ドット解析装置、ドット解析方法、プログラム、及び記憶媒体
【課題】被評価画像のドット特徴量とドット位置ずれを画像ノイズの影響を受けずに、また、一段と正確に安定して検出することができるドット解析手法・装置を新たに提案する。
【解決手段】被評価画像の画像データを２次元の物理量分布データとして読み取る画像入力手段と、物理量分布データから各ドットの重心位置を算出するドット位置算出手段と、ドット位置算出手段により算出された各ドットの重心位置を中心にしてマスクを設定するマスク設定手段と、マスク内の画像データに基づき各ドットの特徴量を算出するドット特徴量算出手段とを有し、ドット位置算出手段は、画像入力手段によって読み取られた２次元の物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて２次元の物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出する。
【解決手段】被評価画像の画像データを２次元の物理量分布データとして読み取る画像入力手段と、物理量分布データから各ドットの重心位置を算出するドット位置算出手段と、ドット位置算出手段により算出された各ドットの重心位置を中心にしてマスクを設定するマスク設定手段と、マスク内の画像データに基づき各ドットの特徴量を算出するドット特徴量算出手段とを有し、ドット位置算出手段は、画像入力手段によって読み取られた２次元の物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて２次元の物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子写真方式やインクジェット方式などの各種画像形成装置で形成された画像やＣＣＤカメラで取り込まれた画像のドットの特徴量やドットの位置ずれを検出するドット解析装置、ドット解析方法、プログラム、及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に電子写真方式やインクジェット方式などの画像形成装置から出力される画像はその最小構成要因であるドットにより構成され、ドットサイズのばらつきや変動、ドット位置ずれなどのドット品質が、画像の粒状感(ざらつき感)や濃度むらなど画質劣化を引き起こす大きな要因となっている。そのなかでドット品質は出力画像の粒状感(ざらつき感)や濃度むらなどの画像品質と相関が高い。このドット品質を評価するドット解析法としては、例えば特許文献１に開示されている様に所定の閾値で被評価画像全体を二値化して、二値化後のデータからドットサイズやドット位置ずれを解析するのが一般的な方法である。
【０００３】
特許文献２に開示の技術は、周期的にドットが配列された画像パターンからなる被評価画像を読み取り、予測される各ドットのドット位置を中心としてドットの配列周期より小さなマスクを各ドットに対して設定しその範囲内で評価する事によりノイズの影響を低減して被評価画像のドット特徴量とドット位置ずれ（ドット品質）を正確に評価可能とするものである。
【特許文献１】特開平９−９０８８号公報
【特許文献２】特開２００１−２９１１０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の技術は、印刷のような二値的な表現では記載の方法でドット解析を行う事が可能であるが、通常の画像出力機では通常二値的なドットではなく、この様な方法では正確なドット解析を行うことは難しい。また、二値化せずに濃度、反射率、明度等の物理量分布を用いた場合でも被評価画像に含まれるノイズや被評価画像を読み取る画像入力装置のノイズによりドット特徴量を正確に検出することは困難であり、特に電子写真方式による画像出力機の出力画像ではトナーのちりの影響が顕著となる。
【０００５】
また、特許文献２に記載の技術では、記録紙などの記録媒体の膨張収縮や画像形成装置の倍率誤差やスキューと画像入力装置の倍率誤差や被評価画像の配置角度誤差などが大きい場合は、各ドットが打たれるべき予測位置と実際のドット位置のずれが許容範囲を超えてしまい、正確なドット検出を行うことが困難になる慮が皆無とは言えなかった。
【０００６】
そこで、本発明は上記実情を考慮してなされたものであり、被評価画像のドット特徴量とドット位置ずれを画像ノイズの影響を受けずに、また、一段と正確に安定して検出することができるドット解析装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のドット解析装置は、被評価画像の画像データを２次元の物理量分布データとして読み取る画像入力手段と、読み取った物理量分布データから各ドットの重心位置を算出するドット位置算出手段と、ドット位置算出手段により算出された各ドットの重心位置を中心にして被評価画像のドット配列周期よりも小さなサイズのマスクを設定するマスク設定手段と、各ドットのマスク設定手段により設定されたマスク内の画像データに基づきドットの特徴量を算出するドット特徴量算出手段とを有するドット解析装置において、ドット位置算出手段は、画像入力手段によって読み取られた２次元の物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて２次元の物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出することを特徴とする。
【０００８】
また、前記ドット解析装置において、ドット特徴量算出手段は、各マスク内の物理量分布データの縦方向と横方向の１次元データの最大値と最小値に基づき設定した閾値により各ドットのドット径を算出し、各マスク内の物理量分布データの最大値と最小値から各ドットのドット強度とドット面積を算出することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明のドット解析方法は、被評価画像の画像データを２次元の物理量分布データとして読み取るステップと、読み取った物理量分布データから各ドットの重心位置を算出するステップと、算出された各ドットの重心位置を中心にして被評価画像のドット配列周期よりも小さなサイズのマスクを設定するステップと、設定されたマスク内の画像データに基づきドットの特徴量を算出するステップとを有するドット解析方法において、ドットの重心位置を求める時、読み取られた２次元の物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて２次元の物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出することを特徴とする。
【００１０】
また、前記ドット解析方法において、ドットの特徴量を算出するとき、各マスク内の物理量分布データの縦方向と横方向の１次元データの最大値と最小値に基づき設定した閾値により各ドットのドット径を算出し、各マスク内の物理量分布データの最大値と最小値から各ドットのドット強度とドット面積を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、被評価画像のドット特徴量とドット位置ずれを画像ノイズの影響を受けずに、また、一段と正確に安定して検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。この発明のドット解析装置は、装置全体の動作を管理するＣＰＵと、ＣＣＤカメラやスキャナ，走査型ミクロ濃度計などで構成され、周期的に配列したドットが形成された画像パターンからなる被評価画像を２次元の物理量分布データとして読み取る画像入力部と、ＣＰＵのワークメモリとして使用するとともに入力した画像パターンや物理量分布データを格納し、解析した結果を格納するメモリと、表示部と、解析した結果をプリンタ等に出力する出力部と、マスク設定部とドット位置算出部及びドット特徴量検出部を有する。
【００１３】
このドット解析装置で被評価画像のドットの特徴量を検出するとき、画像入力部で被評価画像の画像パターンを濃淡情報を表す２次元の物理量分布データとして読み取り、読み取った物理量分布データをメモリに格納する。読み取った物理量分布データがメモリに格納されるとドット位置算出部は、メモリに格納された物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出する。ドット位置算出部は各ドットの重心位置を算出すると、マスク設定部は算出した各ドットの重心位置を中心にして、ドット配列周期より小さなマスクを設定する。ドッド特徴量検出部は各ドット毎にマスクで範囲が設定された物理量分布データからドット特徴量を検出する。
【００１４】
（実施形態）
図１はこの発明の一実施形態の構成を示すブロック図である。図に示すように、ドット解析装置１は、装置全体の動作を管理するＣＰＵ２と、ＣＣＤカメラやスキャナ，走査型ミクロ濃度計などで構成され、周期的に配列したドットが形成された画像パターンからなる被評価画像を２次元の物理量分布データとして読み取る画像入力部３と、ＣＰＵ２のワークメモリとして使用するとともに入力した画像パターンや物理量分布データを格納し、解析した結果を格納するメモリ４と、表示部５と、解析した結果をプリンタ等に出力する出力部６と、マスク設定部７とドット位置算出部８及びドット特徴量検出部９を有する。
【００１５】
マスク設定部７は読み取られた物理量分布データの各ドットに対してドット配列周期より小さなマスクを設定する。ドット位置算出部８は読み取られた物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出する。ドット特徴量検出部９は各ドットの画像データに基づきドットの特徴量を検出するものであり、ドット平均分布算出部１０とｘ方向ドット径算出部１１とｙ方向ドット径算出部１２とドット強度算出部１３及びドット面積算出部１４を有する。
【００１６】
上記のように構成されたドット解析装置１で被評価画像のドットの特徴量を検出するときの処理を図２のフローチャートを参照して説明する。
【００１７】
画像入力部３で被評価画像の画像パターンを濃淡情報を表す２次元の物理量分布データとして読み取り、読み取った物理量分布データをメモリ４に格納する（ステップＳ１）。この物理量分布データは電子化されたデータであり、反射率や濃度，明度などに変換されたデータでも良く、また、変換前のデータでも良い。この画像入力部３により読み取られる被評価画像は、例えば図３（ａ）〜（ｅ）に模式的に示すように周期的に配列したドットが形成された画像パターン２１からなる。この画像パターン２１を形成するドット２２は（１×１）ドットとは限らず、多値データを含むドットでも良く、また、その配列方向は縦／横方向に平行である必要もない。さらに、各ドット２２は（１×１）などの同一サイズに統一されている必要もない。
【００１８】
読み取った物理量分布データがメモリ４に格納されるとドット位置算出部８はメモリ４に格納された物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出する（ステップＳ２）。
【００１９】
ちなみに、各ドットの重心位置を求めるための処理として、従来は特許文献２においても開示されているように、ドット位置算出部によって例えば図４に示すように、各ドット２２が１個ずつ含まれるように物理量分布データを領域（エリア）に分割し、各分割領域での物理量分布データの重心位置２３を計算したり、あるいは例えば図５に示す入力された物理量分布データ２４を２値化し、図６に示すように、２値化後の各ドット２２の幾何学的重心位置を算出することにより各ドット２２の概略のドット位置２５を算出したりしていた。
【００２０】
本実施形態では、ドット位置算出部８で、画像出力装置の記録密度と画像入力装置の読み取り解像度から得られる計算上のドット配列周期が、記録紙の膨張収縮、画像形成装置および画像入力装置の倍率誤差やスキューなどにより誤差を生じないように、メモリ４に格納された物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から正確なドット配列周期とドット配列角度を算出している。例えば図５に示すような物理量分布データを離散フーリエ変換などを用いて二次元の周波数スペクトルを算出すると図７に示したような複数のピークを生じる。これらのピークの内最も原点(中心)に近い横軸近傍のピークp1と縦軸近傍のピークp2が、それぞれｘ方向、y方向のドット配列周期に対応している。
【００２１】
より正確には、ピークp1の周波数空間における座標(fx1,fy1)とピークp2の周波数空間における座標(fx2,fy2)から図５の横方向のドット配列方向はｘ軸方向から微少角度tan(fy1/fx1)[ラジアン]だけずれており、その方向におけるドット配列周期は１/√(fx1^2+fy1^2)であることが判る。まったく同様に、図５の縦方向のドット配列方向はy軸方向から微少角度-tan(fx2/fy2)[ラジアン]だけずれており、その方向におけるドット配列周期は１/√(fx2^2+fy2^2)であることが判る。これらの情報に基づいて各ドットに対応したエリアを正確に設定するようにしているために各ドット２２の幾何学的重心位置を正確に算出することが可能となる。
【００２２】
以降の、ドット特徴量を検出する過程は、特許文献２と同様で、良い。ドット位置算出部８で各ドット２２の重心位置２３を算出すると、マスク設定部７は算出した各ドット２２の重心位置２３を中心にして、図８に示すように、ドット配列周期より小さなマスク２７を設定する（ステップＳ３）。ドッド特徴量検出部９は各ドット２２毎にマスク２７で範囲が設定された物理量分布データからドット特徴量を検出する（ステップＳ４）。この際のドッド特徴量検出部９でドット特徴量を検出する処理を、図９のフローチャートを参照して説明する。
【００２３】
ドット特徴量検出部９に各ドット２２毎にマスク２７で範囲が設定された物理量分布データが入力すると、まず、ドット平均分布算出部１０で各マスク２７内の同一アドレスの値を平均化し（ステップＳ１１）、ドット２２の平均物理量分布が算出する（ステップＳ１２）。また、ｘ方向ドット径算出部１１は各マスク２７の物理量分布データをｙ方向に平均化してｘ方向の１次元分布データとし（ステップＳ１３）、ｘ方向の１次元分布データの最大値と最小値で閾値を設定し（ステップＳ１４）、ｘ方向の１次元分布データを設定した閾値で２値化してｘ方向のドット径を算出する（ステップＳ１５）。同様にｙ方向ドット径算出部１２は各マスク２７の物理量分布データをｘ方向に平均化してｙ方向の１次元分布データとし（ステップＳ１６）、ｙ方向の１次元分布データの最大値と最小値で閾値を設定し（ステップＳ１７）、ｙ方向の１次元分布データを設定した閾値で２値化してｘ方向のドット径を算出する（ステップＳ１８）。
【００２４】
このドット径を算出するときの処理を図１０を参照して説明する。図１０は（ｉ，ｊ）番目のドット２２の物理量分布３１と、物理量分布３１をｙ方向に平均化したｘ方向の１次元データの分布３２と、物理量分布３１をｘ方向に平均化したｙ方向の１次元データの分布３３を示す。物理量分布３１をｙ方向とｘ方向に平均化することにより、平均化後の１次元データは比較的滑らかな分布３２、３３を得ることができる。
【００２５】
このｘ方向の１次元データの最大値（dxmax)ijと最小値(dxmin)ijを各ドット毎に検出し、最大値（dxmax)ijと最小値(dxmin)ijの間に閾値(thx)ijを下記（１）式で設定する。
(thx)ij＝k・(dxmax)ij＋(1-k)・(dxmin)ij、0.0<k<1.0 （１）
【００２６】
同様にｙ方向の１次元データの最大値(dymax)ijと最小値(dymin)ijを各ドット毎に検出し、これらの間に閾値(thy)ijを下記（２）式で設定する。
(thy)ij＝k・(dymax)ij＋(1-k)・(dymin)ij、0.0<k<1.0 （２）
【００２７】
このようにして設定した閾値(thx)ij，(thy)ijにより１次元データの幅(wx)ij，(wy)ijを算出し、算出した幅(wx)ijをｘ方向のドット径とし、幅(wy)ijをｙ方向のドット径とする。このように平均化処理により１次元化してドット径を算出することにより、ドットの中心を通る断面分布などによりドット径を算出する方法と比べて極めて安定したドット径を得ることができる。また、各マスク２７内の１次元データの最大値と最小値とから算出した値で閾値を設定しているから、画像取り込み時の光量ムラなどの影響を受けないですむ。
【００２８】
更に、ドット強度算出部１３は、各マスク２７内の物理量分布データの最大値(dmax)ijと最小値(dmin)ijを算出し（ステップＳ１９）、最大値(dmax)ijと最小値(dmin)ijの差からドット強度(dpp)ijを算出する（ステップＳ２０）。さらにドット面積算出部１４はドット強度算出部１３で算出した各マスク２７内の物理量分布データの最大値(dmax)ijと最小値(dmin)ijから各マスク２７毎に閾値を算出し（ステップＳ２１）、算出した閾値により物理量分布データを２値化してドット面積を算出する（ステップＳ２２）。
【００２９】
このドット面積を算出する第１の方法は各マスク２７の物理量分布データの最大値(dmax)ijと最小値(dmin)ijとから閾値(th1)ijを下記（３）式で設定する。
(th1)ij＝k・(dmax)ij＋(1-k)・(dmin)ij、0.0<k<1.0 （３）
【００３０】
そして設定した閾値(th1)ijにより物理量分布データを２値化してドット面積(S1)ijを算出する。第２の方法は、各マスク２７の物理量分布データの地肌部(非画像部)のデータ値の最大値(d2max)ijと最小値(d2min)ijのいずれかを用いて、各マスク２７毎にシェーディング補正を施した閾値(th2)ijを設定する。例えば物理量が反射率の場合には、下記（４）式を用いて閾値(th2)ijを設定する。
(th2)ij＝th0 /(d2max)ij、ここでth0は定数 （４）
【００３１】
そして設定した閾値(th2)ijにより物理量分布データを２値化してドット面積(S1)ijを算出する。
【００３２】
これらの方法によれば、画像取り込み時の光量ムラなどの影響を受ずにドット面積を安定して算出することができる。なお、画像内で一定の閾値th3を用いてドット面積を算出しても良い。
【００３３】
このようにしてドッド特徴量検出部９において非画像部(地肌部)のノイズによる影響を低減した正確なドット特徴量を検出して表示部５に表示するとともに出力部６からプリンタ等に出力する。
【００３４】
上記各実施形態においてはマスク設定部７とドット位置算出部８とドット特徴量検出部９を有するドット解析装置１やマスク設定部７とドット位置算出部８とドット特徴量検出部９とドット予測位置算出部１５とドット位置ずれ算出部１６を有するドット解析装置を使用して画像パターンのドットを解析した場合について説明したが、これに限らない。汎用のコンピュータ装置を用いても、同等処理を行わせることが可能である。すなわち、図１１のブロック図に示すように、ＣＰＵ５５、ＲＡＭ５６、表示部５７、キーボード５８、マウス５９、ＨＤＤインタフェース６０、ＦＤインタフェース６１、プリンタ６４等を有するコンピュータ５３にデータ入力部６３を介して画像入力装置５４を接続し、前述した如きのドットの解析プログラム５１をハードディスク等の外部記憶装置５２に格納しておき、コンピュータ５３が、外部記憶装置５２に格納した解析プログラム５１を読み込み、画像入力装置５４から入力した画像パターンのドットを解析するようにしても良い。このようにドットの解析プログラム５１をハードディスク等の外部記憶装置５２に格納しておくことにより、コンピュータ５３を使用して画像パターンのドットを容易に解析することができる。
【００３５】
本発明の実施形態においては、以上説明したように、被評価画像の画像データを２次元の物理量分布データとして読み取り、読み取った物理量分布データから各ドットの重心位置を算出し、算出された各ドットの重心位置を中心にして被評価画像のドット配列周期よりも小さなサイズのマスクを設定し、設定されたマスク内の画像データに基づきドットの特徴量を算出するようにしたから、非画像部(地肌部)のノイズによる影響を低減した正確なドット特徴量を検出することができる。
【００３６】
特に、各ドットの重心位置を算出する際には、画像入力手段によって読み取られた２次元の物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて２次元の物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出しているから、正確なドット配列周期と配列角度に基づいて各ドットの重心位置を算出することができ、記録紙などの記録媒体の膨張収縮や画像形成装置の倍率誤差やスキューと画像入力装置の倍率誤差や被評価画像の配置角度誤差などの影響を受けにくくなる。
【００３７】
付言すれば、特許文献２同様に、ドットの特徴量を算出するとき、各マスク内の物理量分布データの縦方向と横方向の１次元データの最大値と最小値に基づき設定した閾値により各ドットのドット径を算出し、各マスク内の物理量分布データの最大値と最小値から各ドットのドット強度とドット面積を算出しているので、非画像部(地肌部)のノイズによる影響を低減した正確なドット特徴量を検出することができるとともに、ドットの形状や濃度分布が複雑なドットに対してもドットの特徴量を精度良く検出することができる。また、ＣＣＤカメラのように光量ムラむらのある被評価画像についてもその影響を受けずに正確にドットの特徴量を検出することができている。
【００３８】
以上、本発明の好適な実施の形態により本発明を説明した。ここでは特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範囲な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の実施形態装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態装置のドット解析処理を示すフローチャートである。
【図３】被評価画像の画像パターンを示す模式図である。
【図４】物理量分布データを分割した状態を示す模式図である。
【図５】入力された物理量分布データを示す配置図である。
【図６】２値化した物理量分布データの配置図である。
【図７】区画内での二次元周波数スペクトル算出結果の一例を示す図である。
【図８】各ドットにマスクを設定した状態を示す配置図である。
【図９】ドット特徴量を算出する処理を示すフローチャートである。
【図１０】ドット物理量と１次元データの分布図である。
【図１１】別な実施形態の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００４０】
１ ドット解析装置
３ 画像入力部
４ メモリ
７ マスク設定部
８ ドット位置算出部
９ ドット特徴量検出部
１０ ドット平均分布算出部
１１ ｘ方向ドット径算出部
１２ ｙ方向ドット径算出部
１３ ドット強度算出部
１４ ドット面積算出部
１５ ドット予測位置算出部
１６ ドット位置ずれ算出部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子写真方式やインクジェット方式などの各種画像形成装置で形成された画像やＣＣＤカメラで取り込まれた画像のドットの特徴量やドットの位置ずれを検出するドット解析装置、ドット解析方法、プログラム、及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に電子写真方式やインクジェット方式などの画像形成装置から出力される画像はその最小構成要因であるドットにより構成され、ドットサイズのばらつきや変動、ドット位置ずれなどのドット品質が、画像の粒状感(ざらつき感)や濃度むらなど画質劣化を引き起こす大きな要因となっている。そのなかでドット品質は出力画像の粒状感(ざらつき感)や濃度むらなどの画像品質と相関が高い。このドット品質を評価するドット解析法としては、例えば特許文献１に開示されている様に所定の閾値で被評価画像全体を二値化して、二値化後のデータからドットサイズやドット位置ずれを解析するのが一般的な方法である。
【０００３】
特許文献２に開示の技術は、周期的にドットが配列された画像パターンからなる被評価画像を読み取り、予測される各ドットのドット位置を中心としてドットの配列周期より小さなマスクを各ドットに対して設定しその範囲内で評価する事によりノイズの影響を低減して被評価画像のドット特徴量とドット位置ずれ（ドット品質）を正確に評価可能とするものである。
【特許文献１】特開平９−９０８８号公報
【特許文献２】特開２００１−２９１１０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の技術は、印刷のような二値的な表現では記載の方法でドット解析を行う事が可能であるが、通常の画像出力機では通常二値的なドットではなく、この様な方法では正確なドット解析を行うことは難しい。また、二値化せずに濃度、反射率、明度等の物理量分布を用いた場合でも被評価画像に含まれるノイズや被評価画像を読み取る画像入力装置のノイズによりドット特徴量を正確に検出することは困難であり、特に電子写真方式による画像出力機の出力画像ではトナーのちりの影響が顕著となる。
【０００５】
また、特許文献２に記載の技術では、記録紙などの記録媒体の膨張収縮や画像形成装置の倍率誤差やスキューと画像入力装置の倍率誤差や被評価画像の配置角度誤差などが大きい場合は、各ドットが打たれるべき予測位置と実際のドット位置のずれが許容範囲を超えてしまい、正確なドット検出を行うことが困難になる慮が皆無とは言えなかった。
【０００６】
そこで、本発明は上記実情を考慮してなされたものであり、被評価画像のドット特徴量とドット位置ずれを画像ノイズの影響を受けずに、また、一段と正確に安定して検出することができるドット解析装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のドット解析装置は、被評価画像の画像データを２次元の物理量分布データとして読み取る画像入力手段と、読み取った物理量分布データから各ドットの重心位置を算出するドット位置算出手段と、ドット位置算出手段により算出された各ドットの重心位置を中心にして被評価画像のドット配列周期よりも小さなサイズのマスクを設定するマスク設定手段と、各ドットのマスク設定手段により設定されたマスク内の画像データに基づきドットの特徴量を算出するドット特徴量算出手段とを有するドット解析装置において、ドット位置算出手段は、画像入力手段によって読み取られた２次元の物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて２次元の物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出することを特徴とする。
【０００８】
また、前記ドット解析装置において、ドット特徴量算出手段は、各マスク内の物理量分布データの縦方向と横方向の１次元データの最大値と最小値に基づき設定した閾値により各ドットのドット径を算出し、各マスク内の物理量分布データの最大値と最小値から各ドットのドット強度とドット面積を算出することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明のドット解析方法は、被評価画像の画像データを２次元の物理量分布データとして読み取るステップと、読み取った物理量分布データから各ドットの重心位置を算出するステップと、算出された各ドットの重心位置を中心にして被評価画像のドット配列周期よりも小さなサイズのマスクを設定するステップと、設定されたマスク内の画像データに基づきドットの特徴量を算出するステップとを有するドット解析方法において、ドットの重心位置を求める時、読み取られた２次元の物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて２次元の物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出することを特徴とする。
【００１０】
また、前記ドット解析方法において、ドットの特徴量を算出するとき、各マスク内の物理量分布データの縦方向と横方向の１次元データの最大値と最小値に基づき設定した閾値により各ドットのドット径を算出し、各マスク内の物理量分布データの最大値と最小値から各ドットのドット強度とドット面積を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、被評価画像のドット特徴量とドット位置ずれを画像ノイズの影響を受けずに、また、一段と正確に安定して検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。この発明のドット解析装置は、装置全体の動作を管理するＣＰＵと、ＣＣＤカメラやスキャナ，走査型ミクロ濃度計などで構成され、周期的に配列したドットが形成された画像パターンからなる被評価画像を２次元の物理量分布データとして読み取る画像入力部と、ＣＰＵのワークメモリとして使用するとともに入力した画像パターンや物理量分布データを格納し、解析した結果を格納するメモリと、表示部と、解析した結果をプリンタ等に出力する出力部と、マスク設定部とドット位置算出部及びドット特徴量検出部を有する。
【００１３】
このドット解析装置で被評価画像のドットの特徴量を検出するとき、画像入力部で被評価画像の画像パターンを濃淡情報を表す２次元の物理量分布データとして読み取り、読み取った物理量分布データをメモリに格納する。読み取った物理量分布データがメモリに格納されるとドット位置算出部は、メモリに格納された物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出する。ドット位置算出部は各ドットの重心位置を算出すると、マスク設定部は算出した各ドットの重心位置を中心にして、ドット配列周期より小さなマスクを設定する。ドッド特徴量検出部は各ドット毎にマスクで範囲が設定された物理量分布データからドット特徴量を検出する。
【００１４】
（実施形態）
図１はこの発明の一実施形態の構成を示すブロック図である。図に示すように、ドット解析装置１は、装置全体の動作を管理するＣＰＵ２と、ＣＣＤカメラやスキャナ，走査型ミクロ濃度計などで構成され、周期的に配列したドットが形成された画像パターンからなる被評価画像を２次元の物理量分布データとして読み取る画像入力部３と、ＣＰＵ２のワークメモリとして使用するとともに入力した画像パターンや物理量分布データを格納し、解析した結果を格納するメモリ４と、表示部５と、解析した結果をプリンタ等に出力する出力部６と、マスク設定部７とドット位置算出部８及びドット特徴量検出部９を有する。
【００１５】
マスク設定部７は読み取られた物理量分布データの各ドットに対してドット配列周期より小さなマスクを設定する。ドット位置算出部８は読み取られた物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出する。ドット特徴量検出部９は各ドットの画像データに基づきドットの特徴量を検出するものであり、ドット平均分布算出部１０とｘ方向ドット径算出部１１とｙ方向ドット径算出部１２とドット強度算出部１３及びドット面積算出部１４を有する。
【００１６】
上記のように構成されたドット解析装置１で被評価画像のドットの特徴量を検出するときの処理を図２のフローチャートを参照して説明する。
【００１７】
画像入力部３で被評価画像の画像パターンを濃淡情報を表す２次元の物理量分布データとして読み取り、読み取った物理量分布データをメモリ４に格納する（ステップＳ１）。この物理量分布データは電子化されたデータであり、反射率や濃度，明度などに変換されたデータでも良く、また、変換前のデータでも良い。この画像入力部３により読み取られる被評価画像は、例えば図３（ａ）〜（ｅ）に模式的に示すように周期的に配列したドットが形成された画像パターン２１からなる。この画像パターン２１を形成するドット２２は（１×１）ドットとは限らず、多値データを含むドットでも良く、また、その配列方向は縦／横方向に平行である必要もない。さらに、各ドット２２は（１×１）などの同一サイズに統一されている必要もない。
【００１８】
読み取った物理量分布データがメモリ４に格納されるとドット位置算出部８はメモリ４に格納された物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出する（ステップＳ２）。
【００１９】
ちなみに、各ドットの重心位置を求めるための処理として、従来は特許文献２においても開示されているように、ドット位置算出部によって例えば図４に示すように、各ドット２２が１個ずつ含まれるように物理量分布データを領域（エリア）に分割し、各分割領域での物理量分布データの重心位置２３を計算したり、あるいは例えば図５に示す入力された物理量分布データ２４を２値化し、図６に示すように、２値化後の各ドット２２の幾何学的重心位置を算出することにより各ドット２２の概略のドット位置２５を算出したりしていた。
【００２０】
本実施形態では、ドット位置算出部８で、画像出力装置の記録密度と画像入力装置の読み取り解像度から得られる計算上のドット配列周期が、記録紙の膨張収縮、画像形成装置および画像入力装置の倍率誤差やスキューなどにより誤差を生じないように、メモリ４に格納された物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から正確なドット配列周期とドット配列角度を算出している。例えば図５に示すような物理量分布データを離散フーリエ変換などを用いて二次元の周波数スペクトルを算出すると図７に示したような複数のピークを生じる。これらのピークの内最も原点(中心)に近い横軸近傍のピークp1と縦軸近傍のピークp2が、それぞれｘ方向、y方向のドット配列周期に対応している。
【００２１】
より正確には、ピークp1の周波数空間における座標(fx1,fy1)とピークp2の周波数空間における座標(fx2,fy2)から図５の横方向のドット配列方向はｘ軸方向から微少角度tan(fy1/fx1)[ラジアン]だけずれており、その方向におけるドット配列周期は１/√(fx1^2+fy1^2)であることが判る。まったく同様に、図５の縦方向のドット配列方向はy軸方向から微少角度-tan(fx2/fy2)[ラジアン]だけずれており、その方向におけるドット配列周期は１/√(fx2^2+fy2^2)であることが判る。これらの情報に基づいて各ドットに対応したエリアを正確に設定するようにしているために各ドット２２の幾何学的重心位置を正確に算出することが可能となる。
【００２２】
以降の、ドット特徴量を検出する過程は、特許文献２と同様で、良い。ドット位置算出部８で各ドット２２の重心位置２３を算出すると、マスク設定部７は算出した各ドット２２の重心位置２３を中心にして、図８に示すように、ドット配列周期より小さなマスク２７を設定する（ステップＳ３）。ドッド特徴量検出部９は各ドット２２毎にマスク２７で範囲が設定された物理量分布データからドット特徴量を検出する（ステップＳ４）。この際のドッド特徴量検出部９でドット特徴量を検出する処理を、図９のフローチャートを参照して説明する。
【００２３】
ドット特徴量検出部９に各ドット２２毎にマスク２７で範囲が設定された物理量分布データが入力すると、まず、ドット平均分布算出部１０で各マスク２７内の同一アドレスの値を平均化し（ステップＳ１１）、ドット２２の平均物理量分布が算出する（ステップＳ１２）。また、ｘ方向ドット径算出部１１は各マスク２７の物理量分布データをｙ方向に平均化してｘ方向の１次元分布データとし（ステップＳ１３）、ｘ方向の１次元分布データの最大値と最小値で閾値を設定し（ステップＳ１４）、ｘ方向の１次元分布データを設定した閾値で２値化してｘ方向のドット径を算出する（ステップＳ１５）。同様にｙ方向ドット径算出部１２は各マスク２７の物理量分布データをｘ方向に平均化してｙ方向の１次元分布データとし（ステップＳ１６）、ｙ方向の１次元分布データの最大値と最小値で閾値を設定し（ステップＳ１７）、ｙ方向の１次元分布データを設定した閾値で２値化してｘ方向のドット径を算出する（ステップＳ１８）。
【００２４】
このドット径を算出するときの処理を図１０を参照して説明する。図１０は（ｉ，ｊ）番目のドット２２の物理量分布３１と、物理量分布３１をｙ方向に平均化したｘ方向の１次元データの分布３２と、物理量分布３１をｘ方向に平均化したｙ方向の１次元データの分布３３を示す。物理量分布３１をｙ方向とｘ方向に平均化することにより、平均化後の１次元データは比較的滑らかな分布３２、３３を得ることができる。
【００２５】
このｘ方向の１次元データの最大値（dxmax)ijと最小値(dxmin)ijを各ドット毎に検出し、最大値（dxmax)ijと最小値(dxmin)ijの間に閾値(thx)ijを下記（１）式で設定する。
(thx)ij＝k・(dxmax)ij＋(1-k)・(dxmin)ij、0.0<k<1.0 （１）
【００２６】
同様にｙ方向の１次元データの最大値(dymax)ijと最小値(dymin)ijを各ドット毎に検出し、これらの間に閾値(thy)ijを下記（２）式で設定する。
(thy)ij＝k・(dymax)ij＋(1-k)・(dymin)ij、0.0<k<1.0 （２）
【００２７】
このようにして設定した閾値(thx)ij，(thy)ijにより１次元データの幅(wx)ij，(wy)ijを算出し、算出した幅(wx)ijをｘ方向のドット径とし、幅(wy)ijをｙ方向のドット径とする。このように平均化処理により１次元化してドット径を算出することにより、ドットの中心を通る断面分布などによりドット径を算出する方法と比べて極めて安定したドット径を得ることができる。また、各マスク２７内の１次元データの最大値と最小値とから算出した値で閾値を設定しているから、画像取り込み時の光量ムラなどの影響を受けないですむ。
【００２８】
更に、ドット強度算出部１３は、各マスク２７内の物理量分布データの最大値(dmax)ijと最小値(dmin)ijを算出し（ステップＳ１９）、最大値(dmax)ijと最小値(dmin)ijの差からドット強度(dpp)ijを算出する（ステップＳ２０）。さらにドット面積算出部１４はドット強度算出部１３で算出した各マスク２７内の物理量分布データの最大値(dmax)ijと最小値(dmin)ijから各マスク２７毎に閾値を算出し（ステップＳ２１）、算出した閾値により物理量分布データを２値化してドット面積を算出する（ステップＳ２２）。
【００２９】
このドット面積を算出する第１の方法は各マスク２７の物理量分布データの最大値(dmax)ijと最小値(dmin)ijとから閾値(th1)ijを下記（３）式で設定する。
(th1)ij＝k・(dmax)ij＋(1-k)・(dmin)ij、0.0<k<1.0 （３）
【００３０】
そして設定した閾値(th1)ijにより物理量分布データを２値化してドット面積(S1)ijを算出する。第２の方法は、各マスク２７の物理量分布データの地肌部(非画像部)のデータ値の最大値(d2max)ijと最小値(d2min)ijのいずれかを用いて、各マスク２７毎にシェーディング補正を施した閾値(th2)ijを設定する。例えば物理量が反射率の場合には、下記（４）式を用いて閾値(th2)ijを設定する。
(th2)ij＝th0 /(d2max)ij、ここでth0は定数 （４）
【００３１】
そして設定した閾値(th2)ijにより物理量分布データを２値化してドット面積(S1)ijを算出する。
【００３２】
これらの方法によれば、画像取り込み時の光量ムラなどの影響を受ずにドット面積を安定して算出することができる。なお、画像内で一定の閾値th3を用いてドット面積を算出しても良い。
【００３３】
このようにしてドッド特徴量検出部９において非画像部(地肌部)のノイズによる影響を低減した正確なドット特徴量を検出して表示部５に表示するとともに出力部６からプリンタ等に出力する。
【００３４】
上記各実施形態においてはマスク設定部７とドット位置算出部８とドット特徴量検出部９を有するドット解析装置１やマスク設定部７とドット位置算出部８とドット特徴量検出部９とドット予測位置算出部１５とドット位置ずれ算出部１６を有するドット解析装置を使用して画像パターンのドットを解析した場合について説明したが、これに限らない。汎用のコンピュータ装置を用いても、同等処理を行わせることが可能である。すなわち、図１１のブロック図に示すように、ＣＰＵ５５、ＲＡＭ５６、表示部５７、キーボード５８、マウス５９、ＨＤＤインタフェース６０、ＦＤインタフェース６１、プリンタ６４等を有するコンピュータ５３にデータ入力部６３を介して画像入力装置５４を接続し、前述した如きのドットの解析プログラム５１をハードディスク等の外部記憶装置５２に格納しておき、コンピュータ５３が、外部記憶装置５２に格納した解析プログラム５１を読み込み、画像入力装置５４から入力した画像パターンのドットを解析するようにしても良い。このようにドットの解析プログラム５１をハードディスク等の外部記憶装置５２に格納しておくことにより、コンピュータ５３を使用して画像パターンのドットを容易に解析することができる。
【００３５】
本発明の実施形態においては、以上説明したように、被評価画像の画像データを２次元の物理量分布データとして読み取り、読み取った物理量分布データから各ドットの重心位置を算出し、算出された各ドットの重心位置を中心にして被評価画像のドット配列周期よりも小さなサイズのマスクを設定し、設定されたマスク内の画像データに基づきドットの特徴量を算出するようにしたから、非画像部(地肌部)のノイズによる影響を低減した正確なドット特徴量を検出することができる。
【００３６】
特に、各ドットの重心位置を算出する際には、画像入力手段によって読み取られた２次元の物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて２次元の物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出しているから、正確なドット配列周期と配列角度に基づいて各ドットの重心位置を算出することができ、記録紙などの記録媒体の膨張収縮や画像形成装置の倍率誤差やスキューと画像入力装置の倍率誤差や被評価画像の配置角度誤差などの影響を受けにくくなる。
【００３７】
付言すれば、特許文献２同様に、ドットの特徴量を算出するとき、各マスク内の物理量分布データの縦方向と横方向の１次元データの最大値と最小値に基づき設定した閾値により各ドットのドット径を算出し、各マスク内の物理量分布データの最大値と最小値から各ドットのドット強度とドット面積を算出しているので、非画像部(地肌部)のノイズによる影響を低減した正確なドット特徴量を検出することができるとともに、ドットの形状や濃度分布が複雑なドットに対してもドットの特徴量を精度良く検出することができる。また、ＣＣＤカメラのように光量ムラむらのある被評価画像についてもその影響を受けずに正確にドットの特徴量を検出することができている。
【００３８】
以上、本発明の好適な実施の形態により本発明を説明した。ここでは特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範囲な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の実施形態装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態装置のドット解析処理を示すフローチャートである。
【図３】被評価画像の画像パターンを示す模式図である。
【図４】物理量分布データを分割した状態を示す模式図である。
【図５】入力された物理量分布データを示す配置図である。
【図６】２値化した物理量分布データの配置図である。
【図７】区画内での二次元周波数スペクトル算出結果の一例を示す図である。
【図８】各ドットにマスクを設定した状態を示す配置図である。
【図９】ドット特徴量を算出する処理を示すフローチャートである。
【図１０】ドット物理量と１次元データの分布図である。
【図１１】別な実施形態の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００４０】
１ ドット解析装置
３ 画像入力部
４ メモリ
７ マスク設定部
８ ドット位置算出部
９ ドット特徴量検出部
１０ ドット平均分布算出部
１１ ｘ方向ドット径算出部
１２ ｙ方向ドット径算出部
１３ ドット強度算出部
１４ ドット面積算出部
１５ ドット予測位置算出部
１６ ドット位置ずれ算出部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被評価画像の画像データを２次元の物理量分布データとして読み取る画像入力手段と、
読み取った物理量分布データから各ドットの重心位置を算出するドット位置算出手段と、
前記ドット位置算出手段により算出された各ドットの重心位置を中心にして前記被評価画像のドット配列周期よりも小さなサイズのマスクを設定するマスク設定手段と、
各ドットの前記マスク設定手段により設定されたマスク内の画像データに基づき、ドットの特徴量を算出するドット特徴量算出手段とを有するドット解析装置において、
前記ドット位置算出手段は、前記画像入力手段によって読み取られた前記２次元の物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて２次元の物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出することを特徴とするドット解析装置。
【請求項２】
前記ドット特徴量算出手段は、各マスク内の物理量分布データの縦方向と横方向の１次元データの最大値と最小値に基づき設定した閾値により各ドットのドット径を算出し、各マスク内の物理量分布データの最大値と最小値から各ドットのドット強度とドット面積を算出することを特徴とする請求項１記載のドット解析装置。
【請求項３】
被評価画像の画像データを２次元の物理量分布データとして読み取るステップと、
読み取った物理量分布データから各ドットの重心位置を算出するステップと、
算出された各ドットの重心位置を中心にして被評価画像のドット配列周期よりも小さなサイズのマスクを設定するステップと、
設定されたマスク内の画像データに基づきドットの特徴量を算出するステップとを有するドット解析方法において、
ドットの重心位置を求める時、読み取られた２次元の物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて２次元の物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出することを特徴とするドット解析方法。
【請求項４】
前記ドットの特徴量を算出するとき、各マスク内の物理量分布データの縦方向と横方向の１次元データの最大値と最小値に基づき設定した閾値により各ドットのドット径を算出し、各マスク内の物理量分布データの最大値と最小値から各ドットのドット強度とドット面積を算出することを特徴とする請求項３に記載のドット解析方法。
【請求項５】
請求項３または４に記載のドット解析方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１】
被評価画像の画像データを２次元の物理量分布データとして読み取る画像入力手段と、
読み取った物理量分布データから各ドットの重心位置を算出するドット位置算出手段と、
前記ドット位置算出手段により算出された各ドットの重心位置を中心にして前記被評価画像のドット配列周期よりも小さなサイズのマスクを設定するマスク設定手段と、
各ドットの前記マスク設定手段により設定されたマスク内の画像データに基づき、ドットの特徴量を算出するドット特徴量算出手段とを有するドット解析装置において、
前記ドット位置算出手段は、前記画像入力手段によって読み取られた前記２次元の物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて２次元の物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出することを特徴とするドット解析装置。
【請求項２】
前記ドット特徴量算出手段は、各マスク内の物理量分布データの縦方向と横方向の１次元データの最大値と最小値に基づき設定した閾値により各ドットのドット径を算出し、各マスク内の物理量分布データの最大値と最小値から各ドットのドット強度とドット面積を算出することを特徴とする請求項１記載のドット解析装置。
【請求項３】
被評価画像の画像データを２次元の物理量分布データとして読み取るステップと、
読み取った物理量分布データから各ドットの重心位置を算出するステップと、
算出された各ドットの重心位置を中心にして被評価画像のドット配列周期よりも小さなサイズのマスクを設定するステップと、
設定されたマスク内の画像データに基づきドットの特徴量を算出するステップとを有するドット解析方法において、
ドットの重心位置を求める時、読み取られた２次元の物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて２次元の物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出することを特徴とするドット解析方法。
【請求項４】
前記ドットの特徴量を算出するとき、各マスク内の物理量分布データの縦方向と横方向の１次元データの最大値と最小値に基づき設定した閾値により各ドットのドット径を算出し、各マスク内の物理量分布データの最大値と最小値から各ドットのドット強度とドット面積を算出することを特徴とする請求項３に記載のドット解析方法。
【請求項５】
請求項３または４に記載のドット解析方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１０−８６０８６（Ｐ２０１０−８６０８６Ａ）
【公開日】平成２２年４月１５日（２０１０．４．１５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２５１８９２（Ｐ２００８−２５１８９２）
【出願日】平成２０年９月２９日（２００８．９．２９）
【出願人】（０００００６７４７）株式会社リコー (37,907)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年４月１５日（２０１０．４．１５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年９月２９日（２００８．９．２９）
【出願人】（０００００６７４７）株式会社リコー (37,907)
【Ｆターム（参考）】
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