JP2006076252A - 印刷画像の評価方法および装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】
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。
【解決手段】
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。
【選択図】 図1
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。
【解決手段】
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。
【選択図】 図1
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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)。
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。
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。
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。
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)。
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)。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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)。
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)。
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。
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。
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)。
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。
黒面積率=ΣSi/8×8
から算出することができる。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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
Claims (8)
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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JP (1) | JP2006076252A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014199646A (ja) * | 2013-03-15 | 2014-10-23 | 株式会社リコー | 画像検査装置、画像検査システム及び画像検査方法 |
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2004
- 2004-09-13 JP JP2004265592A patent/JP2006076252A/ja active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2014199646A (ja) * | 2013-03-15 | 2014-10-23 | 株式会社リコー | 画像検査装置、画像検査システム及び画像検査方法 |
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