JP2006076252A

JP2006076252A - Evaluation method and apparatus for printout image

Info

Publication number: JP2006076252A
Application number: JP2004265592A
Authority: JP
Inventors: Makoto Washizu; 誠鷲津
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2004-09-13
Filing date: 2004-09-13
Publication date: 2006-03-23

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an evaluation method for a printout image wherein a dot gain characteristic generated in the printout image printed by a printer can be simply evaluated by the use of a predetermined dither pattern, and to provide an apparatus. <P>SOLUTION: The printout image which has a plurality of reference point markers and a plurality of dividing markers drawn by a predetermined dot interval between the plurality of reference point markers, and includes a measurement block specified by positions of the reference point markers is printed by the printer. The printout image printed by the printer is read by a resolution higher than a resolution of the printer. Reference points for specifying the measurement block are extracted by distinguishing the reference point markers from a readout image of the read printout image. At the same time, frame lines for dividing an image of the measurement block by each pixel are extracted by distinguishing the dividing markers from the readout image. The measurement block included in the readout image is divided into units of pixels on the basis of the extracted reference points and frame lines. The density of the measurement block included in the divided readout image is measured in units of pixels. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

この発明は、印刷装置で印刷された印刷画像の評価を行う印刷画像の評価方法および装置に関し、特に、所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像に生じるドットゲイン特性を簡易に評価することができるようにした印刷画像の評価方法および装置に関する。 The present invention relates to a print image evaluation method and apparatus for evaluating a print image printed by a printing apparatus, and in particular, easily provides dot gain characteristics generated in a print image printed by a printing apparatus using a predetermined dither pattern. The present invention relates to a printed image evaluation method and apparatus that can be evaluated.

一般に、２値出力を基本とする電子写真プリンタで多諧調を表現するためには所定のディザパターンを用いたディザ法が用いられている。ここで正確な諧調表現を行うためには最適なディザパターンの生成が必要になる。 In general, a dither method using a predetermined dither pattern is used to express multi-tone with an electrophotographic printer based on binary output. Here, in order to perform accurate gradation expression, it is necessary to generate an optimal dither pattern.

ところで、電子写真プリンタでは、トナーの付着および定着過程で理想ドット領域からトナーがはみ出すいわゆるドットゲインが発生することが知られている。このドットゲイン特性により印刷画像の黒面積率が理論値より高くなって濃く印刷されてしまう場合がある。 Incidentally, it is known that in electrophotographic printers, a so-called dot gain is generated in which toner protrudes from an ideal dot region during toner adhesion and fixing processes. Due to this dot gain characteristic, the black area ratio of the printed image may be higher than the theoretical value and darkly printed.

ドットゲイン特性は、プリンタのエンジンによって異なり、また、あるドットゲインはディザパターンの影響を受けるので、理論的には同じ黒ドット数であっても使用するディザパターンに応じて異なる濃度で印刷されてしまう。 The dot gain characteristics vary depending on the printer engine, and a certain dot gain is affected by the dither pattern. Therefore, even if the number of black dots is theoretically the same, it is printed at a different density depending on the dither pattern used. End up.

このため、電子写真プリンタで正確な諧調表現を行うためには、プリンタのエンジン毎のドットゲイン特性を正確に把握するとともに、各ディザパターンに対応する詳細なドットゲイン発生状況を短時間で把握できるようにすることが必要である。 For this reason, in order to perform accurate gradation expression with an electrophotographic printer, it is possible to accurately grasp the dot gain characteristics for each engine of the printer and to grasp the detailed dot gain occurrence status corresponding to each dither pattern in a short time. It is necessary to do so.

従来、ドットゲイン発生状況を詳細に把握する手法としては、印刷画像を顕微鏡で拡大した顕微鏡画像を用いる手法が知られている。しかし、顕微鏡画像を用いる手法においては、視野が狭く、また、統計処理のために多数のディザパターンに対応するドットゲイン発生状況を短時間で把握することが困難である。 Conventionally, as a method for grasping in detail the dot gain occurrence state, a method using a microscope image obtained by enlarging a printed image with a microscope is known. However, in the method using a microscopic image, the field of view is narrow, and it is difficult to grasp in a short time the dot gain occurrence status corresponding to a large number of dither patterns for statistical processing.

そこで、顕微鏡画像に代えて印刷画像を高解像度スキャナで読み取った読取画像を用いる手法が検討されている。 Therefore, a technique using a read image obtained by reading a print image with a high-resolution scanner instead of the microscope image has been studied.

しかし、高解像度スキャナで読み取った読取画像を用いて印刷画像のドットゲイン発生状況を調べるには、高解像度スキャナで読み取った読取画像の中からプリンタの解像度、すなわち印刷画像のドットに対応して所定単位のディザパターンを抽出しなければならない。 However, in order to examine the dot gain occurrence status of the printed image using the read image read by the high resolution scanner, the predetermined resolution corresponding to the resolution of the printer, that is, the dot of the print image, is read from the read image read by the high resolution scanner. A dither pattern of units must be extracted.

処理対象画像の中から所定の領域を抽出して分割処理を行う装置としては、従来、特許文献１に開示されたものが知られている。 As an apparatus for extracting a predetermined area from a processing target image and performing a division process, an apparatus disclosed in Patent Document 1 is conventionally known.

この特許文献１に開示された装置においては、処理対象画像を複数の小領域に分割し、小領域の画像情報が所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出し、評価点の高い小領域から放射方向に処理対象画像を走査することにより、注目領域と注目領域の外側の領域との境界を特定している。
そして、注目領域の分割処理は、特定した境界により定義される領域内に複数の基準点を定義し、基準点から放射方向に処理対象の画像情報を取得する分割方法を取り、再定義にて複数の境界点を決定し注目領域の特定を行っている。
特許文献１に開示された
特開２００２−１９７４５９ In the apparatus disclosed in Patent Document 1, an image to be processed is divided into a plurality of small areas, an evaluation point representing a degree to which image information of the small area satisfies a predetermined feature is calculated, and a small area having a high evaluation score The boundary between the attention area and the area outside the attention area is specified by scanning the processing target image in the radial direction.
Then, the region of interest division processing defines a plurality of reference points within the region defined by the identified boundary, takes a division method of acquiring image information to be processed in the radial direction from the reference point, and redefines A plurality of boundary points are determined to identify a region of interest.
Disclosed in Patent Document 1
JP2002-197459

しかし、特許文献１に開示された装置は、ディジタルカメラを用いて撮影された画像から工事内容や進捗状況を書き込んだ工事用黒板の画像の抽出、分割を行うもので、ここには、印刷画像のドットに対応して画像を分割するという発想はないので、所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像に生じるドットゲイン特性の評価に適用することはできない。 However, the apparatus disclosed in Patent Document 1 extracts and divides a construction blackboard image in which construction contents and progress are written from an image taken using a digital camera. Since there is no idea to divide an image corresponding to the dots, it cannot be applied to the evaluation of dot gain characteristics generated in a printed image printed by a printing apparatus using a predetermined dither pattern.

また、特許文献１に開示された装置は、注目領域を定義するにあたり、評価点の付与、仮中心領域の定義、小領域化や基準点の定義による再定義の処理となり処理が複雑であり、また、走査された画像情報量が膨大であり、特定まで複数の情報のやりとりを行うことにより情報の保持が必要であり、注目領域を特定するまでの処理に時間を要する。 In addition, the apparatus disclosed in Patent Document 1 is complicated in processing because it is a redefinition process by assigning an evaluation point, defining a temporary center area, making a small area or defining a reference point in defining the attention area. Further, the amount of scanned image information is enormous, and it is necessary to hold information by exchanging a plurality of pieces of information until specification, and it takes time to specify the region of interest.

そこで、この発明は、所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像に生じるドットゲイン特性を簡易に評価することができるようにした印刷画像の評価方法および装置を提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, an object of the present invention is to provide a print image evaluation method and apparatus capable of easily evaluating dot gain characteristics generated in a print image printed by a printing apparatus using a predetermined dither pattern. And

上記目的を達成するため、請求項１の発明は、所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像を評価する印刷画像の評価方法において、複数の基準点マーカと該基準点マーカの間に所定のドット間隔で描かれた複数の分割マーカを有するとともに前記基準点マーカの位置により特定される計測ブロックを有する印刷画像を前記印刷装置で印刷し、該印刷装置で印刷した印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で画像読取手段により読み取り、前記画像読取手段で読み取った前記印刷画像の読取画像から前記基準点マーカを判別することにより前記計測ブロックを特定するための基準点を基準点抽出手段により抽出するとともに、前記読取画像から前記分割マーカを判別することにより前記計測ブロックの画像を画素毎に分割するための骨格線を骨格線抽出手段により抽出し、前記基準点抽出手段により抽出された基準点および前記骨格線抽出手段により抽出された骨格線に基づき前記読取画像に含まれる前記計測ブロックを分割処理手段により画素単位に分割し、前記分割処理手段で分割された前記読取画像に含まれる前記計測ブロックの濃度を濃度測定手段により画素単位で測定することを特徴とする。 In order to achieve the above object, a first aspect of the present invention provides a print image evaluation method for evaluating a print image printed by a printing apparatus using a predetermined dither pattern, and a plurality of reference point markers and the reference point markers. A print image having a plurality of division markers drawn at a predetermined dot interval and having a measurement block specified by the position of the reference point marker is printed by the printing device, and the print image printed by the printing device is printed A reference point for specifying the measurement block is determined by reading the image reading unit with a resolution higher than the resolution of the printing apparatus, and determining the reference point marker from the read image of the print image read by the image reading unit. The image of the measurement block is extracted for each pixel by extracting by the reference point extracting means and determining the division marker from the read image. A skeleton line to be divided is extracted by a skeleton line extraction unit, and the measurement block included in the read image is extracted based on the reference point extracted by the reference point extraction unit and the skeleton line extracted by the skeleton line extraction unit. The image data is divided into pixel units by a division processing unit, and the density of the measurement block included in the read image divided by the division processing unit is measured in pixel units by a density measurement unit.

また、請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記計測ブロックは、周囲に該計測ブロックで用いたディザパターンを繰り返す所定ドットの繰り返しブロックを有する基本ブロック内に形成されることを特徴とする。 According to a second aspect of the present invention, in the first aspect of the invention, the measurement block is formed in a basic block having a repeating block of predetermined dots that repeats the dither pattern used in the measurement block. And

また、請求項３の発明は、請求項２の発明において、前記基準点マーカは、前記基本ブロックを複数配列して形成した大ブロックの四隅の周辺に描かれることを特徴とする。 According to a third aspect of the present invention, in the second aspect of the present invention, the reference point marker is drawn around four corners of a large block formed by arranging a plurality of the basic blocks.

また、請求項４の発明は、請求項１乃至３のいずれかの発明において、前記基準マーカおよび前記分割マーカは、所定のドット幅の線分により描かれることを特徴とする。 According to a fourth aspect of the present invention, in any of the first to third aspects of the present invention, the reference marker and the division marker are drawn by a line segment having a predetermined dot width.

また、請求項５の発明は、請求項１乃至４のいずれかの発明において、前記基準点抽出手段は、前記読取画像の濃度変化の分布から前記基準点マーカを判別し、該判別した基準点マーカに基づき前記基準点を抽出することを特徴とする。 According to a fifth aspect of the present invention, in any one of the first to fourth aspects, the reference point extraction unit determines the reference point marker from the density change distribution of the read image, and the determined reference point. The reference point is extracted based on a marker.

また、請求項６の発明は、請求項１乃至５のいずれかの発明において、前記骨格線抽出手段は、前記読取画像の濃度変化の分布から前記分割マーカを判別し、該判別した分割マーカの中心を最小二乗法により直線近似して前記骨格線を抽出することを特徴とする。 The invention of claim 6 is the invention according to any one of claims 1 to 5, wherein the skeleton line extracting means discriminates the division marker from the density change distribution of the read image, and The skeleton line is extracted by linearly approximating the center by the least square method.

また、請求項７の発明は、請求項１乃至６のいずれかの発明において、前記骨格線抽出手段により抽出された骨格線の間隔の計測により前記印刷装置の印刷歪特性情報を取得することを特徴とする。 According to a seventh aspect of the present invention, in the invention of any one of the first to sixth aspects, the print distortion characteristic information of the printing apparatus is obtained by measuring the interval between the skeleton lines extracted by the skeleton line extracting means. Features.

また、請求項８の発明は、所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像の濃度を計測する印刷画像の評価装置において、複数の基準点マーカと該基準点マーカの間に所定のドット間隔で描かれた複数の分割マーカを有するとともに前記基準点マーカの位置により特定される計測ブロックを有する前記印刷装置で印刷された印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で読み取る画像読取手段と、前記画像読取手段で読み取った前記印刷画像の読取画像から前記基準点マーカを判別することにより前記計測ブロックを特定するための基準点を抽出する基準点抽出手段と、前記読取画像から前記分割マーカを判別することにより前記計測ブロックの画像を画素毎に分割するための骨格線を抽出する骨格線抽出手段と、前記基準点抽出手段により抽出された基準点および前記骨格線抽出手段により抽出された骨格線に基づき前記読取画像に含まれる前記計測ブロックを画素単位に分割する分割処理手段と、前記分割処理手段で分割された前記読取画像に含まれる前記計測ブロックの濃度を画素単位で測定する濃度測定手段とを具備することを特徴とする。 According to an eighth aspect of the present invention, there is provided a print image evaluation apparatus for measuring a density of a print image printed by a printing apparatus using a predetermined dither pattern, and a predetermined interval between a plurality of reference point markers. An image that has a plurality of division markers drawn at a dot interval and has a measurement block specified by the position of the reference point marker, and reads a print image printed by the printing apparatus at a resolution higher than the resolution of the printing apparatus A reading means; a reference point extracting means for extracting a reference point for identifying the measurement block by determining the reference point marker from the read image of the print image read by the image reading means; and Skeleton line extracting means for extracting a skeleton line for dividing the image of the measurement block for each pixel by determining the division marker; A division processing unit that divides the measurement block included in the read image into pixel units based on the reference point extracted by the point extraction unit and the skeleton line extracted by the skeleton line extraction unit; and the division processing unit And density measuring means for measuring the density of the measurement block included in the read image on a pixel-by-pixel basis.

この発明によれば、複数の基準点マーカと該基準点マーカの間に所定のドット間隔で描かれた複数の分割マーカを有するとともに基準点マーカの位置により特定される計測ブロックを有する印刷画像を印刷装置で印刷し、該印刷装置で印刷した印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で読み取り、該読み取った印刷画像の読取画像から基準点マーカを判別することにより計測ブロックを特定するための基準点を抽出するとともに、読取画像から分割マーカを判別することにより計測ブロックの画像を画素毎に分割するための骨格線を抽出し、該抽出した基準点および骨格線に基づき読取画像に含まれる計測ブロックを画素単位に分割し、該分割された読取画像に含まれる計測ブロックの濃度を画素単位で測定するように構成したので、印刷画像の一回の読み取りにより印刷画像に生じるドットゲイン特性を簡易かつ短時間で評価することが可能になるという効果を奏する。 According to the present invention, a print image having a plurality of reference point markers and a plurality of divided markers drawn at a predetermined dot interval between the reference point markers and a measurement block specified by the position of the reference point marker. To specify a measurement block by printing with a printing apparatus, reading a print image printed with the printing apparatus at a resolution higher than the resolution of the printing apparatus, and determining a reference point marker from the read image of the read print image The skeleton line for dividing the measurement block image for each pixel is extracted by discriminating the division marker from the read image and included in the read image based on the extracted reference point and skeleton line The measurement block is divided into pixel units, and the density of the measurement block included in the divided read image is measured in pixel units. An effect that it becomes possible to evaluate the dot gain characteristics caused in the print image by one time of read of the printed image easily and in a short time.

以下、この発明に係る印刷画像の評価方法および装置を添付図面を参照して詳細に説明する。 Hereinafter, a printed image evaluation method and apparatus according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

図１は、この発明に係る印刷画像の評価装置の一実施例を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a print image evaluation apparatus according to the present invention.

この印刷画像の評価装置は、評価対象印刷画像を該評価対象印刷画像を印刷した印刷装置の解像度よりも高い解像度の画像読取装置（スキャナ）で読み取り、この読み取った読取画像に基づき評価対象印刷画像の評価を行う。 The print image evaluation apparatus reads an evaluation target print image with an image reading device (scanner) having a resolution higher than the resolution of the printing apparatus that printed the evaluation target print image, and evaluates the print image based on the read image thus read. Perform an evaluation.

すなわち、２値出力を基本とする電子写真プリンタで多諧調を表現するためには所定のディザパターンを用いたディザ法が用いられているが、電子写真プリンタでは、トナーの付着および定着過程で理想ドット領域からトナーがはみ出すいわゆるドットゲインが発生することが知られており、この電子写真プリンタで正確な諧調表現を行うためには、プリンタのエンジン毎のドットゲイン特性を正確に把握するとともに、各ディザパターンに対応する詳細なドットゲイン発生状況を正確に把握する必要がある。 That is, a dither method using a predetermined dither pattern is used to express multi-tone in an electrophotographic printer based on binary output, but in an electrophotographic printer, an ideal process for toner adhesion and fixing is used. It is known that so-called dot gain that causes toner to protrude from the dot area is generated, and in order to perform accurate gradation expression with this electrophotographic printer, the dot gain characteristics for each engine of the printer are accurately grasped and It is necessary to accurately grasp the detailed dot gain occurrence status corresponding to the dither pattern.

そこで、この印刷画像の評価装置においては、所定のディザパターンを用いて電子写真プリンタで印刷された印刷画像を該電子写真プリンタの解像度よりも高い解像度のスキャナで読み取り、この読取画像に基づき印刷画像のドットゲイン発生状況を評価する。 Therefore, in this print image evaluation apparatus, a print image printed by an electrophotographic printer using a predetermined dither pattern is read by a scanner having a resolution higher than the resolution of the electrophotographic printer, and the print image is based on the read image. Evaluate the occurrence of dot gain.

このような構成によると、例えば、解像度が６００ｄｐｉの電子写真プリンタで印刷された印刷画像を３２００ｄｐｉの高解像度のフラット・ベッド・スキャナで読み取ると、印刷画像の１ドットを約２８画素（５．３×５．３画素）に拡大した画像が得られ、この読取画像を用いることにより印刷画像のドットゲイン発生状況を評価することが可能になる。 According to such a configuration, for example, when a print image printed by an electrophotographic printer having a resolution of 600 dpi is read by a flat bed scanner having a high resolution of 3200 dpi, one dot of the print image is about 28 pixels (5.3). An image enlarged to (× 5.3 pixels) is obtained, and by using this read image, it is possible to evaluate the dot gain occurrence state of the printed image.

図１に示す印刷画像の評価装置１００は、画像入力部１０、画像メモリ部２０、画像分割処理部３０、濃度測定処理部４０を具備して構成される。 The print image evaluation apparatus 100 shown in FIG. 1 includes an image input unit 10, an image memory unit 20, an image division processing unit 30, and a density measurement processing unit 40.

ここで、画像入力部１０は、例えば、解像度が６００ｄｐｉの電子写真プリンタ（以下、単にプリンタという）で所定のディザパターンを用いて印刷されたディザパターン単位の計測ブロックを複数含む印刷画像を３２００ｄｐｉの高解像度のフラット・ベッド・スキャナ（以下、単にスキャナという）で読み取った読取画像が入力される。この画像入力部１０に入力された読取画像は、画像メモリ部２０に格納される。 Here, the image input unit 10, for example, prints a print image including a plurality of measurement blocks in units of dither patterns printed using a predetermined dither pattern with an electrophotographic printer (hereinafter simply referred to as a printer) having a resolution of 600 dpi at 3200 dpi. A read image read by a high-resolution flat bed scanner (hereinafter simply referred to as a scanner) is input. The read image input to the image input unit 10 is stored in the image memory unit 20.

なお、スキャナにおける画像読取に際しては、グレイレベル（８ｂｉｔ）の多値画像として印刷画像のスキャニングを行う。 When the image is read by the scanner, the print image is scanned as a gray level (8-bit) multi-valued image.

画像分割処理部３０は、印刷画像の評価のために、画像メモリ部２０に格納された高解像度の読取画像の計測ブロックを印刷画像を印刷したプリンタの解像度に対応した画素（ドット）毎に分割する処理を行う。 The image division processing unit 30 divides the measurement block of the high-resolution read image stored in the image memory unit 20 for each pixel (dot) corresponding to the resolution of the printer that printed the print image for evaluation of the print image. Perform the process.

濃度測定処理部４０は、画像分割処理部３０で分割処理された電子写真プリンタの各画素に対応する画像を画像メモリ部２０から取得して、この画像に基づきドットゲイン発生状況を評価するための濃度測定処理を行う。 The density measurement processing unit 40 acquires an image corresponding to each pixel of the electrophotographic printer subjected to the division processing by the image division processing unit 30 from the image memory unit 20, and evaluates the dot gain occurrence state based on the image. Concentration measurement processing is performed.

図２は、この実施例で採用される計測ブロックの一例を説明する図である。 FIG. 2 is a diagram for explaining an example of a measurement block employed in this embodiment.

図２に示すように、この実施例では、プリンタが８×８ドットのディザパターンを用いて印刷する場合を想定しており、そのため、計測ブロックを８×８ドットに設定する。 As shown in FIG. 2, in this embodiment, it is assumed that the printer performs printing using an 8 × 8 dot dither pattern, and therefore the measurement block is set to 8 × 8 dots.

また、この８×８ドットの計測ブロックのドットゲインは、周辺ブロックの影響を受けるので、この影響を付加するために、この８×８ドットの計測ブロックの周囲に４ドット幅の計測ブロックの同一のディザパターンを用いた繰り返しブロックを設けている。 In addition, since the dot gain of the measurement block of 8 × 8 dots is influenced by the peripheral blocks, the same measurement block having a width of 4 dots around the measurement block of 8 × 8 dots is added to add this effect. A repetitive block using the dither pattern is provided.

そして、８×８ドットの計測ブロックとその周辺の繰り返しブロックとを含めて１６×１６ドットの基本ブロック２００として、プリンタではこの１６×１６ドットの基本ブロック２００を１単位として印刷画像を印刷する。 Then, an 8 × 8 dot measurement block and its surrounding repeated blocks are included as a 16 × 16 dot basic block 200, and the printer prints a print image with the 16 × 16 dot basic block 200 as one unit.

また、この実施例では、複数の計測ブロックにおけるドットゲイン発生状況を同時に評価するために、図３に示すように、図２に示した１６×１６ドットの基本ブロックを３２×３２個をまとめてこれを大ブロック３００とし、この大ブロック３００の四隅の周辺には、計測ブロックの位置を特定するための十字型の基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４が描かれ、この基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４の間には、計測ブロックの画像を画素単位（ドット単位）で分割する分割処理で用いる分割マーカ３１０が描かれている。 Further, in this embodiment, in order to simultaneously evaluate the dot gain occurrence status in a plurality of measurement blocks, as shown in FIG. 3, 32 × 32 basic blocks of 16 × 16 dots shown in FIG. This is a large block 300, and cross-shaped reference point markers 301, 302, 303, 304 for specifying the position of the measurement block are drawn around the four corners of the large block 300. Between 302, 303, and 304, a division marker 310 that is used in a division process for dividing an image of a measurement block in pixel units (dot units) is drawn.

ここで、この実施例では、十字型の基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４および分割マーカ３１０は、それぞれ線幅２ドット、線長６４ドットの線分を用いて描かれ、分割マーカ３１０は、線幅間隔が６ドットでそれぞれ描かれている。 Here, in this embodiment, the cross-shaped reference point markers 301, 302, 303, 304 and the division marker 310 are drawn using a line segment having a line width of 2 dots and a line length of 64 dots, respectively. The line width interval is drawn with 6 dots.

この実施例の印刷画像の評価装置を用いて印刷画像の評価を行う場合には、例えば、図３に示した周辺に基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４および分割マーカ３１０を有する大ブロック３００を、図４に示すように、１０×７個配列して１画面を構成し、この画面をプリンタにより、例えばＡ４用紙の一面に印刷してドットゲインの評価のための印刷画像を形成する。 When the print image is evaluated using the print image evaluation apparatus of this embodiment, for example, the large block 300 having the reference point markers 301, 302, 303, 304 and the division marker 310 around the periphery shown in FIG. As shown in FIG. 4, 10 × 7 are arranged to form one screen, and this screen is printed on a surface of, for example, A4 paper by a printer to form a print image for dot gain evaluation.

この印刷画像を用いたドットゲインの評価に際しては、この画像を高解像度スキャナで読み取り、この読取画像を図１に示す画像入力部１０に入力し、画像メモリ部２０に格納する。 When evaluating the dot gain using this print image, this image is read by a high-resolution scanner, and this read image is input to the image input unit 10 shown in FIG. 1 and stored in the image memory unit 20.

図５は、図１に示した画像分割処理部３０の処理を説明するフローチャートである。 FIG. 5 is a flowchart for explaining the processing of the image division processing unit 30 shown in FIG.

図１に示した画像分割処理部３０は、まず、画像メモリ部２０に格納された読取画像に含まれる基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４から各大ブロック３００内の測定ブロックの位置を特定するための基準点を抽出する（ステップ５０１）。 The image division processing unit 30 shown in FIG. 1 first specifies the position of the measurement block in each large block 300 from the reference point markers 301, 302, 303, 304 included in the read image stored in the image memory unit 20. A reference point for extraction is extracted (step 501).

ここで、基準点の抽出は、読取画像の輝度変化の影響を受けにくいＳｔｅｇｅｒの手法を用いる。すなわち、読取画像の濃度変化の分布から基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４を判別し、この判別した基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４から各基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４の十字の交わる点の座標を基準点として抽出する。 Here, the extraction of the reference point uses the Steger method which is not easily affected by the luminance change of the read image. That is, the reference point markers 301, 302, 303, and 304 are determined from the distribution of density changes in the read image, and the reference point markers 301, 302, 303, and 304 are determined from the determined reference point markers 301, 302, 303, and 304. The coordinates of the crossing point are extracted as a reference point.

次に、基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４の間に描かれた分割マーカ３１０に基づき骨格線を抽出する（ステップ５０２）。 Next, a skeleton line is extracted based on the division marker 310 drawn between the reference point markers 301, 302, 303, and 304 (step 502).

ここで、分割マーカ３１０の判別は、基準点マーカ３０１、３０２、３０３、３０４と同様に、読取画像の濃度変化の分布に基づくＳｔｅｇｅｒの手法を用い、この分割マーカ３１０からの骨格線の抽出は、分割マーカ３１０の中心を最小二乗法により直線近似して算出することにより行う。 Here, the division marker 310 is discriminated using the Steger method based on the distribution of the density change of the read image in the same manner as the reference point markers 301, 302, 303, and 304. The center of the division marker 310 is calculated by linear approximation by the least square method.

次に、ステップ５０１で抽出された基準点とステップ５０２で抽出された骨格線に基づき計測ブロックを画素（ドット）単位で分割する分割処理を行い（ステップ５０３）この処理を終了する。 Next, based on the reference point extracted in step 501 and the skeleton line extracted in step 502, a division process for dividing the measurement block in units of pixels (dots) is performed (step 503), and this process is terminated.

図６は、図５に示したステップ５０３の分割処理の詳細を示すフローチャートである。 FIG. 6 is a flowchart showing details of the division processing in step 503 shown in FIG.

図６に示す分割処理においては、まず、図５のステップで抽出された基準点に基づき複数の大ブロックの中の１つの大ブロックを選択する（ステップ６０１）。 In the division process shown in FIG. 6, first, one large block is selected from a plurality of large blocks based on the reference point extracted in the step of FIG. 5 (step 601).

次に、この選択した大ブロックの中の複数の基本ブロックの中の１つの基本ブロックを選択し（ステップ６０２）、この選択した基本ブロックに含まれる計測ブロックを抽出する（ステップ６０３）。 Next, one basic block is selected from a plurality of basic blocks in the selected large block (step 602), and measurement blocks included in the selected basic block are extracted (step 603).

そして、この抽出した計測ブロックを画素（ドット）毎に分割するための分割点の座標を図５のステップ５０２で抽出した骨格線に基づき算出する（ステップ６０４）。 Then, the coordinates of the dividing points for dividing the extracted measurement block for each pixel (dot) are calculated based on the skeleton line extracted in step 502 of FIG. 5 (step 604).

すなわち、図７に示すように、計測ブロックに対して分割マーカ３１０−１１、３１０−１２、３１０−１３、３１０−１４、…、３１０−２１、３１０−２２、３１０−２３、３１０−２４、…が描かれており、これら分割マーカから骨格線３２０−１、３２０−１２、３２０−１３、３２０−１４、…、３２０−２１、３２０−２２、３２０−２３、３２０−２４、…が抽出されたとする。 That is, as shown in FIG. 7, division markers 310-11, 310-12, 310-13, 310-14,..., 310-21, 310-22, 310-23, 310-24, ... are drawn, and skeleton lines 320-1, 320-12, 320-13, 320-14, ..., 320-21, 320-22, 320-23, 320-24, ... are extracted from these divided markers. Suppose that

この場合、抽出した３２０−１１、３２０−１２、３２０−１３、３２０−１４、…、３２０−２１、３２０−２２、３２０−２３、３２０−２４、…に基づき計測ブロックを画素（ドット）単位で分割するために用いる分割線３３０−１１、３３０−１２、…３３０−１９、３３０−２１、３３０−２２、…３３０−２９を求めて、この分割線の交点から計測ブロックを画素（ドット）毎に分割するための分割点の座標を求める。 In this case, based on the extracted 320-11, 320-12, 320-13, 320-14,..., 320-21, 320-22, 320-23, 320-24,. Dividing lines 330-11, 330-12,..., 330-19, 330-21, 330-22,. Find the coordinates of the dividing points for each division.

次に、選択した大ブロックの中の全ての基本ブロックを選択したかを調べ（ステップ５０５）、まだ選択していない基本ブロックが存在すると（ステップ６０５でＮＯ）、ステップ６０２に戻り、次の基本ブロックを選択し、同様の処理を繰り返す。 Next, it is checked whether all the basic blocks in the selected large block have been selected (step 505). If there is a basic block that has not been selected yet (NO in step 605), the process returns to step 602 to return to the next basic block. Select a block and repeat the same process.

また、ステップ６０５で、全ての基本ブロックを選択したと判断されると（ステップ６０５でＹＥＳ）、次に、全ての大ブロックを選択したかを調べる（ステップ６０６）。ここで、まだ選択していない大ブロックがあると（ステップ６０６でＮＯ）、ステップ６０１に戻り、次の大ブロックを選択して、同様の処理を繰り返すが、ステップ６０６で、全ての大ブロックを選択したと判断されると（ステップ６０６でＹＥＳ）、この処理を終了する。 If it is determined in step 605 that all basic blocks have been selected (YES in step 605), it is then checked whether all large blocks have been selected (step 606). If there is a large block that has not yet been selected (NO in step 606), the process returns to step 601 to select the next large block and repeat the same processing. However, in step 606, all large blocks are selected. If it is determined that it has been selected (YES in step 606), this process ends.

このような処理により、読取画像に含まれる全ての計測ブロックを画素（ドット）単位で分割するための分割点の座標を得ることができる。 By such processing, it is possible to obtain the coordinates of division points for dividing all measurement blocks included in the read image in units of pixels (dots).

図８は、図１に示した濃度測定処理部４０の処理を説明するフローチャートである。 FIG. 8 is a flowchart for explaining processing of the concentration measurement processing unit 40 shown in FIG.

図８に示す濃度測定処理部４０の処理においては、まず、図５のステップ５０１で抽出された基準点に基づき１つの計測ブロックを選択する（ステップ８０１）。次に、この選択した計測ブロックの分割点の１つの座標を画像分割処理部３０から取得して（ステップ８０２）、この取得した分割点の座標に基づき画像メモリ部２０から画素単位の画像を取得する（ステップ８０３）。 In the process of the concentration measurement processing unit 40 shown in FIG. 8, first, one measurement block is selected based on the reference point extracted in step 501 of FIG. 5 (step 801). Next, one coordinate of the division point of the selected measurement block is acquired from the image division processing unit 30 (step 802), and an image in pixel units is acquired from the image memory unit 20 based on the acquired coordinate of the division point. (Step 803).

次に、この画像メモリ部２０から取得した画素単位の画像の白領域と黒領域とを判別する白黒判別を行う（ステップ８０４）。 Next, black and white discrimination is performed to discriminate between a white area and a black area of the pixel unit image acquired from the image memory unit 20 (step 804).

そして、この白黒判別に基づき画像メモリ部２０から取得した画素単位の画像の黒領域の面積、すなわち黒面積を算出する（ステップ８０５）。 Then, based on the black and white discrimination, the area of the black region of the image in units of pixels acquired from the image memory unit 20, that is, the black area is calculated (step 805).

この黒面積の算出は、例えば、画像メモリ部２０から取得した画素単位の画像の左上の頂点の座標が（ｉ，ｊ）であり、この画素単位の画像の面積を「１」とすると、図９に示すように、この画素単位の画像の白領域と黒領域ととの境界上の複数の点Ａ，Ｂ，Ｃを求め、この点Ａ，Ｂ，Ｃの間を直線近似して黒面積を算出する。 This black area is calculated when, for example, the coordinates of the upper left vertex of the pixel unit image acquired from the image memory unit 20 are (i, j), and the area of the pixel unit image is “1”. As shown in FIG. 9, a plurality of points A, B, and C on the boundary between the white region and the black region of the pixel unit image are obtained, and a black area is obtained by linearly approximating the points A, B, and C. Is calculated.

このようにして、１つの画素単位の画像の黒面積の算出が終了すると、次に、この計測ブロック内の全ての画素、すなわち８×８の画素の黒面積を算出したかを調べ（ステップ８０６）、まだ算出していない画素が残っていると（ステップ８０６でＮＯ）、ステップ８０２に戻り、この計測ブロック内の次の分割点の座標を取得して、以下、同様の処理を繰り返す。 When the calculation of the black area of the image in one pixel unit is completed in this way, next, it is checked whether or not the black area of all the pixels in this measurement block, that is, 8 × 8 pixels has been calculated (step 806). ) If pixels that have not yet been calculated remain (NO in step 806), the process returns to step 802, the coordinates of the next division point in the measurement block are acquired, and the same processing is repeated thereafter.

また、ステップ８０６で、この計測ブロック内の全ての画素の黒面積の算出を終了したと判断されると（ステップ８０６でＹＥＳ）、ステップ８０５で算出したこの計測ブロック内の全ての画素の黒面積に基づき、この計測ブロックの黒面積率を算出する（ステップ８０７）。 If it is determined in step 806 that the calculation of the black area of all the pixels in the measurement block has been completed (YES in step 806), the black area of all the pixels in the measurement block calculated in step 805 is determined. Based on the above, the black area ratio of this measurement block is calculated (step 807).

この黒面積率の算出は、この計測ブロック内の画素数が８×８、各画素の画素の面積を「１」、各画素の画像の黒面積がＳ１、Ｓ２、…Ｓ６４とすると、
黒面積率＝ΣＳｉ／８×８
から算出することができる。 The black area ratio is calculated when the number of pixels in the measurement block is 8 × 8, the area of each pixel is “1”, and the black area of each pixel image is S1, S2,.
Black area ratio = ΣSi / 8 × 8
It can be calculated from

１つの計測ブロックに対する黒面積率の算出が終了すると、次に、全ての計測ブロックを選択したかを調べ（ステップ８０８）、まだ選択していない計測ブロックが残っていると（ステップ８０８でＮＯ）、ステップ８０１に戻り、次の計測ブロックを選択して同様の処理を繰り返す。 When the calculation of the black area ratio for one measurement block is completed, it is next checked whether all the measurement blocks have been selected (step 808). If there are measurement blocks that have not yet been selected (NO in step 808). Returning to step 801, the next measurement block is selected and the same processing is repeated.

そして、ステップ８０８で、全ての計測ブロックを選択したと判断されると（ステップ８０８でＹＥＳ）、この処理を終了する。 If it is determined in step 808 that all measurement blocks have been selected (YES in step 808), the process ends.

このような処理により、読取画像に含まれる全ての計測ブロックの黒面積率を算出することができる。 By such processing, the black area ratio of all measurement blocks included in the read image can be calculated.

このようにして、図１の濃度測定処理部４０で算出された各計測ブロックの黒面積率は、図示しないコンピュータ等に出力され、ドットゲインの評価等に用いられる。 In this way, the black area ratio of each measurement block calculated by the density measurement processing unit 40 in FIG. 1 is output to a computer or the like (not shown) and used for dot gain evaluation or the like.

図１０は、ある計測ブロックの論理的パターンと読取画像から得られた画像とを比較して示すものである。 FIG. 10 shows a comparison between a logical pattern of a certain measurement block and an image obtained from the read image.

図１０（ａ）には、この計測ブロックの印刷に用いられたディザパターンによる論理的黒画像バターンを示しており、図１０（ｂ）には、同一のディザパターンにより印刷された印刷画像を拡大して示している。 FIG. 10A shows a logical black image pattern by the dither pattern used for printing the measurement block, and FIG. 10B enlarges the print image printed by the same dither pattern. As shown.

ここで、図１０（ａ）の論理的黒画像バターンの論理的黒面積率は０．３２８となるが、実際の印刷画像については、この実施例の印刷画像の評価装置１００による算出黒面積率によると、０．５１７となる。したがって、この両者の黒面積率の差がドットゲインによるものとして判別でき、これによりディザパターンに対応するドットゲイン特性の把握が可能になる。 Here, the logical black area ratio of the logical black image pattern in FIG. 10A is 0.328. For the actual print image, the black area ratio calculated by the print image evaluation apparatus 100 of this embodiment is used. According to the above, 0.517 is obtained. Therefore, it is possible to determine that the difference between the black area ratios is due to the dot gain, and thereby it is possible to grasp the dot gain characteristic corresponding to the dither pattern.

ここで、印刷画像を各大ブロック毎若しくは計測ブロック毎に異なるディザパターンで印刷されたものを用いると、１回の読取処理により複数のディザパターンに対応するドットゲイン特性を評価することができる。 Here, when a print image printed with a different dither pattern for each large block or each measurement block is used, dot gain characteristics corresponding to a plurality of dither patterns can be evaluated by one reading process.

また、抽出した骨格線の間隔を計測することにより、印刷装置の印刷歪特性情報も同時に取得することができる。 Further, by measuring the interval between the extracted skeleton lines, the printing distortion characteristic information of the printing apparatus can be acquired at the same time.

なお、印刷画像の基本ブロックのドットサイズ、基準マーカと分割マーカの線幅、分割マーカの線幅間隔は、上記実施例に限定されず、任意の値を用いることができる。 The dot size of the basic block of the print image, the line width between the reference marker and the division marker, and the line width interval between the division markers are not limited to the above-described embodiments, and arbitrary values can be used.

また、分割マーカからの骨格線の抽出は、多値（グレイレベル）の読取画像によらず、白黒の２値の読取画像の濃度変化に基づき抽出してもよい。 Further, the skeleton line from the division marker may be extracted based on the density change of the black and white binary read image without using the multilevel (gray level) read image.

また、濃度測定処理部では、各画素毎の黒面積率以外に、黒面積率の最大値、平均値、標準偏差、ドット形状等も評価値として出力するように構成してもよい。 In addition, the density measurement processing unit may be configured to output the maximum value, average value, standard deviation, dot shape, and the like of the black area ratio as evaluation values in addition to the black area ratio for each pixel.

また、各画素毎の黒面積率に代えて、黒面積論理値と実測値との差を算出するように構成してもよい。 Further, instead of the black area ratio for each pixel, a difference between the black area logical value and the actual measurement value may be calculated.

なお、上記実施例においてはモノクロ画像を対象にしたがカラー画像に対して各色毎に同様の処理を行うことで適用可能である。 In the above embodiment, a monochrome image is targeted. However, the present invention can be applied to a color image by performing similar processing for each color.

この発明は、電子写真プリンタにおけるドットゲイン発生状況の評価に適用可能である。この発明によれば、印刷装置で印刷した印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で読み取り、該読取画像に基づき各計測ブロックの濃度を画素単位で測定するように構成したので、印刷画像の一回の読み取りにより印刷画像に生じるドットゲイン特性を簡易かつ短時間で評価することが可能になる。 The present invention is applicable to the evaluation of the dot gain occurrence situation in an electrophotographic printer. According to the present invention, the print image printed by the printing apparatus is read at a resolution higher than the resolution of the printing apparatus, and the density of each measurement block is measured in pixel units based on the read image. It becomes possible to easily and quickly evaluate the dot gain characteristics generated in a printed image by one reading.

この発明に係る印刷画像の評価装置の一実施例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows one Example of the evaluation apparatus of the printed image which concerns on this invention. この実施例で採用される計測ブロックの一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of the measurement block employ | adopted by this Example. この実施例で採用される大ブロックおよび基準点マーカおよび分割マーカの一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of the large block employ | adopted by this Example, a reference point marker, and a division | segmentation marker. この実施例で採用される印刷画像の一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of the printing image employ | adopted by this Example. 図１に示した画像分割処理部の処理を説明するフローチャートである。3 is a flowchart for describing processing of an image division processing unit illustrated in FIG. 1. 図５に示した分割処理の詳細を示すフローチャートである。6 is a flowchart showing details of the division process shown in FIG. 5. 図６に示した分割点の算出処理を説明する図である。It is a figure explaining the calculation process of the division | segmentation point shown in FIG. 図１に示した濃度測定処理部の処理を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the process of the density | concentration measurement process part shown in FIG. 図８に示した黒面積算出処理を説明する図である。It is a figure explaining the black area calculation process shown in FIG. ある計測ブロックの論理的パターンと読取画像から得られた画像とを比較して示す図である。It is a figure which compares and shows the logical pattern of a certain measurement block, and the image obtained from the read image.

符号の説明Explanation of symbols

１０画像入力部
２０画像メモリ部
３０画像分割処理部
４０濃度測定処理部
１００印刷画像の評価装置 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Image input part 20 Image memory part 30 Image division process part 40 Density measurement process part 100 Printed image evaluation apparatus

Claims

所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像を評価する印刷画像の評価方法において、
複数の基準点マーカと該基準点マーカの間に所定のドット間隔で描かれた複数の分割マーカを有するとともに前記基準点マーカの位置により特定される計測ブロックを有する印刷画像を前記印刷装置で印刷し、
該印刷装置で印刷した印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で画像読取手段により読み取り、
前記画像読取手段で読み取った前記印刷画像の読取画像から前記基準点マーカを判別することにより前記計測ブロックを特定するための基準点を基準点抽出手段により抽出するとともに、
前記読取画像から前記分割マーカを判別することにより前記計測ブロックの画像を画素毎に分割するための骨格線を骨格線抽出手段により抽出し、
前記基準点抽出手段により抽出された基準点および前記骨格線抽出手段により抽出された骨格線に基づき前記読取画像に含まれる前記計測ブロックを分割処理手段により画素単位に分割し、
前記分割処理手段で分割された前記読取画像に含まれる前記計測ブロックの濃度を濃度測定手段により画素単位で測定する
ことを特徴とする印刷画像の評価方法。 In a print image evaluation method for evaluating a print image printed by a printing apparatus using a predetermined dither pattern,
A printing image having a plurality of reference point markers and a plurality of division markers drawn at predetermined dot intervals between the reference point markers and a measurement block specified by the position of the reference point marker is printed by the printing apparatus. And
A print image printed by the printing apparatus is read by an image reading unit at a resolution higher than the resolution of the printing apparatus;
The reference point extracting means extracts a reference point for identifying the measurement block by determining the reference point marker from the read image of the print image read by the image reading means, and
The skeleton line for dividing the image of the measurement block for each pixel by determining the division marker from the read image is extracted by a skeleton line extraction unit,
The measurement block included in the read image is divided into pixel units by a division processing unit based on the reference point extracted by the reference point extraction unit and the skeleton line extracted by the skeleton line extraction unit,
A method for evaluating a printed image, wherein the density of the measurement block included in the read image divided by the division processing unit is measured in pixel units by a density measurement unit.

前記計測ブロックは、
周囲に該計測ブロックで用いたディザパターンを繰り返す所定ドットの繰り返しブロックを有する基本ブロック内に形成される
ことを特徴とする請求項１記載の印刷画像の評価方法。 The measurement block is
The printed image evaluation method according to claim 1, wherein the printed image is formed in a basic block having a repeating block of predetermined dots that repeats the dither pattern used in the measurement block.

前記基準点マーカは、
前記基本ブロックを複数配列して形成した大ブロックの四隅の周辺に描かれる
ことを特徴とする請求項２記載の印刷画像の評価方法。 The reference point marker is
The printed image evaluation method according to claim 2, wherein the printed image is drawn around four corners of a large block formed by arranging a plurality of basic blocks.

前記基準マーカおよび前記分割マーカは、
所定のドット幅の線分により描かれる
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の印刷画像の評価方法。 The reference marker and the division marker are:
The printed image evaluation method according to claim 1, wherein the printed image is drawn by a line segment having a predetermined dot width.

前記基準点抽出手段は、前記読取画像の濃度変化の分布から前記基準点マーカを判別し、該判別した基準点マーカに基づき前記基準点を抽出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の印刷画像の評価方法。 5. The reference point extraction unit determines the reference point marker from the density change distribution of the read image, and extracts the reference point based on the determined reference point marker. 6. A method for evaluating a printed image according to claim 1.

前記骨格線抽出手段は、前記読取画像の濃度変化の分布から前記分割マーカを判別し、該判別した分割マーカの中心を最小二乗法により直線近似して前記骨格線を抽出することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の印刷画像の評価方法。 The skeleton line extraction unit determines the division marker from the density change distribution of the read image, and extracts the skeleton line by linearly approximating the center of the determined division marker by a least square method. The method for evaluating a printed image according to claim 1.

前記骨格線抽出手段により抽出された骨格線の間隔の計測により前記印刷装置の印刷歪特性情報を取得することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の印刷画像の評価方法。 The print image evaluation method according to claim 1, wherein print distortion characteristic information of the printing apparatus is acquired by measuring an interval between skeleton lines extracted by the skeleton line extraction unit.

所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像の濃度を計測する印刷画像の評価装置において、
複数の基準点マーカと該基準点マーカの間に所定のドット間隔で描かれた複数の分割マーカを有するとともに前記基準点マーカの位置により特定される計測ブロックを有する前記印刷装置で印刷された印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で読み取る画像読取手段と、
前記画像読取手段で読み取った前記印刷画像の読取画像から前記基準点マーカを判別することにより前記計測ブロックを特定するための基準点を抽出する基準点抽出手段と、
前記読取画像から前記分割マーカを判別することにより前記計測ブロックの画像を画素毎に分割するための骨格線を抽出する骨格線抽出手段と、
前記基準点抽出手段により抽出された基準点および前記骨格線抽出手段により抽出された骨格線に基づき前記読取画像に含まれる前記計測ブロックを画素単位に分割する分割処理手段と、
前記分割処理手段で分割された前記読取画像に含まれる前記計測ブロックの濃度を画素単位で測定する濃度測定手段と
を具備することを特徴とする印刷画像の評価装置。 In a print image evaluation apparatus that measures the density of a print image printed by a printing apparatus using a predetermined dither pattern,
Printed by the printing apparatus having a plurality of reference point markers and a plurality of division markers drawn at a predetermined dot interval between the reference point markers and a measurement block specified by the position of the reference point marker Image reading means for reading an image at a resolution higher than that of the printing apparatus;
Reference point extraction means for extracting a reference point for specifying the measurement block by determining the reference point marker from the read image of the print image read by the image reading means;
Skeleton line extraction means for extracting a skeleton line for dividing the image of the measurement block for each pixel by determining the division marker from the read image;
Division processing means for dividing the measurement block included in the read image into pixel units based on the reference point extracted by the reference point extraction means and the skeleton line extracted by the skeleton line extraction means;
An apparatus for evaluating a printed image, comprising: a density measuring unit that measures the density of the measurement block included in the read image divided by the division processing unit in units of pixels.