JP2005025743A - 印刷された画像を分析する方法、システム及び機械可読メディア - Google Patents

Abstract

【課題】マークされた画像の空間特性に基づいて、マーキング工程を自動的に識別する方法及びシステムを提供する。
【解決手段】印刷された画像を走査するステップと、印刷された画像の空間特性を判断するステップと、印刷された画像の空間特性を統計的に分析するステップと、印刷された画像内の空間的偏差を分析された空間特性に基づいて判断するステップと、印刷された画像を作り出すために使用された画像マーキング工程を前記印刷された画像内の前記判断された空間的偏差に基づいて判断するステップと、を含む、印刷された画像を分析する方法。
【選択図】 図１

Description

本発明は、基板上に画像を形成するため使用されたマーキング工程を自動的に識別することに関する。

たとえば、基板上に運ばれた画像を走査するカラースキャナーのような、スキャナーを正確に較正するために、たとえば、写真、インクジェット印刷、静電写真法、リソグラフィ等のマーキング工程、及び基板上に画像を形成するために使用される、たとえば、トナー、顔料、インク等のような材料に応じて、較正変換が必要とされる。たとえば、写真画像用のスキャナーを較正するために使用される較正変換は、インクジェット印刷画像用のスキャナーを較正するために使用される較正変換とは異なり、次にはインクジェット印刷画像用のスキャナーを較正するために使用される較正変換は静電写真法によって形成された画像又はリソグラフィによって形成された画像用のスキャナーを較正するために使用される較正変換とは異なる。

典型的には、ある画像を走査したいと考えているユーザは、マーキング工程の従来の知識から画像を形成するために使用されたマーキング工程を判断し、たとえば、写真、インクジェット、静電写真法、又はリソグラフィのようなマーキング工程を手動によって識別し、適切な較正が使用できるようにスキャナーを設定するために、マーキング工程の情報を使用する。一般に、ユーザインターフェースにおいて異なる機械の設定を意味する、ハーフトーン対写真対静電写真コピーのような異なる記述を用いて、手動による識別がされる。

米国特許第５，４１６，６１３号 米国特許第５，６６８，８９０号 米国特許第５，７６０，９１３号 米国特許第５，８０６，０８１号 米国特許第５，８５２，８２３号 米国特許第５，９７４，２７９号 米国特許第５，９７８，１０７号 米国特許第６，００８，８１２号 米国特許第６，０３１，６１８号 米国特許第６，０３５，０６５号 米国特許第６，０６９，９７３号 米国特許第６，０８８，０９５号 米国特許第６，１４１，１２０号 米国特許第６，１８５，３３５Ｂ１号 米国特許第６，２８５，４６２Ｂ１号 米国特許第６，３５３，６７５Ｂ１号 米国特許第６，５２５，８４５Ｂ１号

マークされた画像の空間特性に基づいて、マーキング工程を自動的に識別する方法、システム及び機械可読メディアを提供する。

本発明の第１の態様は、印刷された画像を分析する方法であって、印刷された画像を走査するステップと、印刷された画像の空間特性を判断するステップと、印刷された画像の空間特性を統計的に分析するステップと、印刷された画像内の空間的偏差を、分析された空間特性に基づいて判断するステップと、印刷された画像を作り出すために使用された画像マーキング工程を、印刷された画像内の判断された空間的偏差に基づいて判断するステップと、を含むことを特徴とする方法である。

本発明の第２の態様は、印刷された画像を作り出すために使用された画像マーキング工程を判断するための方法であって、印刷された画像を走査するステップと、印刷された画像の空間特性を判断するステップと、印刷された画像の空間特性を統計的に分析するステップと、印刷された画像内の局部的な空間的偏差を、分析された空間特性に基づいて判断するステップと、印刷された画像を作り出すために使用された画像マーキング工程を、印刷された画像内の判断された局部的な空間的偏差に基づいて判断するステップと、を含むことを特徴とする方法である。

本発明の第３の態様は、印刷された画像を作り出すために使用された画像マーキング工程を判断するための指示を提供する機械可読メディアであって、該指示により、プロセッサによって実行された時にプロセッサが、印刷された画像を走査する動作と、印刷された画像の空間特性を判断する動作と、印刷された画像の空間特性を統計的に分析する動作と、印刷された画像内の局部的な空間的偏差を、分析された空間特性に基づいて判断する動作と、印刷された画像を作り出すために使用された画像マーキング工程を、印刷された画像内の判断された空間的偏差に基づいて判断する動作と、を含む動作を実行することを特徴とする、機械可読メディアである。

本発明の第４の態様は、印刷されたページについてのメデイア／画像マーキング工程識別システムであって、メモリと、印刷された画像の空間特性を判断するために印刷されたページを処理することと、印刷された画像の空間特性を統計的に分析することと、印刷された画像内の局部的な空間的偏差を分析された空間特性に基づいて判断することと、によって、印刷されたページを処理するために使用された画像マーキング工程と印刷されたページについてのメディアのタイプとの少なくとも一つを識別する、メデイア／画像マーキング工程識別判断回路又はルーティン又はアプリケーションと、を含むことを特徴とする、システムである。

画像を形成するために使用されたマーキング工程を識別するためには、走査されたデータから直接走査された画像データの分析を実行することが望ましく、すなわち、追加のリソースを使用せずに実行するということである。本発明者は、基板上に運ばれた画像が、これらの画像を形成するために使用されたマーキング工程の種類に依存する固有の空間特性を示すと判断した。

本発明は、マークされた画像の空間特性に基づいて、マーキング工程を自動的に識別する方法及びシステムを提供する。

本発明は、一つ以上の追加のセンサーを必要とせずに、マーキング工程を自動的に識別するシステム及び方法を個別に提供する。

本発明は、標準的なスキャナーのセンサーを使用してマークされた画像から得られる以外の追加のデータを使用することを必要とせずに、マーキング工程を自動的に識別するシステム及び方法を個別に提供する。

本発明は、連続階調とバイナリマーキング工程との間を自動的に区別する方法及びシステムを個別に提供する。ここでは、バイナリマーキング工程は、たとえば、ある７つまたは８つのヘッドインクジェット印刷装置においてなされている、少数のレベルを局部的に使用しているマーキング工程に明らかに拡張できるということが理解される。バイナリ及びハーフトーンという用語は、本出願を通して、これらのシステムを含むために用いられる。

本発明は、たとえばインクジェットマーキング工程と、静電写真法マーキング工程と、リソグラフィマーキング工程とを含む、バイナリ画像マーキング工程の異なる種類の間を自動的に区別する、方法及びシステムを個別に提供する。

本発明者は、入力メディアの種類と走査された画像データ自身から直接得られる多数の測定可能な空間画像の属性との間には強い相関関係があると判断した。入力メディアの種類とこれらの測定可能な空間画像の属性との間には強い相関関係があるから、走査されたオリジナルを形成するために使用されたマーキング工程は、走査された画像データの統計的な空間特性から比較的高い確実性で確認できる。

典型的には、任意の他のアナログ画像印刷工程ばかりでなく、写真印刷は、連続階調、すなわち「ｃｏｎｔｏｎｅ」のマーキング工程である。しかしながら、バイナリ印刷は、典型的には、ハーフトーンの工程を含む。たとえば、カラー静電写真法を含む静電写真法が主として又は典型的にはラインスクリーン及び／又はクラスタ化されたドットスクリーンを使用し、リソグラフィが主として又は典型的にはクラスタ化ドット回転されたハーフトーンスクリーンを使用する一方、インクジェット印刷は、主としてまたは典型的にはエラー拡散／確率的スクリーンを使用している。これらのバイナリマーキング技術のいずれもがこれらのハーフトーン工程の一つを有することがあることは当然のことである。しかしながら、上で概説された選択は、画像品質及び安定性の配慮により、典型的な使用では広く行われている。

白黒画像は、明るさ及び暗さにおいて偏差（ｖａｒｉａｔｉｏｎ）を有する。カラー画像は、色に偏差を有する。連続階調画像における偏差は画像データ内の偏差から生ずるが、ハーフトーン画像は画像データからとハーフトーン再生産工程それ自身からの両方からの偏差から生ずる。画像データから生ずる偏差は、ハーフトーン工程において発生する偏差よりももっと大規模に渡って発生する。それゆえ、写真画像のような連続階調画像は、小規模に渡って、典型的にはハーフトーン画像が有するよりももっと少ない偏差を有する。これに基づいて、本発明によるシステム及び方法の種々の例示的な実施の形態は、画像を描写するためにどのマーキング工程が使用されたかを識別するために、走査された画像データの範囲内の局部的な偏差を調査する。すなわち、本発明によるシステム及び方法のの種々の例示的な実施の形態は、連続階調又は写真画像マーキング工程が使用されたか、又はハーフトーンマーキング工程が使用されたかを判断するために、走査された画像データの範囲内の局部的な偏差を調査する。すなわち、本発明によるシステム及び方法の種々の例示的な実施の形態において、連続階調画像マーキング工程は、マークされた画像入力データの局部的な偏差を調査することによって、ハーフトーン画像マーキング工程から区別される。

図１は、本発明による画像マーキング工程／メディア識別を実行するために使用可能な決定ツリー１００の一つの例示的な実施の形態を示す。図１で示された決定ツリー１００の中で、すべての画像データ１０５が評価される。最初の決定ポイント１１０は、低い局部的な／空間的な偏差１１５が走査された画像データ内にあるか、高い局部的な／空間的な偏差１１６が走査された画像データ内にあるかを判断するために、走査された入力データの局部的な偏差を調査することによって、走査された画像内の連続階調画像マーキング工程１２０とハーフトーン画像マーキング工程１２５との間を区別する。

この差異は、写真又は他のアナログ画像マーキング工程と二値化（バイナリ）の画像マーキング工程との間の差異と一致する。すなわち、連続階調画像データと判断することは、走査された画像データについての画像マーキング工程が写真工程、すなわち画像が写真１２１であることを意味する。

ハーフトーンマーキング工程１２５を検出することは、走査された画像データについての画像マーキング工程がインクジェットマーキング工程１４０、静電写真法マーキング工程１４５、オフセットマーキング工程１４６等であることを意味する。

図１で示された決定ツリー１００の例示的な実施の形態において、データが分散された／非周期的なキャラクター１３５又はクラスタ化された／周期的なキャラクタ１３６であるかを判断するために、走査された画像データの空間特性を調査することによって、次の決定ポイント１３０は、種々のハーフトーン画像マーキング工程１４０、１４５、１４６の間を区別する。

分散された／非周期的なキャラクタを有するデータを検出することは、走査された画像についての画像マーキング工程がインクジェットマーキング工程１４０、すなわち、画像がインクジェット画像１４１であることを意味する。他方、クラスタ化された／周期的なキャラクタを有するデータを検出することは、走査された画像データについての画像マーキング工程が静電写真法工程１４５、オフセットマーキング工程１４６等であることを意味する。

図１で示された決定ツリー１００の例示的な実施の形態では、次の決定ポイント１５０は、走査された画像データのデータ周波数分布又は内部構造を調査することによって、静電写真法マーキング工程１６０とオフセットマーキング工程１６５との間を区別する。考慮されても良い画像データ内部構造の例は、画像データが回転された構造と対照的なライン構造を有するか、ハーフトーンドットが高周波構造対低周波構造を有するか、及びハーフトーンスクリーン雑音が高いか又は低いか、を判断することを含む。

低周波／高雑音キャラクタ１５５を有する画像データを検出することは、走査された画像データについての画像マーキング工程が、静電写真法画像１６１を作り出すのに使用された静電写真法マーキング工程１６０であることを意味する。他方、高周波／低雑音キャラクタ１５６を有する画像データを検出することは、走査された画像データについての画像マーキング工程が、オフセット印刷された／リソグラフィ画像１６０を生成するために使用されたオフセット又はリソグラフィマーキング工程１６５であることを意味する。

図１の決定ツリーは、データが再評価されないということを意図されていない。たとえば、ある場合には、インクジェット１４１として識別されたデータは、なおデータ周波数分布１５０に関連して評価されても良く、この結果はインクジェットマーキング工程１４０としての画像のマーキング工程の識別を確認するか、強固にするか、又は再調査するために使用される。確認のための、速度、処理時間等についての追加の負荷はシステムに依存し、無視できる場合もあり、この場合は再調査が有利である。他の場合には、図１に示されたような厳密な構造が望ましい。さらに、当該技術分野における当業者には理解されるが、決定工程は、画像全体について一つの判断として適用出来、又は個別に若しくは画像の一部について適用できる。これらの独立の画像部分は、独立の工程を経て画像を分割することによって判断されても良い。さらに、決定工程は、画像の小さい領域に独立して適用されてもよく、これらの領域からの結果は、画像マーキング工程を判断するために、次にプール又は結合されても良い。このプール又は結合は、マーキング工程全体に渡って判断するときに各領域に対して信頼のある測定をさらに使用できる。

図２は、たとえば、インチ当たり（ｄｐｉ）６００ドットで走査された、写真２１０、インクジェットによってマークされた画像領域２２０、リソグラフィによって形成された画像領域２３０及び静電写真法により形成された画像領域２４０の、いくつかの走査された領域を詳細に示す。図２に示すように、連続又は写真画像領域２１０は、ハーフトーンタイプ画像領域２２０〜２４０が有するよりも、走査された領域を通じて多数の隣接した明るい領域と暗い領域とにおいて、より少ない偏差を有する。さらに、図２に示すように、リソグラフィによって形成された画像領域２３０と静電写真法によって形成された画像領域２４０とのハーフトーンドットが強い周期的な構造を有する一方、インクジェット画像領域２２０のハーフトーンドットは非周期的な分散された性質を有する。最後に、図２に示すように、リソグラフィによって形成された画像領域２３０は、静電写真法によって形成された画像領域２４０よりも、ハーフトーンドットのより高い空間周波数とより低い雑音とを有する。

図３は、各決定ポイント３１０、３２０、３３０において統計的な微分回路を使用する、走査された画像データと図１の入力メディア決定工程との相関関係を示す決定ツリーである。図３で示された例示的な実施の形態においては、図１で示された例示的な実施の形態での通りに、第一の決定ブロック３１０は、アナログ階調とバイナリ画像マーキング工程との間を区別する。図３に示されるように、これは、入力データの局部的な偏差を調査することによって達成される。バイナリ画像マーキング工程によって形成された画像は、典型的には、たとえば、写真画像マーキング工程のような連続階調画像マーキング工程のようなアナログ画像マーキング工程を使用して形成された画像に比べて、比較的高いレベルの局部的な偏差を示す。したがって、この段階では、局部的な特徴変数を、局部的な偏差についての推定量として使用しても良い。第一の決定ブロック３１０の中の分析結果として、たとえば写真画像マーキング工程３１５のような連続階調画像マーキング工程３１５を使用して作られた画像は、他の画像マーキング工程を使用して作られた画像とは分離されている。

図３の第二の決定ブロック３２０は、インクジェット画像形成工程３２５と、静電写真法画像マーキング工程３３５、オフセット又はリソグラフィ画像マーキング工程３４５等の、他のハーフトーンマーキング工程との間を区別する。これは、データが分散された／非周期的なキャラクタ又はクラスタ化された／周期的なキャラクタを有するかを判断するために、走査された画像データの種々の空間特性を調査することによって達成される。種々の例示的な実施の形態において、第二の決定ブロック３２０は、クラスタ化ドット描画方法と分散ドット描画方法との間を区別するために、ハーフトーンドットの観察された空間的偏差の描画の均一性と周期性とを評価することによって、インクジェット画像マーキング工程３２５と静電写真法画像マーキング工程３３５又はオフセット画像マーキング工程３４５との間を区別する。

たとえば、インクジェットによって形成されたマーキング工程３２５は、主として、たとえば、エラー拡散、確率的スクリーニング及び／又はブルーノイズスクリーニングのような分散（分配）ドット技術を使用する。これらの工程は、一般的には、すべてのグレーレベルに渡る基本的な周期性を一つも有さない。しかしながら、分散ドット技術は、静電写真法画像マーキング工程３３５又はリソグラフィ若しくはオフセット画像マーキング工程３４５については非常に稀である。静電写真法画像マーキング工程３３５とリソグラフィ又はオフセット画像マーキング工程３４５とは、典型的には、入力レベルの関数でないドット周期性を有する、クラスタ化ハーフトーンドット技術を使用する。同時に、分散ドット技術は、クラスタ化ドット技術よりも高い均一性を有する。

図３の第三の決定ブロックは、走査されたデータの周波数と雑音特性とを分析することによって、静電写真法画像マーキング工程３３５とオフセット又はリソグラフィ画像マーキング工程３４５との間を区別する。一つの例示的な実施の形態において、第三の決定ブロック３３０は、ハーフトーンドットの対称性と周波数とを評価することによって、静電写真法画像マーキング工程３３５とオフセット又はリソグラフィ画像マーキング工程３４５との間を区別する。一般的には、静電写真法画像マーキング工程３３５ではラインスクリーンが一般的であるが、オフセット又はリソグラフィ画像マーキング工程３４５では稀である。静電写真法画像マーキング工程では、回転されたドットスキームもまた一般的である。これらの傾向に基づいて、入力スクリーンの絶対周波数と、それの雑音特性とは、第三の決定ブロック３３０の一部として分析できる。特に、低周波高雑音のスクリーンが静電写真法画像マーキング工程３３５と関連しても良い一方、高周波低雑音のスクリーンがオフセット又はリソグラフィ画像マーキング工程３４５と関連していても良い。

上述のように、本発明によるシステム及び方法の種々の例示的な実施の形態において、カラー又はグレーの値の点でほとんど一様であると考えても良い、かなり小さいブロック又は小領域からのピクセルの群が調査できる。画像は、一様な領域全体で空間的偏差を有さないから、画像のハーフトーン化されたバージョン内の空間的構造はもっぱらハーフトーン化する技術による。それゆえ、このような領域が、画像の内容からの干渉なしに、基礎を成すハーフトーン技術を分析するために有用である。しばしば、ブロック内のピクセルの関連する群を二値化することによって、画像マーキング工程、すなわちハーフトーンマーキング工程又は連続階調マーキング工程において生じる空間的配置を明らかにする。したがって、本発明によるシステム及び方法の種々の例示的な実施の形態において、画像マーキング工程を示すマップを作り出すために、画像ピクセルの関連した群のブロックが二値化される。

図４は、画像を作り出すために使用された画像マーキング工程を、ある画像の走査画像データから判断するための方法である、本発明による一つの例示的な実施の形態を概説するフローチャートである。図４に示すように、本方法はステップＳ１０００において始まり、ステップＳ１１００に続き、走査された画像データは一つ以上のデータブロックに分割され、それぞれが判断された（決められた）数のピクセルを有する。本発明による方法及びシステムの種々の実施の形態において、走査された画像データは、任意の所望の数のピクセルを有するデータブロック又は領域に分割されても良い。一つの実施の形態において、走査された画像データは、６００ｄｐｉで走査された画像について６０ｘ６０ピクセルを有するデータブロックに分割されても良い。このブロックへの分割は、たとえば、位置のような純粋な空間的な考慮に基づいていても良いが、画像のセグメント等によって与えられたような、追加の情報によっても影響を受けることがある。

次に、ステップＳ１２００において、分析又は処理されるために、一つ以上の画像データブロックが選択される。本発明による方法及びシステムの種々の例示的な実施の形態において、低雑音データを得るために、ステップ１２００において、一定又は一定に近い画像データを示すデータブロック又は領域が選択されることが望ましい。これは画像エッジ、ペーパーバックグラウンド等を除外する傾向がある。

次に、ステップＳ１３００において、その画像データブロックについての一つ以上のデータ統計を生成するために、選択された一つ以上の画像データブロックが処理される。本発明による方法及びシステムの種々の例示的な実施の形態において、一つ以上の画像データブロックについて生成された一つ以上のデータ統計は、処理されている画像データブロックについてのピクセルの平均値（ａｖｅｒａｇｅ ｏｒ ｍｅａｎ ｖａｌｕｅ）を判断することと、画像データブロックについてのピクセルの分散値を判断することと、たとえば画像データブロックについてのピクセルの最小値（ｍｉｎ_a）及び最大値（ｍａｘ_a）のような極値を判断することと、処理されているデータのヒストグラムを生成することと、判断された統計値とヒストグラムとを用いて種々のデータ評価を実行することと、を含んでいても良い。入力が重要且つ一貫性のある周期性を有するかを推測するために、画像ブロックを通じて極小値を置くことと、連続する最小値の間の距離を判断することと、これらの最小距離間のヒストグラムを判断することとは、特に有益である。最小距離間のヒストグラム内の強いピークは、多数の最小値が一定の周期によって分離されていることを示し、これは周期性を意味する。極大値を同様にして用いることができ、たとえば画像レベルに基づいて最小値の使用と最大値の使用との間の決定がされても良い。次に、動作はステップＳ１４００に続く。

ステップＳ１４００において、一つ以上の画像データブロックについて生成された一つ以上のデータ統計が、画像データ統計モデルにおいて既に判断され提供された画像データ統計と比較される。次に、ステップＳ１５００において、画像をフォーマットするために使用された特有の画像マーキング工程を判断するために、一つ以上の画像データブロックについてステップＳ１３００において生成された一つ以上のデータ統計の比較結果が使用される。次に、動作はステップＳ１６００に続き、本方法の動作は終了する。

当然のことながら、種々の例示的な実施の形態において、ステップ１４００が省略できる。この場合には、本方法の動作は、ステップ１３００から直接ステップＳ１５００に進む。一般的に、ステップ１４００は、スキップできる。

図５は、図４のデータ統計を生成するための方法の一つの例示的な実施の形態をさらに詳細に概説するフローチャートである。図５に示すように、本方法の動作はステップＳ１３００において始まり、ステップＳ１３１０に続き、統計値又はパラメータが選択されたデータブロック又はピクセル領域全体で判断される。種々の例示的な実施の形態において、たとえば、画像データブロックについてのピクセルの領域の平均（ａｖｅｒａｇｅ ｏｒ ｍｅａｎ）＜Ａ＞、画像データブロックについてのピクセルの領域分散σ_a、画像データブロックについてのピクセルの極小値（ｍｉｎ_a）又は極大値（ｍａｘ_a）等の、任意の又はすべての数の統計値又はパラメータを判断しても良い。判断された統計値又はパラメータは、周知の空間的統計又は技術を用いて判断しても良い。

次に、ステップＳ１３２０において、判断された統計値又はパラメータを用いて、種々のデータ評価が実行される。本発明による方法及びシステムの一つの例示的な実施の形態において、データ評価は、任意のブロックについて判断された平均＜Ａ＞に対する領域分散σ_aの比率を判断することと、より大きいピクセル領域についての平均値＜Ａ＞の分布を判断することと、判断された平均値＜Ａ＞を判断されたｍｉｎ_a値と、またはｍａｘ_a値と比較することと、極大値／極小値間の距離を判断することと、を含んでいても良い。

次に、ステップＳ１３３０において、ステップＳ１３２０において実行されたデータ評価の結果を用いて、ヒストグラムが生成される。次に、ステップＳ１３４０において、動作がステップＳ１５００に戻る。

図６及び図７は、図４の画像マーキング工程を判断する一つの例示的な実施の形態をさらに詳細に概説するフローチャートを示す。図６及び図７で示されたように、本方法の動作はステップＳ１５００において始まり、ステップＳ１５０５に続き、連続階調画像マーキング工程と他のハーフトーンマーキング工程との間を区別するために、画像データ内の局部的な偏差が評価される。本発明による方法及びシステムの種々の例示的な実施の形態において、ステップＳ１５０５において、画像データ内の局部的な偏差についての推定量として、領域分散が用いられる。種々の例示的な実施の形態において、画像データ内の局部的な偏差を評価するために、平均比率についての領域分散が用いられる。平均比率についての領域分散は、後で述べるように、ハーフトーンマーキング工程を連続階調マーキング工程又はバックグラウンド領域から区別するために直接用いられる。

次に、ステップＳ１５１０において、評価された画像データが高い局部的な偏差を示すかの判断がされる。上述のように、たとえば、走査された写真画像のような、連続階調画像が、たとえば、インクジェットで形成された画像、静電写真法で形成された画像、又はリソグラフィによって形成された画像のようなハーフトーン画像よりも小さい局部的な偏差を示す。画像データが高い局部的な偏差を示さない場合には、画像を形成するために使用された画像マーキング工程が、連続階調画像マーキング工程であるか又は画像データがかなりのバックグラウンドノイズを含むことがあり得る。任意の画像マーキング工程において、いくつかの局部的な領域が、たとえば、画像ハイライト及びシャドー領域において、又は他の無地の（ベタの）領域において、低い偏差を示すことがある。したがって、画像データが高い局部的な偏差を示さない場合には、動作はステップＳ１５１５に続く。画像データが高い局部的な偏差を示す場合には、動作はステップＳ１５３５に続く。

図７に示すように、ステップＳ１５１５において、連続階調画像マーキング工程とバックグラウンドノイズとの間を識別するために、大きいデータブロック／領域全体に渡る平均値の分布が、判断又は分析される。次に、ステップＳ１５２０において、平均値の分布が連続階調マーキング工程に特徴的であるかの判断がされる。そうである場合には、動作はステップＳ１５２５に続く。さもなければ、動作はステップＳ１５３０に飛ぶ。ステップＳ１５２５において、画像マーキング工程が写真画像マーキング工程であると識別又は判断される。次に動作はまたステップＳ１５７０に飛ぶ。対照的に、ステップＳ１５３０において、画像データはバックグラウンドノイズとして識別及び／又は分類される。次に動作はまたステップＳ１５７０に飛ぶ。当然のことながら、バックグラウンドデータブロックが抑制されていなかった場合には、それらの「写真」データブロックとしての分類がすべての描写に由来した（ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ−ｄｅｒｉｖｅｄ）画像の識別特性（ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）を圧倒することがある。

図６に示すように、ステップＳ１５３５において、画像データがその周期性の特徴について評価される。本発明による方法及びシステムの種々の例示的な実施の形態において、ステップＳ１５３５では、分布内の少数ピクセルを区別するために、データブロック平均値が、判断されたｍｉｎ_a及びｍａｘ_a値と比較される。少数ピクセルは、一般的には、暗い背景の上の明るいピクセル又は明るい背景の上の暗いピクセルのどちらかである。少数ピクセルの分布を考慮することによってハーフトーンの特徴がより良く識別されるという理由によって、少数ピクセルのみがさらに分析されるように、この区別は雑音抑制としてされる。

次に、ステップＳ１５４０においては、評価された画像データが高い周期性を有するクラスタ化されたキャラクタを有するかの判断がされる。画像データが高い周期性を有さない場合には、動作はステップＳ１５４５に続く。さもなければ、動作はステップＳ１５５０に飛ぶ。ステップＳ１５４５においては、走査された画像を作り出すために使用された画像マーキング工程がインクジェット画像マーキング工程であると判断される。上述のように、インクジェットに基づくマーキング工程は、すべてのグレーレベルに渡って一つの基本的な周期性も有さない、たとえば、エラー分布、統計的スクリーニング、周波数変調、及び／又はブルーノイズスクリーニングのような、主として分散ドット技術を使用する。動作は次にステップＳ１５７０に飛ぶ。

対照的に、ステップＳ１５５０では、さらに静電写真法画像マーキング工程とオフセットマーキング工程との間を区別するために、走査された画像データの周波数及び雑音特性が評価される。本発明による方法及びシステムの種々の例示的な実施の形態において、ステップＳ１５５０においては、入力スクリーンの絶対周波数が判断され、スクリーンの雑音特性が調査される。一つの例示的な実施の形態において、ステップＳ１５５０においては、少数ピクセルが識別された後に、雑音を除くために平均の周囲の小さい領域を除き、後続の少数ピクセルに対応する最大／最小の間の距離が判断される。

次に、ステップＳ１５５５においては、走査された画像データが低周波高雑音キャラクタを有するかが判断される。そうである場合には、動作はステップＳ１５６０に続く。さもなければ、動作はステップＳ１５６５に飛ぶ。ステップＳ１５６０においては、画像マーキング工程が静電写真法画像マーキング工程であると判断され、及び／又は静電写真法画像マーキング工程として識別される。動作は次にステップＳ１５７０に飛ぶ。対照的に、ステップＳ１５６５においては、高周波低雑音スクリーンがオフセット入力と関連しているという理由で、画像マーキング工程がオフセット画像マーキング工程であると判断され、及び／又はオフセット画像マーキング工程として識別される。動作は次にステップＳ１５７０に続き、本方法の動作はステップＳ１６００に戻る。

図８は、図４のステップＳ１５００において生成された結果に基づいて、インクジェット画像マーキング工程と、静電写真法によって形成された画像マーキング工程と、オフセット画像マーキング工程とを用いて形成された一つの画像領域についての小数ピクセル間の最大／最小距離間のヒストグラムの一つの例示的な実施の形態を示す。図８に示すように、異なるメディアの種類が識別されても良い。たとえば、インクジェット画像マーキング工程の曲線６３０は、明らかな周期性を有さない非常に異なる周波数特性を有し、明らかに区別できる。他方、オフセット画像マーキング工程の曲線６１０と静電写真法によって形成された画像マーキング工程の曲線６２０とは、両方共強い周期性を示す。

さらに、図８に示すように、オフセット画像マーキング工程の曲線６１０と静電写真法画像マーキング工程の曲線６２０とは、より高い度数によってさらに区別できる。すなわち、図８における静電写真法画像マーキング工程の曲線６２０の左側にピークとして示されたオフセット画像マーキング工程の曲線６１０の中で、ピークの間隔がもっと近い。静電写真法による画像マーキング工程の曲線６２０を識別する二次的な指標は、４〜５ピクセルの周期性での高周波サイドローブの高い振幅である。

図９は、本発明によるメディア／画像マーキング工程識別システム４００の一つの例示的な実施の形態の機能ブロック図を示す。メディア／画像マーキング工程識別システム４００は、スタンドアローン（単独）のシステムであっても良く、又はリンク４１４を経由してネットワーク（図示せず）に接続されていても良い。リンク４１４は、メディア／画像マーキング工程識別システム４００をネットワークに接続するための、任意の周知又は今後開発される装置又はシステムであっても良く、公衆交換電話網を通じた接続、直接ケーブル接続、広域網、構内通信網、若しくはストレージエリアネットワークを通じた接続、イントラネット若しくはエクストラネットを通じた接続、インターネットを通じた接続、又は任意の他の分散処理ネットワーク若しくはシステムを通じた接続を含む。一般的には、リンク４１４は、メデイア／画像マーキング工程識別システム４００をネットワークに接続するために使用可能な任意の周知又は今後開発される接続システム又は構成であっても良い。

図９に示すように、メディア／画像マーキング工程識別システム４００は、一人以上のユーザに対して情報を表示可能な一つ以上の表示装置４７０と、一人以上のユーザがメディア／画像マーキング工程識別システム４００の中にデータを入力することを許可するために使用可能な一つ以上のユーザ入力装置４７５と、を含んでいても良い。一つ以上の表示装置４７０と一つ以上の入力装置４７５とは、上記の通信回線４１４と類似している一つ以上の通信回線４７１、４７６を介して、それぞれ、入力／出力インタフェース４１０を通じてメディア／画像マーキング工程識別システム４００に接続されている。

種々の例示的な実施の形態において、メディア／画像マーキング工程識別システム４００は、一つ以上のコントローラ４２０と、メモリ４３０と、画像データ局部偏差区別回路又はルーティン又はアプリケーション４４０と、画像データ空間特性区別回路又はルーティン又はアプリケーション４５０と、画像データ周波数分布回路又はルーティン又はアプリケーション４６０と、画像データ統計生成回路又はルーティン又はアプリケーション４７０と、メディア／画像マーキング工程判断回路又はルーティン又はアプリケーション４８０とを含む。それらは、一つ以上のデータ及び／又はコントロールバス、及び／又はアプリケーションプログラミングインタフェース４９２を通じて、相互接続されている。メモリ４３０は、一つ以上のメディア／画像マーキング工程識別モデル４３２を含む。

コントローラ４２０は、メディア／画像マーキング工程識別システム４００の他のコンポーネントの動作を制御する。コントローラ４２０は、必要に応じて、メデイア／画像マーキング工程識別システム４００のコンポーネント間のデータの流れも制御する。メモリ４３０は、メディア／画像マーキング工程識別システム４００の流入又は流出する情報を格納することが出来、メディア／画像マーキング工程識別システム４００の機能を実行する任意の必要なプログラム及び／又はデータを格納しても良く、及び／又は処理の種々の段階におけるデータ及び／又はユーザ固有の情報を格納しても良い。

メモリ４３０は、任意の機械可読メディアを含み、可変、揮発若しくは非揮発メモリ、又は非可変若しくは固定のメモリの適切な結合を用いて、実行できる。可変メモリは、揮発性又は非揮発性のどちらでも、任意の一つ以上のスタティック又はダイナミックＲＡＭ、フロッピー（登録商標）ディスク及びディスクドライブ、書込可能又は再書込可能な光学ディスク及びディスクドライブ、ハードドライブ、フラッシュメモリ等を用いて、実行できる。同様に、非可変又は固定のメモリは、任意の一つ以上のＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ又はＤＶＤ−ＲＯＭディスクのような光学ＲＯＭディスク、及びディスクドライブ等を用いて、実行できる。

種々の例示的な実施の形態において、特定のメディアを処理するために使用されたメディア及び／又は画像マーキング工程を識別するために、メディア／画像マーキング工程識別システム４００が用いているメディア／画像マーキング工程識別モデル４３２は、上述した画像データ分析技術に基づいており、入力データの局部的な偏差を判断し、画像データ空間特性を識別し、画像データ周波数分布を判断する等を行なう。

図１及び図９とを参照すると、走査された画像データ内に低い局部的な／空間的偏差１１５又は走査された画像データ内に高い局部的な／空間的偏差１１６があるかを判断するために走査された画像入力データの局部的な偏差を調査することによって、連続階調画像マーキング工程１２０とハーフトーン画像マーキング工程１２５との間を区別するために、画像データ局部偏差区別回路又はルーティン又はアプリケーション４４０はコントローラ４２０によって起動される。

この違いは、写真又は他のアナログ画像マーキング工程とバイナリ画像マーキング工程との間の違いと一致する。すなわち、連続階調画像データと判断することは、走査された画像データについての画像マーキング工程が写真工程、すなわち、画像が写真１２１であるということを意味する。

上述のように、ハーフトーンマーキング工程１２５を検出することは、走査された画像データについての画像マーキング工程がインクジェットマーキング工程１４０、静電写真法マーキング工程１４５、オフセットマーキング工程１４６等であることを意味する。

データが分散された／非周期的なキャラクタ１３５又はクラスタ化された／周期的なキャラクタ１３６を有するかを判断するために走査された画像データの空間特性を調査することによって、種々のハーフトーン画像マーキング工程１４０、１４５、１４６の間を区別するために、画像データ空間特性区別回路又はルーティン又はアプリケーション４５０はコントローラ４２０によって起動される。

分散された／非周期的なキャラクタを検出することは、走査された画像データについての画像マーキング工程がインクジェットマーキング工程１４０であること、すなわち画像がインクジェット画像１４１であることを意味する。他方、クラスタ化された／周期的なキャラクタを検出することは、走査された画像データについての画像マーキング工程が静電写真法マーキング工程１４５、オフセットマーキング工程１４６等であることを意味する。

走査された画像データのデータ周波数分布又は内部構造を調査することによって静電写真法マーキング工程１６０とオフセットマーキング工程１６５との間を区別するために、画像データ周波数分布回路又はルーティン又はアプリケーション４６０はコントローラ４２０によって起動される。考慮されても良い画像データ内部構造は、画像データが回転された構造と対照的なライン構造を有するか、ハーフトーンドットが高周波構造対低周波構造を有するか、ハーフトーンスクリーンノイズが高いか又は低いか、を判断することを含む。

低周波／高雑音キャラクタ１５５を有する画像データを検出することは、走査された画像データについての画像マーキング工程が、静電写真法画像１６１を作り出すために使用された静電写真法マーキング工程１６０であることを示す。他方、高周波／低雑音キャラクタ１５６を有する画像データを検出することは、走査された画像データについての画像マーキング工程が、オフセット印刷された／リソグラフィ画像１６６を生成するために使用された、オフセット又はリソグラフィマーキング工程１６５であることを示す。

画像データ統計生成回路又はルーティン又はアプリケーション４７０は、上述のように、画像データの一つ以上のデータ統計を生成するために、コントローラ４２０によって起動され、それらは次に一つ以上の回路又はルーティン又はアプリケーション４２０、４３０、４４０によって分析される。

メディア／画像マーキング工程判断回路又はルーティン又はアプリケーション４８０は、評価又は分析された画像データを処理するために使用された画像マーキング工程の種類を判断するために、コントローラ４２０によって起動される。

本発明によるメディア識別工程についての決定ツリーの一つの例示的な実施の形態である。 異なる画像形成工程を用いて形成された画像の走査された領域の拡大図である。 統計的な微分関数を用いて、入力メディアの種類と測定可能な空間画像の属性との間の相関関係を示す、メディア識別工程用の決定ツリーの一つの例示的な実施の形態である。 本発明による画像を作るために使用された画像マーキング工程を判断するための一つの例示的な実施の形態を概説するフローチャートである。 図４のデータの統計を生成するための方法の一つの例示的な実施の形態をさらに詳細に概説するフローチャートである。 図４のデータのブロックを作り出すために使用された工程を判断するための方法の一つの例示的な実施の形態をさらに詳細に概説するフローチャートである。 図４のデータのブロックを作り出すために使用された工程を判断するための方法の一つの例示的な実施の形態をさらに詳細に概説するフローチャートである。 少数間の距離のヒストグラムの一つの例示的な実施の形態を示す。 本発明によるメディア／画像マーキング工程を識別するために使用されたシステムの一つの例示的な実施の形態の機能ブロック図である。

符号の説明

１０５：画像データ（印刷された画像）
１３０：データの空間特性に基づいて判断
Ｓ１３１０：統計値を判断
４３０：メモリ
４８０：メディア画像マーキング工程判断回路

Claims (4)

1. 印刷された画像を分析する方法であって、
   前記印刷された画像を走査するステップと、
   前記印刷された画像の空間特性を判断するステップと、
   前記印刷された画像の前記空間特性を統計的に分析するステップと、
   前記印刷された画像内の空間的偏差を、前記分析された空間特性に基づいて判断するステップと、
   前記印刷された画像を作り出すために使用された画像マーキング工程を、前記印刷された画像内の前記判断された空間的偏差に基づいて判断するステップと、
   を含むことを特徴とする方法。
2. 印刷された画像を作り出すために使用された画像マーキング工程を判断するための方法であって、
   前記印刷された画像を走査するステップと、
   前記印刷された画像の空間特性を判断するステップと、
   前記印刷された画像の前記空間特性を統計的に分析するステップと、
   前記印刷された画像内の局部的な空間的偏差を、前記分析された空間特性に基づいて判断するステップと、
   前記印刷された画像を作り出すために使用された画像マーキング工程を、前記印刷された画像内の前記判断された局部的な空間的偏差に基づいて判断するステップと、
   を含むことを特徴とする方法。
3. 印刷された画像を作り出すために使用された画像マーキング工程を判断するための指示を提供する機械可読メディアであって、該指示により、プロセッサによって実行された時にプロセッサが、
   前記印刷された画像を走査する動作と
   前記印刷された画像の空間特性を判断する動作と、
   前記印刷された画像の前記空間特性を統計的に分析する動作と、
   前記印刷された画像内の局部的な空間的偏差を、前記分析された空間特性に基づいて判断する動作と、
   前記印刷された画像を作り出すために使用された画像マーキング工程を、前記印刷された画像内の前記判断された空間的偏差に基づいて判断する動作と、
   を含む動作を実行することを特徴とする、機械可読メディア。
4. 印刷されたページについてのメディア／画像マーキング工程識別システムであって、
   メモリと、
   前記印刷された画像の空間特性を判断するために前記印刷されたページを処理することと、前記印刷された画像の空間特性を統計的に分析することと、前記印刷された画像内の局部的な空間的偏差を前記分析された空間特性に基づいて判断することと、によって、前記印刷されたページを処理するために使用された画像マーキング工程と前記印刷されたページについてのメディアのタイプとの少なくとも一つを識別する、メディア／画像マーキング工程識別判断回路又はルーティン又はアプリケーションと、
   を含むことを特徴とする、システム。