｇｔ３（０，０，ｍ，ｎ）＝ｔｈ１’（ｍ，ｎ）×Ｇａｕｓｓ２（ｍ，ｎ）となり、図１０の閾値テンプレートＴＭ１’中、４隅の閾値が「２５５、５０、４９、１２」である１５×１５の左上の閾値の各要素に対して図１３に示すガウシャンフィルタＧａｕｓｓ２（ｍ，ｎ）の各要素にかけて１５×１５の重みマトリクスｗｇｔ３（０，０，ｍ，ｎ）を作成する。
次に、（ｉ，ｊ）＝（１，０）のとき、ｗｇｔ３（１，０，ｍ，ｎ）＝ｔｈ１’（５＋ｍ，ｎ）×Ｇａｕｓｓ２（ｍ，ｎ）となり、図１０の閾値テンプレートＴＭ１’中、４隅の閾値が「２３、０、１２３、１０５」である１５×１５の左上から右にｉ’＝５だけずれた閾値の各要素に対して図１３に示すガウシャンフィルタＧａｕｓｓ２（ｍ，ｎ）の各要素をかけて１５×１５の重みマトリクスｗｇｔ３（１，０，ｍ，ｎ）を作成する。以下、順次、（ｉ，ｊ）＝（Ｍｓｉｚｅ−１，Ｍｓｉｚｅ−１）までの重みマトリクスｗｇｔ３（Ｍｓｉｚｅ−１，Ｍｓｉｚｅ−１，ｍ，ｎ）を作成する。
【００７４】
このようにして作成されたＭｓｉｚｅ×Ｍｓｉｚｅ＝４３×４３個のガウシャンフィルタＧａｕｓｓ２（ｍ，ｎ）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）（ただし、ｋ，ｌ＝−１〜１）の１個の対応するように変換すればよい。
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（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）の各要素は、次の（２５）式で与えられる（ステップＳ２３）。
【数５】
0003863616.tif 000022
ここで、Σm=5k-25K+2Σn=5l-25l+2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。
【００７５】
調整３×３加重マトリクスｗｇｔ２’よりも画素間をさらに滑らかにつなげることのできる調整３×３加重マトリクスｗｇｔ５’は、３×３加重マトリクスｗｇｔ４の正規化処理後の３×３加重マトリクスｗｇｔ５を作成後に、モアレ強度の強調率αによる調整を行って作成すればよい。
したがって、先ず、次の（２６）式により４３×４３個の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Ｓ２４）。
0003863616.tif 000023
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し、ｋ，ｌ＝−１〜１、ｓｓ（ｉ，ｊ）＝Σk Σl ｛ｗｇｔ４（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ｝を意味する。
【００７６】
こうして得られた３×３加重マトリクスｗｇｔ１（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を用い、上記式（１）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、調整加重マトリクスｗｇｔ５’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を、（１５）式に対応した、次の（２７）式により作成することができる（ステップＳ２０）。
0003863616.tif 000024
【００７７】
この調整３×３加重マトリクスｗｇｔ５’を使用した、（１６）式による重み付け平均処理後の画像データＣａ（ｉ，ｊ）を図１に示すように予測処理ブロック２３、２４によりＲＧＢ画像データに変換してプリンタ１７またはディスプレイ１８によりハードプルーフＨＰまたはソフトプルーフＳＰを作成することにより、出力画像の４００ｄｐｉを構成する各画素と隣り合う画素との間で画像が一層滑らかにつながり、４００ｄｐｉ以上の周期に相当する周波数成分も存在しない、しかも対象とする印刷機に応じてその強度が調整されたモアレ、線切れ等の印刷の像構造を忠実にシミュレーションした画像を得ることができる。
【００７８】
ところが、ガウシャンフィルタＧａｕｓｓ２（ｍ，ｎ）を用いて作成し、モアレ強度を調整した３×３加重マトリクスｗｇｔ５’を用いて、プリンタ１７やディスプレイ１８で画像を観察した場合、画素毎のシャープネス（シャープ感）が印刷のシャープネス（シャープ感）に比較して低下するということが分かった。このシャープネスの低下は、ガウシャンフィルタＧａｕｓｓ２（ｍ，ｎ）を用いたことに加えて、特に、濃度階調方式の連続調プリンタ１７の具体例である昇華型熱転写プリンタや写真方式のプリンタでプルーフとしての画像を出力する場合、これらのプリンタは、印字ドット（画素）の隣りの画素とのつながりの改善や、印字ドット自体のモアレを防止するために、印字ドットの輪郭がガウシャン的なぼけを持たされていることが一般的であることが主な原因であることを突き止めた。
【００７９】
そこで、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、調整前の３×３の加重マトリクスｗｇｔ５をｓｓ（ｉ，ｊ）を使って正規化する前のデータである（２６）式に示す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像構造強調画像データＩ’の作成方法について次に説明する。
【００８０】
図１４（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１４（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１４（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。
【００８１】
３×３加重マトリクスｗｇｔ４を正規化した後、モアレ強度の強調率による重みの調整をした３×３加重マトリクスｗｇｔ５’による重み付け平均処理後の画像データをＣａ（（１６）式参照）とし、これにシャープネスフィルタＳｈｐを作用させた最終的な画素データをＣｂ（ｉ，ｊ）とすれば、最終的な画素データＣｂ（ｉ，ｊ）は、次の（２８）式により得ることができる。
0003863616.tif 000025
ここで、Σk Σl はｋ，ｌ＝−１〜１の範囲での総和、Ｓｈｐ（ｋ，ｌ）は、図１４（ａ）、図１４（ｂ）、図１４（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。
【００８２】
最終的な画像データＣｂ（ｉ，ｊ）をＣａ（ｉ，ｊ）を求めないで、直接、加重マトリクスｗｇｔ４を使用して、シャープネス処理（ステップＳ６）およびモアレ強度調整処理（ステップＳ３）を施した調整フィルタによって求めるようにすれば計算が簡単になる。それには、（１６）式による処理と（２８）式による処理を１回の処理で行うようにすればよい。そのためには、先ず、加重マトリクスにシャープネスフィルタを予め含めた重み付け平均処理用の３×３加重マトリクスｗｇｔ７を作成し、次いで、モアレ強度の強調率αによる調整を行って、調整３×３加重マトリクスｗｇｔ７’を作成すればよい。
【００８３】
まず、加重マトリクスｗｇｔ７を作成するには、まず、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Ｓ２５）。加重マトリクスｗｇｔ６（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）は、次の（２９）式により得ることができる。
【数６】
0003863616.tif 000026
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１４（ａ）、図１４（ｂ）、図１４（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。
【００８４】
次に、このｗｇｔ６（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を正規化することにより、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Ｓ２６）。この加重マトリクスｗｇｔ７は、次の（３０）式により得ることができる。
0003863616.tif 000027
ここで、ｋ，ｌは、ｋ，ｌ＝−１，０，１であり、ｓｓ（ｉ，ｊ）は、
ｓｓ（ｉ，ｊ）＝Σk Σl ｛ｗｇｔ６（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）｝（ｋ，ｌ＝−１〜１）を意味する。
【００８５】
こうして得られた３×３加重マトリクスｗｇｔ７（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を用い、上記式（１）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ｗｇｔ７’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を、（１５）式に対応した、次の（３１）式により作成することができる（ステップＳ２０）。
0003863616.tif 000028
【００８６】
この３×３加重マトリクスｗｇｔ７’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を（１６）式の重み関数Ｗｅｉｇｈｔとすることで、１回の演算で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。この３×３加重マトリクスｗｇｔ７’を使用した、重み付け平均処理後の画像データＣｂ（ｉ，ｊ）を予測処理ブロック２３、２４によりＲＧＢ画像データに変換してプリンタ１７またはディスプレイ１８によりハードプルーフＨＰまたはソフトプルーフＳＰを作成することにより、対象とする印刷機に応じてその強度が調整されたモアレ、線切れ等の印刷の像構造を正確にシミュレーションした画像を得ることができる。また、印刷のシャープ感も再現される。さらに、重み付け平均処理としているので、色予測には影響を及ぼすことがない。
【００８７】
ところで、前述したように、シャープネスの強さは原画や印刷条件（線数、網角度、印刷濃度）が同じでも印刷機の性質によって違ってくる。この違いは印刷機の印圧等の機械的なものや網展開のアルゴリズムのようなソフトやハード的なものに起因し、一様には予測することができない。このため、本発明においてはモアレ等の像構造のシミュレーションの際に、シャープネスの強度入力手段を使って、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。
【００８８】
本発明におけるシャープネス強度の調整の方法は、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の強度を調整することでシャープネス調整を行う方法である。ここで、図１４（ａ）、図１４（ｂ）、図１４（ｃ）のそれぞれに示した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（３２）で求めることができる（ステップ２７）。
0003863616.tif 000029
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、その他が０．０である係数マトリックスである。
【００８９】
こうして得られた強度調整後のシャープネスフィルタＵ’（ｋ，ｌ）による処理を、上記（２８）式と同様にして、調整加重マトリックスによって重み付け平均された画素データＣａ（ｉ，ｊ）に施して、最終的な画素データを求めてもよいが、前述したように、この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、ｗｇｔ０’…ｗｇｔ４、ｗｇｔ５またはｗｇｔ５’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，）やｗｇｔ５’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。
【００９０】
この合成フィルタの作成の一例を示す。ステップ２７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（２９）と同様にして合成し、下記式（３３）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Ｓ２８）。
【数７】
0003863616.tif 000030
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（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を上記式（３０）と同様に正規化することにより、下記式（３４）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Ｓ２０）。
0003863616.tif 000031
ここで、ｋ，ｌは、ｋ，ｌ＝−１，０，１であり、ｓｓ（ｉ，ｊ）は、
ｓｓ（ｉ，ｊ）＝Σk Σl ｛ｗｇｔ８（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）｝（ｋ，ｌ＝−１〜１）を意味する。
【００９１】
こうして得られた３×３加重マトリクスｗｇｔ９（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を用い、上記式（３１）と同様に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ｗｇｔ９’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を下記式（３５）式により作成することができる（ステップＳ２０）。
0003863616.tif 000032
【００９２】
この３×３加重マトリクスｗｇｔ９’（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）を（１６）式の重み関数Ｗｅｉｇｈｔとすることで、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。この３×３加重マトリクスｗｇｔ９’を使用した、重み付け平均処理後の画像データＣｂ（ｉ，ｊ）を予測処理ブロック２３、２４によりＲＧＢ画像データに変換してプリンタ１７またはディスプレイ１８によりハードプルーフＨＰまたはソフトプルーフＳＰを作成することにより、対象とする印刷機に応じてその強度が調整されたモアレ、線切れ等の印刷の像構造を正確にシミュレーションした画像を得ることができる。また、印刷のシャープネスも対象とする印刷機に応じて正確に再現される。さらに、重み付け平均処理としているので、色予測には影響を及ぼすことがない。
【００９３】
モアレ強度およびシャープネス強度を印刷機に応じて調整した加重マトリクスｗｇｔ９’を用いてＡ４サイズ、４００ｄｐｉの原画像ＣＭＹＫから像構造を強調した画像Ｃ’Ｍ’Ｙ’Ｋ’を得るまでに要する時間は、約２分であった。コンピュータ１２としては、市販のＡｐｐｌｅ社製のＰｏｗｅｒ  Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ  ９５００／１３２型のパーソナルコンピュータ（ＣＰＵ：Ｐｏｗｅｒ  Ｐｃ１３２ＭＨｚ、メモリ：３２ＭＢ）を使用した。ここで、加重マトリクスｗｇｔ９’は、２１５×２１５要素の２０００ｄｐｉの有理数網に対応する４００ｄｐｉの４３×４３個の３×３加重マトリクスであり、１７５線、７５度のＣ（シアン）版を４００ｄｐｉのプリンタ１７で像構造シミュレーションする場合の加重マトリクスであって、各加重マトリクスの各係数は、正規化後に整数化のために８１９２倍して用いた。
【００９４】
ところで、上記例においては、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った。
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】
このように構成される像構造予測処理ブロック２２を有する像構造予測システム１１の使用の仕方の一例を図１５を参照して説明する。
まず、網属性入力機１４により印刷線数ＬＰＩ、網角度θを、モアレ強度入力機１５によりモアレ強度の強調率αを、シャープネス強度入力機１６によりシャープネス強度の強調割合βを指定する（ステップＳ３１）。
印刷線数ＬＰＩ、網角度θによりＣＭＹＫ４版分の加重マトリクス（像構造強調フィルタ）を求め、モアレ強度の強調率αにより位置依存フィルタの強度が、シャープネス強度の強調割合βによりシャープネスフィルタの強度が調整された像構造強調フィルタを作成する（ステップＳ３２）。図示例では、加重マトリクスは、図６に開示されたｗｇｔ９’を用いるが、本発明においては、図６中の、ｗｇｔ０’、ｗｇｔ１’、ｗｇｔ５’、ｗｇｔ７’の中のどの加重マトリクスを使用してもよい。この加重マトリクスをＣＭＹＫ各版に作用させ、像構造を強調する（ステップＳ３３）。
【００９７】
像構造強調後の画像データＩａ’をディスプレイ用の印刷色予測処理ブロック２４によりディスプレイＲＧＢ画像データに変換する（ステップＳ３４）。
ディスプレイＲＧＢ画像データに基づきＣＭＹＫ４版を合わせてみたときの像構造をディスプレイ１８の画面上で観察する（ステップＳ３５）。
必要に応じて、Ｃ版、Ｍ版、Ｙ版、Ｋ版のいずれかの版のみの画像をモニタであるディスプレイ１８上で観察する（ステップＳ３６）。
次に観察結果が満足であるかどうかの判定を行う（ステップＳ３７）。
観察結果が不満足である場合、例えば、ディスプレイ１８の画面上にモアレ等が発見された場合には、ステップＳ３１に戻り、印刷線数ＬＰＩと網角度θの再指定を行い、ステップＳ３６まで繰り返す。
【００９８】
観察結果が満足である場合、例えば、画像上のモアレ、線切れ等が発見されない場合等には、ステップＳ３３で得られている像構造強調後のＣＭＹＫ画像データＩａ’を印刷色予測処理ブロック２３によりプリンタＲＧＢ画像データに変換し（ステップＳ３８）、プリンタ１７からハードプルーフＨＰを出力させ、プルーフ（校正刷り）としての利用に供する（ステップＳ３９）。
このような利用形態によれば、従来技術に比較してきわめて短い処理時間で、例えば、Ａ４サイズの画像のプルーフを作成するまでの処理時間が上述した市販のパソコンで約２分（プリント時間は含まない。）で印刷像構造予測シミュレーション用のプルーフを作成することができるという効果が達成される。
【００９９】
したがって、図１に示した像構造予測システム１１を利用することにより、スキャナ等の画像入力機１３による画像取り込みの現場で、印刷機に応じたモアレ、線切れ等のない印刷条件（印刷線数、網角度）を指定することが可能となり、像構造についての仕上がりを予測することができる。結局、従来は不可能であった、いわゆる色分解現場において、印刷工程まで見通した印刷の品質保証を行うことが可能となる。
また、高価な網方式のプリンタや特別な材料（化学プルーフ）を使用することなく、網化に伴う像構造をシミュレーション可能なプルーフを廉価な（解像度、濃度分解能、安定性がそれぞれ低い）プリンタが接続されたコンピュータにより作成することができる。
さらに、この実施の形態による像構造強調後の画像データが、重み付け平均処理により得られるので、色に影響を与えない。そのため、色予測用プリンタに、この実施の形態で作成した像構造強調後の画像データを用いることにより、色しか予測できなかったプルーフが、像構造をも予測できるプルーフとして使用することができる。
【０１００】
なお、像構造に関してプルーフにより確認することのできる項目は、対象とする印刷機の癖等を調整した上での、第１にモアレの有無、モアレの強さ、モアレの原因となる版の特定があり、第２に原稿画像中の細線を印刷した場合に、線切れを起こすかどうかの判断があり、第３に直線部の網化によるがたつきがあるかどうかを確認でき、第４に印刷した場合の画像のシャープ感を確認することができる。
そして、これら第１〜第４の結果を合わせたときに発生する総合的な印刷物の網の感じを判定することもできる。
【０１０１】
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、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。
【０１０２】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明によれば、ＣＭＹ各版またはＣＭＹＫ各版の画素に分解された原画像の画素値を、印刷用画像に表れる像構造を予測するための画素値に変換する際、画素値を変換しようとする画素を含む近傍画素の画素値を、前記印刷の線数、網角度により決定される格子の周期に依存した重みにより重み付け平均して変換するようにしているので、変換された画素値からなる画像データに基づくプルーフの画像上で印刷の像構造を予測することが可能となる。すなわち、印刷物に表れるモアレ、線切れ等の像構造を、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、重み付け平均後の画像にシャープネスフィルタを作用させることで、印刷物に表れるモアレ、線切れ、直線のがたつき等の像構造を、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かつ簡易に予測することができる。
【０１０３】
また、本発明によれば、重み付け平均処理を行っているので、色に対して副作用がないため、印刷原画のＣＭＹＫデータを重み付け平均処理したのち、それに近い色で出せるような連続調プリンタのＲＧＢデータに変換することにより、モアレ、線切れ、直線のがたつき等の像構造はもちろんのこと、色に関しても高い近似性をもつプルーフを作成することができる。
また、本発明によれば、連続調プリンタを使うことで安価な機械を使い、手軽に印刷網点による像構造をシミュレーションしたプルーフを作成することができ、特に、解像度の低い連続調プリンタ（２００ｄｐｉ程度の、例えば熱転写型のプリンタ）でもモアレをシミュレーションできる。
また、本発明によれば、モアレ等の像構造のシミュレーション処理を高速で行うことができる。
【０１０４】
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、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。
また、今までモニタ上にモアレを表示するためには網解像度（１０００ｄｐｉ以上）まで画像を拡大表示する必要があり、そのためには非常に大きい拡大率にする必要があり、モアレの出ている範囲を特定するのは事実上不可能であったが、本発明によれば、例えば、Ａ４サイズの画像であれば画面をスクロールすることでモアレの出ている範囲を全部見渡すことができる。
【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の実施の一形態が適用された像構造予測システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】  本発明の像構造予測処理方法の基本的な流れの一例を説明する線図である。
【図３】  本発明の像構造予測処理方法の像構造予測処理の原理説明に供される図であって、図３（ａ）は、４００ｄｐｉに分割した画素からなる原画像の模式図、図３（ｂ）は、１７５線、４５度の網格子の模式図、図３（ｃ）は、図３（ａ）に示す原画像と図３（ｂ）に示す網格子を重ねて見た模式図である。
【図４】  本発明の像構造予測処理方法の重み付け平均処理に供される図であって、図４（ａ）は原画像の模式図、図４（ｂ）は、高解像度の有理数網テンプレートから３×３加重マトリクスを作成する際の説明に供される模式図である。
【図５】  本発明の像構造予測処理方法における重み関数の発生に供される図であって、図５（ａ）は１７５線、４５度の網格子の模式図、図５（ｂ）は図５（ａ）の模式図上に重み関数の形状を描いた模式図である。
【図６】  本発明の像構造予測処理方法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フロー図である。
【図７】  本発明の像構造予測処理方法に用いられる２０００ｄｐｉの有理数網テンプレート（閾値マトリクス）の一部を示す線図である。
【図８】  本発明の像構造予測処理方法に用いられる４００ｄｐｉの加重マトリクスの例を示す線図である。
【図９】  本発明の像構造予測処理方法の重み付け平均処理の具体例を示す線図である。
【図１０】  図７に示した２０００ｄｐｉの閾値マトリクスの各閾値を強調した２０００ｄｐｉの閾値マトリクスを示す線図である。
【図１１】  本発明の像構造予測処理方法に用いられる閾値強調後の４００ｄｐｉの加重マトリクスの例を示す線図である。
【図１２】  本発明の像構造予測処理方法に用いられる３×３ガウシャンフィルタの構成を示す線図である。
【図１３】  本発明の像構造予測処理方法に用いられる１５×１５ガウシャンフィルタの構成を示す線図である。
【図１４】  図１４（ａ）は、本発明の像構造予測処理方法に用いられるガウシャンフリ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構成例を示す線図である。図１４（ｂ）は、図１４（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構成例を示す線図である。図１４（ｃ）は、図１４（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構成例を示す線図である。
【図１５】  本発明の像構造予測処理方法の像構造予測システムの使用の仕方の説明に供されるフロー図である。
【符号の説明】
１１  像構造予測処理システム
１２  コンピュータ
１３  画像入力機
１４  網属性入力機
１５  モアレ強度入力機
１６  シャープネス強度入力機
１７  プリンタ
１８  ディスプレイ
１９  画像出力機
２２  像構造予測処理ブロック
Ｉ  原画像（原画像データ）
Ｉ’  像構造強調画像データ
ＨＰ  ハードプルーフ
ＳＰ  ソフトプルーフ
ＴＭ０、ＴＭ１、ＴＭ０’、ＴＭ１’  閾値マトリクス
【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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