画像評価装置及び画像形成装置
【課題】画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現すること。
【解決手段】テストプリント画像の画像情報をフーリエ変換して空間周波数特性Ｒａｐｓ（ｕ，ｖ）を算出するフーリエ変換部１０２と、少なくとも二以上の帯域フィルタを用いてフーリエ変換部１０２により算出された空間周波数特性Ｒａｐｓ（ｕ，ｖ）の帯域を制限する帯域フィルタ作用部１０３と、帯域フィルタ作用部１０３により制限された空間周波数特性Ｒａｐｓ（ｕ，ｖ）の帯域内の情報に基づき、テストプリント画像についての画像ノイズの評価値を算出する評価処理部１０４とを備える。
【解決手段】テストプリント画像の画像情報をフーリエ変換して空間周波数特性Ｒａｐｓ（ｕ，ｖ）を算出するフーリエ変換部１０２と、少なくとも二以上の帯域フィルタを用いてフーリエ変換部１０２により算出された空間周波数特性Ｒａｐｓ（ｕ，ｖ）の帯域を制限する帯域フィルタ作用部１０３と、帯域フィルタ作用部１０３により制限された空間周波数特性Ｒａｐｓ（ｕ，ｖ）の帯域内の情報に基づき、テストプリント画像についての画像ノイズの評価値を算出する評価処理部１０４とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、記録媒体上にインクやトナー等の色材で形成された画像を分析して、その画像を形成した画像形成装置を検査するためのデータを提供する画像評価装置及びその画像評価装置を備えた画像形成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の画像形成装置（プリンタや複写機など）には、予め与えられている画像信号又は画像作成用プログラムを動作させて、テストプリント画像として必要な画像を形成させるテストプリントモードが用意されているものがある。テストプリント画像としては、文字画像や色味確認画像などと共に、一様なベタ画像、とりわけ一様なハーフトーン画像が一般的である。一様なハーフトーン画像は画像形成装置の微細な変動に影響されやすく、画像形成装置の詳細な運転状態を把握するためには簡便な画像である。ユーザ又はサービスマンは、記録媒体上に形成されたテストプリントを参照して、ハーフトーン画像に発生したバンディングやスジなどを目視で判断する。これにより、ユーザやサービスマンは画像形成装置の出力画像を評価でき、場合によっては異常状態の原因個所の推定まで行うことができる。この場合サービスマン又はユーザは、形成される画像を評価し、異常の原因と推定される画像形成装置の各種パラメータを操作したり、あるいは不具合箇所を修理したりして画像形成装置を適切な状態又は好みの状態に調整することができる。尚、バンディングとは本来一様であるべき画像濃度に帯状の濃淡の濃度変化が連続的に生じている状態であり、スジとは濃淡の変化部分の濃度勾配が急峻な線状の画像である。
【０００３】
また、画像形成装置の定着部の下流側に設けた画像読み取り部により記録媒体に記録されたテストプリント画像を読み取って、読み取り結果に基づいて状態を把握できる画像形成装置も提案されている。また、複写機等であれば複写機自体が備える画像スキャナにより記録媒体に記録されたテストプリント画像を読み取って、読み取り結果に基づいて状態を把握できる画像形成装置も提案されている。このような画像形成装置では、テストプリント画像のバンディングやスジなどを、画像読み取り部で読み取った画像から検出する。バンディングやスジの検出は、読み取られた画像データ、すなわち輝度又は濃度あるいは色味成分の平均値及び標準偏差を求めることで行われる。また、読み取った画像データにフーリエ変換を施して変換後のフーリエ係数から得られる周波数特性に基づいてブレやムラやスジを判断する評価法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この評価法は、特定の周波数のパワースペクトルの増減でその周波数の画像ノイズの増減が判断可能であり、周波数が特定できる原因（例えば駆動ギアやスキャナモータなど）の劣化部品交換などのメンテナンスに利用が可能である。
【０００４】
また、周期が揺らぐものや、ある帯域で周期がランダムに変化する等の周期性の低い画像ノイズにおいて特定の周波数のパワースペクトルを観察すると、パワースペクトルの大きさの再現性が低く、画像ノイズの検出能力が低い。このような周期性の低い画像ノイズの評価に有効な手法として、帯域フィルタを用いる手法がある。すなわち、帯域フィルタと、画像の濃度変動のパワースペクトルとのカスケード値を積分する手法である。帯域フィルタを用いレンジを持った周波数帯を評価対象とすることで、そのレンジ内の周期であれば、周期性の低い画像ノイズに対しても検出感度が高い。代表的な帯域フィルタとして、例えば、視覚の空間周波数特性（ＶＴＦ：Ｖｉｓｕａｌ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）が知られている。それを用いた画質評価法として、Ｘｅｒｏｘ社のＤｏｏｌｅｙ及びＳｈａｗによって定義された粒状度ＧＳが知られている（例えば、非特許文献１参照）。これは、画像の濃度変動のパワースペクトル（以下、ＷＳ（ｆ））と、ＶＴＦとのカスケード値が積分された数値である。粒状度ＧＳは、次式によって求められる。
【数１】
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−３６４３７号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｒ．Ｐ．Ｄｏｏｌｅｙ ａｎｄ Ｒ．Ｓｈａｗ：”Ｎｏｉｓｅ Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ ｉｎ Ｅｌｅｃｔｒｏ−ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｙ”，Ｊ．Ａｐｐｌ．Ｐｈｏｔｏｇｒ．Ｅｎｇ．，５，ｐｐ．１９０−１９６（１９７９）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、画像ノイズによる画像不良は、現象ごとにさまざまな帯域を持つ。そして、メーカーやメンテナンス業務を行うサービスマンは、同じ１次元画像ノイズであっても発生する周波数帯によって表現を替えることで、現象の識別を行っている。一般的に、バンディングはおおよそ１０ｍｍピッチ以下の高周波な帯域をもつ画像ノイズを言う。一方、１０ｍｍピッチ以上の低周波な帯域をもつ一次元ノイズは濃度むらと表現され、バンディングと区別する傾向がある。尚、図７（ａ）にバンディングと濃度むらの画像を示す。また、スジも低周波な周波数特性を示す場合が多い。高周波ノイズのバンディングは、像形成や転写材搬送に用いるローラなど駆動を伝達するギア一歯の噛み合いや、像形成の電気的ノイズに起因し、低周波ノイズの濃度むらは像形成や転写材搬送に用いるローラの偏芯や回転むらなどに起因する。
【０００８】
次に、転写起因及び定着起因の２次元画像ノイズについて説明する。転写起因のノイズは高周波の周波数帯を持つことが多い。過剰な転写バイアスによってトナーの電荷が中和されたり又は反転したりして、トナーが転写材へ一様に転写されず「ガサツキ」と呼ばれる高周波ノイズが発生する。定着起因の場合には、過定着によって紙目が浮かび上がるまだらと呼ばれる低周波ノイズが発生する。図７（ｂ）にガサツキとまだらの画像、図７（ｃ）にガサツキとまだらのノイズの周波数特性を示す。
【０００９】
これらの異なる周波数特性を持つ画像ノイズにＶＴＦのような広帯域の帯域フィルタを適応すると、バンディングやスジなどの画像不良現象の識別が不可能であった。同様に、ガサツキやまだらの画像不良現象の識別ができず、原因の推定が不可能であった。例として、図７（ｄ）に粒状度ＧＳを算出するためのＶＴＦと周波数特性を記したグラフを示す。ＶＴＦが各現象のノイズの周波数帯域を包括するため、画像不良現象の識別ができず、原因（定着か転写か）の特定が不可能であった。従来手法では画像不良の原因や現象が精度良く特定できないことから、プロセス条件を変更するなどのプリンタとして改善の対応がとれずにいた。また、サービスマン対応において、画像不良の現象やその程度、原因をサービスマンが判断するため、サービスマンの主観で判断基準が異なったり、サービスマン対応のダウンタイムの問題もあった。
【００１０】
本発明は、このような課題及び他の課題のうち、少なくとも１つを解決することを目的とする。本発明では、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
前記課題を解決するために、本発明は以下の構成を備える。
【００１２】
（１）入力された評価対象画像の画像情報に基づき画像ノイズの評価を行う画像評価装置であって、評価対象画像の画像情報をフーリエ変換して空間周波数特性を算出するフーリエ変換手段と、少なくとも二以上の帯域フィルタを用いて前記フーリエ変換手段により算出された空間周波数特性の帯域を制限するフィルタ手段と、前記フィルタ手段により制限された前記空間周波数特性の帯域内の情報に基づき、前記評価対象画像についての画像ノイズの評価値を算出する評価手段と、を備えることを特徴とする画像評価装置。
（２）評価対象画像を形成する画像形成手段と、前記画像形成手段により形成された評価対象画像を読み取る画像読取手段と、前記（１）に記載の画像評価装置と、を備え、前記画像評価装置は、前記画像読取手段により読み取った前記評価対象画像の画像情報が入力されることにより画像ノイズの評価を行うことを特徴とする画像形成装置。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施例１の画像形成装置の構成を示す図、制御基板、入出力装置の電気的構成の説明図
【図２】実施例１の画像の状態を判断する画像解析部のブロック図、帯域フィルタのリストを示す表、ガサツキとまだらの周波数特性に特化した帯域フィルタを付与したグラフ
【図３】実施例１のテストプリント画像のレイアウトを示す図、評価結果の一覧を示す表
【図４】実施例１の客観評価とまだら又はガサツキの主観評価値の相関を示す図
【図５】実施例３の画像形成装置の構成を示す図、制御基板、外付け入出力装置の電気的構成の説明図、ＣＩＳ装置を説明する断面図
【図６】実施例４の画像形成装置のプロセス条件のフィードバックルーチンを説明するフローチャート
【図７】従来例のバンディング、濃度むら、ガサツキ、まだらの画像を示す図、ガサツキとまだらのノイズの周波数特性を示すグラフ、粒状度ＧＳを算出するためのＶＴＦと周波数特性を示すグラフ
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に、本発明に係わる実施の形態を、図面を参照して詳しく説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、特に特定的な記載がない限りは、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【実施例１】
【００１６】
＜画像形成装置の構成＞
図１（ａ）は、実施例１の画像形成装置の構成を示す図である。本実施例の画像形成装置は、リーダスキャナ部１とプリンタ部２０により構成される。本実施例の画像評価におけるテストプリント画像（評価対象画像）は、プリンタ部２０によって形成され、リーダスキャナ部１によって読み取られる。リーダスキャナ部１は、原稿台ガラス２上と圧板３の間に載置された原稿を、蛍光灯やＬＥＤなどの光源４及び反射ミラー５により走査し、原稿からの反射光を反射ミラー６、７及び８にてレンズ９を通過させＣＣＤ１０によりデジタル画像信号に変換する。一方、ＣＣＤ１０により読み取られたデジタル画像信号は、不図示の画像処理装置により、フィルタ処理、濃度変換、γ変換などを経てプリンタ部２０内の半導体レーザ２１を駆動すべき画像信号に変換される。半導体レーザ２１により発生したレーザビームは、スキャナモータ２２及び回転多面鏡２３の回転によりレンズ２４及び反射ミラー２５を経て像担持体である感光ドラム２６に所望の解像度で照射される。感光ドラム２６は予め帯電ローラ２７により印加される帯電バイアスにより均一な電位を帯びており、レーザビームによる走査で画像情報に応じた静電潜像が形成される。感光ドラム２６上（像担持体上）の静電潜像は、現像器２９からのトナーによりトナー像として顕像化される。このトナー像は、転写ローラ３２及び転写ローラ３２により印加される所定の転写バイアスにより、給紙デッキ３３から給紙された転写紙３４に転写される。この後搬送ベルト３５により転写紙３４は搬送され、定着器３６において、所定の定着温度により転写紙上に未定着のトナー画像が定着される。トナー像が定着した転写紙３４は、搬送ローラ対３８、３９により機外に排紙される。なお、転写ローラ３２の位置で転写紙上に転写されずに残留した転写残トナーはクリーナー３７により感光ドラム２６から剥ぎ取られる。
【００１７】
図１（ｂ）は、画像形成装置内部の制御基板及び入出力装置について電気的構成を説明する図である。図１（ｂ）において、制御基板３０１内には制御プログラムの記述されたＲＯＭ７０と、プログラム上の必要データの一時記憶素子であると同時に、画像信号を展開するＲＡＭ７１がＣＰＵ７２に接続されている。またインターフェイス素子であるＩ／Ｏ ７３と、データの変換素子であるＡ／Ｄ変換器７４及びＤ／Ａ変換器７５が外部の入出力装置と接続され、制御基板３０１と入出力装置間で情報が入出力される。そして制御基板３０１には、画像の入力部としてリーダスキャナ部１が接続されている。更に、制御基板３０１には、画像形成装置の状態を表示する表示部９０と、画像の状態を判断する画像解析部９１と、画像形成装置各部の制御を行う各種制御部９２が接続されている。ここで画像解析部９１は、後述する図２（ａ）に示す構成を専用のハードウェアで備えたものとして本実施例では説明する。尚、画像解析部９１は、制御基板３０１のＣＰＵ７２が実行するＲＯＭ７０に記憶されたプログラムとしてソフトウェアで実現されるものとしても良い。また、画像解析部９１は、解析対象の画像データ、解析処理途中の画像データ又は結果のデータを保存するためのメモリ９１０を有する。
【００１８】
＜画像評価＞
本実施例では、例えばバンディング、濃度むら又はスジ、ガサツキ、まだらといった画像ノイズを評価対象とする。ここで、バンディング、濃度むら又はスジは、図７（ａ）に示すように、画像の一方向にのみ周期的に又は非周期的に変化する画像ノイズで、これらを１次元の画像ノイズとする。尚、画像の一方向とは、転写紙の搬送方向又は主走査方向（転写紙の搬送方向に直交する方向）のいずれかである。１次元の画像ノイズは、例えば本実施例では１０ｍｍを閾値とし、１０ｍｍ未満のピッチで変化する高周波のものをバンディング、１０ｍｍ以上のピッチで変化する低周波のものを濃度むら又はスジとする。尚、スジとは濃度むらに比べて濃淡の変化部分の濃度勾配が急峻な線状の画像ノイズである。また、ガサツキ及びまだらは、図７（ｂ）に示すように、画像全体にわたって周期的に又は非周期的に変化が生じる画像ノイズで、これらを２次元の画像ノイズとする。２次元の画像ノイズのうち、高周波のものをガサツキ、低周波のものをまだらとする。
【００１９】
図２（ａ）は、本実施例の画像の状態を判断する画像解析部９１のブロック図である。まず、２次元の画像ノイズの解析について説明する。リーダスキャナ部１のＣＣＤ１０により読み取られた画像データは、制御基板３０１を介して画像解析部９１に入力され、前処理部１００により画像の加工が行われる。本実施例では、前処理部１００は、ＣＣＤ１０で読み込んだ２次元的な輝度情報から解析対象の範囲分（以後、評価範囲と呼ぶ）だけ画像解析部９１の備えるメモリ９１０に保持する。評価範囲は、メモリ９１０の容量に応じた適切な範囲とする。明度変換部１０１は、不図示の輝度−明度変換テーブルを有する。明度変換部１０１は、メモリ９１０に保持された２次元の輝度情報を読み出し、その輝度情報を明度に変換し、再度メモリ９１０に明度情報として保持する。
【００２０】
フーリエ変換部１０２は、明度変換部１０１により生成された２次元の明度情報をメモリ９１０から読み出し、フーリエ変換する。下記式は、評価範囲の明度情報Ｌ＊（ｘ，ｙ）をフーリエ変換し、空間周波数特性Ｒａｐｓ（ｕ，ｖ）を求めるものである。
【数２】
Ｍ、Ｎ：評価範囲の縦・横画素数
Ｃ ：円周
ｄｐｉ：画像解像度
【００２１】
帯域フィルタ作用部１０３はフーリエ変換部１０２により生成された空間周波数特性Ｒａｐｓ（ｕ，ｖ）に所望の帯域フィルタをかけ、ウィーナースペクトルＷＳ２Ｄ（ｕ，ｖ）を求める。
【数３】
ここでＢＰＦ２Ｄ（ｕ，ｖ）は２次元の画像ノイズの評価用の帯域フィルタである。
【００２２】
評価処理部１０４はウィーナースペクトルＷＳ２Ｄ（ｕ，ｖ）の積分値を算出し、評価値とする。評価値が大きいほど画像に２次元の画像ノイズが多く含まれ、画像の劣化を表している。評価処理部１０４は算出した評価値をメモリ９１０に保存する。
【００２３】
以上、２次元の画像ノイズの解析について述べたが、バンディングやスジなど１次元の画像ノイズを解析する場合は、あえて２次元で演算する必要はない。そのため１次元の画像ノイズを解析する場合は、前処理部１００において読み取った画像を転写紙の搬送方向、あるいは感光ドラムなどの長手方向に領域を分けて短冊状の範囲の短辺方向に並ぶ画素値を平均して長辺方向に並んだ１次元化情報とする。明度変換部１０１は、２次元の画像ノイズの場合と同様に、前処理部１００でメモリ９１０に保存した評価範囲の１次元の輝度情報を１次元の明度情報Ｌ＊（ｙ）に変換する。フーリエ変換部１０２は、明度変換部１０１で変換した明度情報Ｌ＊（ｙ）に１次元のフーリエ変換を行い、空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）を求める。
【数４】
【００２４】
帯域フィルタ作用部１０３は、フーリエ変換部１０２で変換した空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）に所望の帯域フィルタをかけ、ウィーナースペクトルＷＳ１Ｄ（ｖ）を求める。
【数５】
【００２５】
評価処理部１０４は、帯域フィルタ作用部１０３で求めたウィーナースペクトルＷＳＢＰＦ（ｖ）の積分値を算出し、１次元の画像ノイズの評価値とする。
【００２６】
図２（ｂ）は、帯域フィルタ作用部１０３が有する複数個の帯域フィルタＢＰＦ（Ｂａｎｄ Ｐａｓｓ Ｆｉｌｔｅｒ）のリストである。ＢＰＦ２Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｕ，ｖ）は２次元の高周波ノイズを評価するための帯域フィルタ（２次元高周波帯域フィルタ）であり、主に転写などに起因するガサツキなどの高周波ノイズに対応する。また、ＢＰＦ２Ｄ−Ｌｏｗ（ｕ，ｖ）は２次元の低周波ノイズを評価するための帯域フィルタ（２次元低周波帯域フィルタ）であり、主に定着などに起因するまだらなどの低周波ノイズに対応する。尚、ｒ＝√（ｕ２＋ｖ２）である。また、ＢＰＦ１Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｖ）は１次元の高周波ノイズを評価するための帯域フィルタ（１次元高周波帯域フィルタ）であり、主にバンディングなどの高周波ノイズに対応する。また、ＢＰＦ１Ｄ−Ｌｏｗ（ｖ）は１次元の低周波ノイズを評価するための帯域フィルタ（１次元低周波帯域フィルタ）であり、主に濃度むらやスジなどの低周波ノイズに対応する。
【００２７】
帯域フィルタ作用部１０３において、ＢＰＦ２Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｕ，ｖ）を作用させればガサツキなどの転写起因の画像ノイズ、ＢＰＦ２Ｄ−Ｌｏｗ（ｕ，ｖ）を作用させればまだらなどの定着起因の画像ノイズを評価することとなる。また、帯域フィルタ作用部１０３において、ＢＰＦ１Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｖ）を作用させればバンディングなどの高周波な１次元の画像ノイズ、ＢＰＦ１Ｄ−Ｌｏｗ（ｖ）を作用させれば濃度むらやスジなどの低周波な１次元の画像ノイズを評価することとなる。
【００２８】
図２（ｃ）にガサツキとまだらの周波数特性に特化した帯域フィルタを付与したグラフを示す。図中、２Ｄ＿帯域フィルタ１は図２（ｂ）の２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｕ，ｖ）であり、２Ｄ＿帯域フィルタ２は図２（ｂ）の２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｌｏｗ（ｕ，ｖ）である。帯域フィルタ作用部１０３が空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）に２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｕ，ｖ）を作用させると、図示のようにガサツキに対応する帯域内の周波数のみ抽出できる。帯域フィルタ作用部１０３が空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）に２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｌｏｗ（ｕ，ｖ）を作用させると、図示のようにまだらに対応する帯域内の周波数のみ抽出できる。このように、従来の図７（ｄ）のＶＴＦではガサツキとまだらを切り分けて評価できなかったのに対し、本実施例では、ガサツキとまだらを切り分けて評価できる。尚、１次元の画像ノイズを抽出するための１次元高周波帯域フィルタＢＰＦ１Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｖ）及び１次元低周波帯域フィルタＢＰＦ１Ｄ−Ｌｏｗ（ｖ）についても図２（ｃ）に示すグラフと同様である。すなわち、１次元高周波帯域フィルタＢＰＦ１Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｖ）は、空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）の帯域を、１０ｍｍに相当する周波数である閾値以上の帯域に制限するもので、バンディングを抽出できる。一方、１次元低周波帯域フィルタＢＰＦ１Ｄ−Ｌｏｗ（ｖ）は、空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）の帯域を、１０ｍｍに相当する周波数である閾値未満の帯域に制限するもので、濃度むら又はスジを抽出できる。このように本実施例では、帯域フィルタ作用部１０３は少なくとも二以上の帯域フィルタを有する。
【００２９】
＜本実施例と主観評価、従来例との比較＞
画像ノイズの評価の一例として、図３（ａ）の配置のハーフトーン画像を１４枚印字し、まず主観評価を行った。主観評価の評価条件は、色温度５０００ケルビン、照度６００ルクスの環境で、３０人の被験者でテストを行った。主観評価は順序尺度法を用い、ガサツキとまだらそれぞれについて被験者に順列をつけてもらった。一方、本実施例の２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｕ，ｖ）を用いガサツキを、２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｌｏｗ（ｕ，ｖ）を用いまだらを評価した。また、本実施例との比較対象として、従来のＶＴＦを帯域フィルタとして同一画像を別途評価した。以上の評価結果を図３（ｂ）に示す。各々画像の主観評価値とそれぞれの帯域フィルタを用いて数値化した客観評価値を一覧にして示す。また、この評価結果をグラフに示す。図４（ａ）はまだら評価の結果であり、図４（ｂ）はガサツキの評価結果である。
【００３０】
まだらにおける主観評価との相関は、ＶＴＦを帯域フィルタとして用いた場合は０．７０であり、本実施例の２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｌｏｗ（ｕ，ｖ）を用いた場合は０．８９であった。すなわち、本実施例の２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｌｏｗ（ｕ，ｖ）を用いた場合の強い相関が確認された。また、ガサツキにおける主観評価との相関は、ＶＴＦを帯域フィルタとして用いた場合は０．６１であり、２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｕ，ｖ）を用いた場合は０．８７であった。すなわち、本実施例の２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｕ，ｖ）を用いた場合の強い相関が確認された。つまり、従来のＶＴＦを帯域フィルタとして用いるよりも、ガサツキ評価に適した２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｕ，ｖ）やまだら評価に適した２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｌｏｗ（ｕ，ｖ）を用いることで、次の効果が得られる。すなわち、画像ノイズについて、まだらやガサツキなどの現象に特化した評価を精度良く行うことができる。また、１次元の画像ノイズに対しても、１次元高周波帯域フィルタＢＰＦ１Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｖ）及び１次元低周波帯域フィルタＢＰＦ１Ｄ−Ｌｏｗ（ｖ）を用いることで、バンディングや濃度むら又はスジなどの現象に特化した評価を精度良く行うことができる。尚、本実施例では、４つの画像ノイズの現象に特化した４つの帯域フィルタを例として説明したが、画像ノイズの現象に応じて画像ノイズの原因を切り分けられるような複数のフィルタを用いることが可能である。
【００３１】
このように、本実施例では、複数個の帯域フィルタを予め有し、それらの帯域フィルタが画像不良の現象に対応し、画像の周波数特性をそれら帯域フィルタで帯域制限する構成とする。これにより本実施例によれば、ガサツキやまだら、バンディングやスジなどの画像不良現象の識別や、転写や定着などの画像不良の原因が推定できる。そして、制御基板３０１のＣＰＵ７２は、メモリ９１０に保存された評価値を解析結果として読み込み、例えば画像形成装置の表示部９０に表示させて、ユーザやサービスマンに告知する。尚、本実施例では、明度において説明したが、ａ＊やｂ＊などの他のカラーチャンネル各々において複数個の帯域フィルタで帯域制限を行うでもかまわない。また、Ｌａｂ表色系のみならず、Ｌｃｈ表色系など他の表色系でも同様である。
【００３２】
以上、本実施例によれば、画像形成装置により媒体上に形成された画像を読み取って得られる画像データについて、画像不良現象の識別や、転写や定着などの画像不良の原因が推定できる。そして、主観的な評価に依存することなく客観的に評価することが可能である。特に、画像に表れるバンディングやスジ、ガサツキやまだら等の現象や原因の異なる乱れのうち、それら現象を切り分け、また、原因を特定することで、その画像の乱れに対する対処が容易であるのみならず、根本的な原因に対する対応が可能となる。このように本実施例によれば、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することができる。
【実施例２】
【００３３】
実施例２の画像形成装置は、図１（ａ）の画像形成装置からリーダスキャナ部１を外した画像形成装置と、画像形成装置とは別体の外付けリーダスキャナによって定着後の画像が電子的に読み取られる構成である。すなわち本実施例では、印刷機能のみを備えるシングルファンクションプリンタと外付けリーダスキャナを、ホストコンピュータを介して、もしくはネットワークを介して接続した構成を想定する。
【００３４】
外付けリーダスキャナより取得される画像データは、例えばＲ（Ｒｅｄ）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）、Ｂ（Ｂｌｕｅ）の各色成分信号を含んで構成される。例えば、ホストコンピュータにインストールしたソフトウェアである不図示の色情報変換手段（以降、色情報変換部とする）により、外付けリーダスキャナより入力された画像データを色情報に変換する。本実施例では、ホストコンピュータにおいてＲＧＢ値をＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の成分に変換することで、Ｌ＊、すなわち明度情報を取得する。従って、実施例１の図２（ａ）の前処理部１００、明度変換部１０１の動作は、ホストコンピュータにおいて例えばドライバにより行われる。ホストコンピュータにおいて変換された明度情報は、図２（ａ）のフーリエ変換部１０２に入力され、その後、実施例１と同様のステップで画像評価がなされる。フーリエ変換部１０２以降の処理は実施例１と同様であるため説明を省略する。
【００３５】
以上本実施例によれば、色情報変換手段を有する別体のリーダスキャナを接続し、その別体のリーダスキャナを画像読取手段とすることで、シングルファンクションプリンタでも実施例１と同様の評価が可能となる。そして、画像不良の原因や現象を精度良く特定できるようになる。そして、プロセス条件や画像処理条件にフィードバックをかけるなど、プリンタとして改善の対応が可能となる。また、サービスマン対応において、画像不良の現象やその程度、原因を客観的に評価可能となり、サービスマンの主観で判断基準が異なるなどの問題や、サービスマン対応のダウンタイムの問題が回避される。このように本実施例によれば、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することができる。
【実施例３】
【００３６】
図５（ａ）は、実施例３の画像形成装置について説明する図である。本画像形成装置は、図１（ａ）の画像形成装置からリーダスキャナ部１を外し、定着器３６の下流側、搬送ローラ対３８、３９の間に密着イメージセンサ（Ｃｏｎｔａｃｔ Ｉｍａｇｅ Ｓｅｎｓｏｒ）（以降ＣＩＳ）装置５０を配置する。ＣＩＳ装置５０は、定着後の画像を電子的に輝度成分で読み取る。
【００３７】
図５（ｂ）は、画像形成装置内部の制御基板及び外付けの入出力装置について電気的構成を説明する図である。実施例１で説明した図１（ｂ）と同じ構成には同じ符号を付し説明を省略する。ＣＩＳ装置５０で読み取られた画像データ（画像情報）は、制御基板３０１を介して画像解析部９１に入力される。取得された輝度情報は図２（ａ）の前処理部１００に入力され、もしくは、前処理が必要ない場合は明度変換部１０１に入力される。尚、ＣＩＳ装置５０で転写紙３４上の定着後の画像を読み取る本実施例においては、プリンタ部２０の内部で転写紙３４の搬送を制御している状態であり、転写紙３４上の画像がＣＩＳ装置５０に到達するタイミングは予めわかっており、画像位置がわかる。このため、実施例１のように手動でリーダスキャナ部１にテストプリント画像を載置する場合のように前処理部１００による評価範囲を抽出する前処理を行う必要がない場合がある。その後、実施例１と同様のステップで画像評価がなされる。この処理は実施例１と同様であるため説明を省略する。
【００３８】
＜ＣＩＳ装置の構成＞
図５（ｃ）は、ＣＩＳ装置５０について説明する断面図である。搬送ローラ対３８、３９に囲まれた領域に、ＣＩＳ装置５０が対向板５１とでギャップＧを構成するように配置されている。このギャップＧを定着ローラから排出された転写紙３４が通過した際に、転写紙上のトナー像をＣＩＳ装置５０が検知するようになっている。ＣＩＳ装置５０は、転写紙上のトナー像に光を照射するＬＥＤアレイ６０と、転写紙３４の摺擦や紙紛などから内部を保護するコンタクトガラス６１とを有する。更にＣＩＳ装置５０は、転写紙３４からの投影光束を導くセルフォック（登録商標）ガラス６２と、投影画像として読み取るフォトダイオード６３とを有する。ＣＩＳ装置５０は、例えば長手方向約３００ｍｍ、長手方向解像度２４００ｄｐｉの高精細センサーで、本画像形成装置内部での通紙方向解像度は２４００ｄｐｉとなっている。またＣＩＳ装置５０は８ビット２５６階調の輝度信号情報として得られるため階調性についても緻密な判定が可能である。
【００３９】
本実施例によれば、ＣＩＳ装置５０のような画像読み取り手段を定着後の転写紙搬送路に配置し、作像プロセスを実施しながら画像を読み取るオンライン画像評価が可能となる。オンライン評価なので、テストプリントの印刷と評価、そして実施例４で説明する評価結果のフィードバックを自動で行うことが可能となり、ユーザの手間を軽減することができる。このように本実施例によれば、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することができる。
【実施例４】
【００４０】
図６は、実施例４の画像評価と、評価結果に基づき画像形成装置のプロセス条件にフィードバックをかける具体的手順のルーチンを説明するフローチャートである。本実施例を説明するにあたり、画像形成装置の構成は実施例１の画像形成装置の構成で、かつ、２次元の画像ノイズを解析する場合を例として説明する。尚、画像形成装置は、本実施例のようなレーザビームプリンタに限られずインクジェットプリンタでもよい。
【００４１】
ステップ（以下、Ｓとする）２０でＣＰＵ７２は、プリンタ部２０によりテストプリント画像の印刷を行う。プリンタ部２０が印刷したテストプリント画像のレイアウトを図３（ａ）に示す。テストプリント画像は、例えばＡ４サイズであり、ほぼ全面に均一なハーフトーンが印字される。Ｓ２１でリーダスキャナ部１は、ＣＣＤ１０により原稿台にセットされたテストプリント画像を読み込む。リーダスキャナ部１により読み込まれた画像データの輝度情報は制御基板３０１を介して画像解析部９１に送られる。尚、実施例３で説明した構成の画像形成装置の場合は、定着後のテストプリント画像がＣＩＳ装置５０で読み取られ、読み取られたデータは画像解析部９１に送られる。Ｓ２２で画像解析部９１は実施例１で説明した画像解析を行う。画像解析部９１が画像を解析・評価する過程で、帯域フィルタ作用部１０３が２次元の低周波の帯域フィルタを作用させ、評価処理部１０４はその評価式によって、低周波の画像ノイズのまだらを評価するまだら評価値を計算する。画像解析部９１は評価処理部１０４により計算した評価値を解析結果として制御基板３０１のＣＰＵ７２に出力し、Ｓ２３でＣＰＵ７２は、入力されたまだら評価値が許容値の範囲か否かを判断する。ここでＣＰＵ７２が評価値が許容値の範囲か否かを判断するために閾値を超えるか否かによって判断するとしてもよい。Ｓ２３でＣＰＵ７２は、まだら評価値が許容値の範囲内ではない又は閾値を超えると判断した場合は、すなわち過定着である場合であり、Ｓ２６でＣＰＵ７２は、定着条件である定着温度を低く設定するように定着器３６を制御する。そしてＳ２８でＣＰＵ７２は、評価値とプロセス条件を変更したことをサービスマン又はユーザに知らせる手段として、それらの情報を表示部９０に表示する。その後、ＣＰＵ７２はＳ２０に戻り、再度テストプリント画像を印刷する。
【００４２】
Ｓ２３で、ＣＰＵ７２はまだら評価値が許容値の範囲内である又は閾値を超えなかったと判断した場合は、Ｓ２４で画像解析部９１の帯域フィルタ作用部１０３により２次元の高周波の帯域フィルタを作用させる。評価処理部１０４は、用いた評価式によって高周波の画像ノイズのガサツキを評価するガサツキ評価値を計算する。評価処理部１０４は計算した評価値を解析結果として制御基板３０１のＣＰＵ７２に出力する。Ｓ２４でＣＰＵ７２は、ガサツキ評価値が許容値の範囲か否か又は閾値を超えるか否か判断する。Ｓ２４でＣＰＵ７２は、ガサツキ評価値が許容値の範囲内でない又は閾値を超えたと判断した場合は、すなわち転写不良である場合であり、Ｓ２７で転写条件である転写ローラ３２と感光ドラム２６の間に印加する転写バイアス値を低く設定するように制御する。Ｓ２８でＣＰＵ７２は、評価値と、プロセス条件の変更内容を表示部９０に表示し、Ｓ２０に戻ってテストプリント画像を印字する。
【００４３】
Ｓ２４で、ＣＰＵ７２は評価値が許容値の範囲内である又は閾値を超えなかったと判断した場合は、Ｓ２５で評価結果を表示部９０に表示した後、画像評価と、評価結果より画像形成装置のプロセス条件にフィードバックをかける本ルーチンを終了する。尚、本実施例は画像形成装置のプロセス条件にフィードバックをかける例について説明しているが、スクリーン線数などの画像処理条件にフィードバックをかけてもかまわない。また、本実施例では、２次元の画像ノイズを解析する場合を説明したが、１次元の画像ノイズを解析するように、Ｓ２３で例えば濃度むら、Ｓ２４でバンディングについて評価するようにしてもよい。更に、１次元の画像ノイズ及び２次元の画像ノイズについて解析するようにしてもよい。
【００４４】
以上、本実施例によれば、画像評価の結果のフィードバックより画像形成条件や画像処理条件を自動で最適に調整することが可能となり、画像ノイズを低減した良好な画像を出力することができる。このように本実施例によれば、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することができる。
【符号の説明】
【００４５】
１０２ フーリエ変換部
１０３ 帯域フィルタ作用部
１０４ 評価処理部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、記録媒体上にインクやトナー等の色材で形成された画像を分析して、その画像を形成した画像形成装置を検査するためのデータを提供する画像評価装置及びその画像評価装置を備えた画像形成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の画像形成装置（プリンタや複写機など）には、予め与えられている画像信号又は画像作成用プログラムを動作させて、テストプリント画像として必要な画像を形成させるテストプリントモードが用意されているものがある。テストプリント画像としては、文字画像や色味確認画像などと共に、一様なベタ画像、とりわけ一様なハーフトーン画像が一般的である。一様なハーフトーン画像は画像形成装置の微細な変動に影響されやすく、画像形成装置の詳細な運転状態を把握するためには簡便な画像である。ユーザ又はサービスマンは、記録媒体上に形成されたテストプリントを参照して、ハーフトーン画像に発生したバンディングやスジなどを目視で判断する。これにより、ユーザやサービスマンは画像形成装置の出力画像を評価でき、場合によっては異常状態の原因個所の推定まで行うことができる。この場合サービスマン又はユーザは、形成される画像を評価し、異常の原因と推定される画像形成装置の各種パラメータを操作したり、あるいは不具合箇所を修理したりして画像形成装置を適切な状態又は好みの状態に調整することができる。尚、バンディングとは本来一様であるべき画像濃度に帯状の濃淡の濃度変化が連続的に生じている状態であり、スジとは濃淡の変化部分の濃度勾配が急峻な線状の画像である。
【０００３】
また、画像形成装置の定着部の下流側に設けた画像読み取り部により記録媒体に記録されたテストプリント画像を読み取って、読み取り結果に基づいて状態を把握できる画像形成装置も提案されている。また、複写機等であれば複写機自体が備える画像スキャナにより記録媒体に記録されたテストプリント画像を読み取って、読み取り結果に基づいて状態を把握できる画像形成装置も提案されている。このような画像形成装置では、テストプリント画像のバンディングやスジなどを、画像読み取り部で読み取った画像から検出する。バンディングやスジの検出は、読み取られた画像データ、すなわち輝度又は濃度あるいは色味成分の平均値及び標準偏差を求めることで行われる。また、読み取った画像データにフーリエ変換を施して変換後のフーリエ係数から得られる周波数特性に基づいてブレやムラやスジを判断する評価法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この評価法は、特定の周波数のパワースペクトルの増減でその周波数の画像ノイズの増減が判断可能であり、周波数が特定できる原因（例えば駆動ギアやスキャナモータなど）の劣化部品交換などのメンテナンスに利用が可能である。
【０００４】
また、周期が揺らぐものや、ある帯域で周期がランダムに変化する等の周期性の低い画像ノイズにおいて特定の周波数のパワースペクトルを観察すると、パワースペクトルの大きさの再現性が低く、画像ノイズの検出能力が低い。このような周期性の低い画像ノイズの評価に有効な手法として、帯域フィルタを用いる手法がある。すなわち、帯域フィルタと、画像の濃度変動のパワースペクトルとのカスケード値を積分する手法である。帯域フィルタを用いレンジを持った周波数帯を評価対象とすることで、そのレンジ内の周期であれば、周期性の低い画像ノイズに対しても検出感度が高い。代表的な帯域フィルタとして、例えば、視覚の空間周波数特性（ＶＴＦ：Ｖｉｓｕａｌ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）が知られている。それを用いた画質評価法として、Ｘｅｒｏｘ社のＤｏｏｌｅｙ及びＳｈａｗによって定義された粒状度ＧＳが知られている（例えば、非特許文献１参照）。これは、画像の濃度変動のパワースペクトル（以下、ＷＳ（ｆ））と、ＶＴＦとのカスケード値が積分された数値である。粒状度ＧＳは、次式によって求められる。
【数１】
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−３６４３７号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｒ．Ｐ．Ｄｏｏｌｅｙ ａｎｄ Ｒ．Ｓｈａｗ：”Ｎｏｉｓｅ Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ ｉｎ Ｅｌｅｃｔｒｏ−ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｙ”，Ｊ．Ａｐｐｌ．Ｐｈｏｔｏｇｒ．Ｅｎｇ．，５，ｐｐ．１９０−１９６（１９７９）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、画像ノイズによる画像不良は、現象ごとにさまざまな帯域を持つ。そして、メーカーやメンテナンス業務を行うサービスマンは、同じ１次元画像ノイズであっても発生する周波数帯によって表現を替えることで、現象の識別を行っている。一般的に、バンディングはおおよそ１０ｍｍピッチ以下の高周波な帯域をもつ画像ノイズを言う。一方、１０ｍｍピッチ以上の低周波な帯域をもつ一次元ノイズは濃度むらと表現され、バンディングと区別する傾向がある。尚、図７（ａ）にバンディングと濃度むらの画像を示す。また、スジも低周波な周波数特性を示す場合が多い。高周波ノイズのバンディングは、像形成や転写材搬送に用いるローラなど駆動を伝達するギア一歯の噛み合いや、像形成の電気的ノイズに起因し、低周波ノイズの濃度むらは像形成や転写材搬送に用いるローラの偏芯や回転むらなどに起因する。
【０００８】
次に、転写起因及び定着起因の２次元画像ノイズについて説明する。転写起因のノイズは高周波の周波数帯を持つことが多い。過剰な転写バイアスによってトナーの電荷が中和されたり又は反転したりして、トナーが転写材へ一様に転写されず「ガサツキ」と呼ばれる高周波ノイズが発生する。定着起因の場合には、過定着によって紙目が浮かび上がるまだらと呼ばれる低周波ノイズが発生する。図７（ｂ）にガサツキとまだらの画像、図７（ｃ）にガサツキとまだらのノイズの周波数特性を示す。
【０００９】
これらの異なる周波数特性を持つ画像ノイズにＶＴＦのような広帯域の帯域フィルタを適応すると、バンディングやスジなどの画像不良現象の識別が不可能であった。同様に、ガサツキやまだらの画像不良現象の識別ができず、原因の推定が不可能であった。例として、図７（ｄ）に粒状度ＧＳを算出するためのＶＴＦと周波数特性を記したグラフを示す。ＶＴＦが各現象のノイズの周波数帯域を包括するため、画像不良現象の識別ができず、原因（定着か転写か）の特定が不可能であった。従来手法では画像不良の原因や現象が精度良く特定できないことから、プロセス条件を変更するなどのプリンタとして改善の対応がとれずにいた。また、サービスマン対応において、画像不良の現象やその程度、原因をサービスマンが判断するため、サービスマンの主観で判断基準が異なったり、サービスマン対応のダウンタイムの問題もあった。
【００１０】
本発明は、このような課題及び他の課題のうち、少なくとも１つを解決することを目的とする。本発明では、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
前記課題を解決するために、本発明は以下の構成を備える。
【００１２】
（１）入力された評価対象画像の画像情報に基づき画像ノイズの評価を行う画像評価装置であって、評価対象画像の画像情報をフーリエ変換して空間周波数特性を算出するフーリエ変換手段と、少なくとも二以上の帯域フィルタを用いて前記フーリエ変換手段により算出された空間周波数特性の帯域を制限するフィルタ手段と、前記フィルタ手段により制限された前記空間周波数特性の帯域内の情報に基づき、前記評価対象画像についての画像ノイズの評価値を算出する評価手段と、を備えることを特徴とする画像評価装置。
（２）評価対象画像を形成する画像形成手段と、前記画像形成手段により形成された評価対象画像を読み取る画像読取手段と、前記（１）に記載の画像評価装置と、を備え、前記画像評価装置は、前記画像読取手段により読み取った前記評価対象画像の画像情報が入力されることにより画像ノイズの評価を行うことを特徴とする画像形成装置。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施例１の画像形成装置の構成を示す図、制御基板、入出力装置の電気的構成の説明図
【図２】実施例１の画像の状態を判断する画像解析部のブロック図、帯域フィルタのリストを示す表、ガサツキとまだらの周波数特性に特化した帯域フィルタを付与したグラフ
【図３】実施例１のテストプリント画像のレイアウトを示す図、評価結果の一覧を示す表
【図４】実施例１の客観評価とまだら又はガサツキの主観評価値の相関を示す図
【図５】実施例３の画像形成装置の構成を示す図、制御基板、外付け入出力装置の電気的構成の説明図、ＣＩＳ装置を説明する断面図
【図６】実施例４の画像形成装置のプロセス条件のフィードバックルーチンを説明するフローチャート
【図７】従来例のバンディング、濃度むら、ガサツキ、まだらの画像を示す図、ガサツキとまだらのノイズの周波数特性を示すグラフ、粒状度ＧＳを算出するためのＶＴＦと周波数特性を示すグラフ
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に、本発明に係わる実施の形態を、図面を参照して詳しく説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、特に特定的な記載がない限りは、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【実施例１】
【００１６】
＜画像形成装置の構成＞
図１（ａ）は、実施例１の画像形成装置の構成を示す図である。本実施例の画像形成装置は、リーダスキャナ部１とプリンタ部２０により構成される。本実施例の画像評価におけるテストプリント画像（評価対象画像）は、プリンタ部２０によって形成され、リーダスキャナ部１によって読み取られる。リーダスキャナ部１は、原稿台ガラス２上と圧板３の間に載置された原稿を、蛍光灯やＬＥＤなどの光源４及び反射ミラー５により走査し、原稿からの反射光を反射ミラー６、７及び８にてレンズ９を通過させＣＣＤ１０によりデジタル画像信号に変換する。一方、ＣＣＤ１０により読み取られたデジタル画像信号は、不図示の画像処理装置により、フィルタ処理、濃度変換、γ変換などを経てプリンタ部２０内の半導体レーザ２１を駆動すべき画像信号に変換される。半導体レーザ２１により発生したレーザビームは、スキャナモータ２２及び回転多面鏡２３の回転によりレンズ２４及び反射ミラー２５を経て像担持体である感光ドラム２６に所望の解像度で照射される。感光ドラム２６は予め帯電ローラ２７により印加される帯電バイアスにより均一な電位を帯びており、レーザビームによる走査で画像情報に応じた静電潜像が形成される。感光ドラム２６上（像担持体上）の静電潜像は、現像器２９からのトナーによりトナー像として顕像化される。このトナー像は、転写ローラ３２及び転写ローラ３２により印加される所定の転写バイアスにより、給紙デッキ３３から給紙された転写紙３４に転写される。この後搬送ベルト３５により転写紙３４は搬送され、定着器３６において、所定の定着温度により転写紙上に未定着のトナー画像が定着される。トナー像が定着した転写紙３４は、搬送ローラ対３８、３９により機外に排紙される。なお、転写ローラ３２の位置で転写紙上に転写されずに残留した転写残トナーはクリーナー３７により感光ドラム２６から剥ぎ取られる。
【００１７】
図１（ｂ）は、画像形成装置内部の制御基板及び入出力装置について電気的構成を説明する図である。図１（ｂ）において、制御基板３０１内には制御プログラムの記述されたＲＯＭ７０と、プログラム上の必要データの一時記憶素子であると同時に、画像信号を展開するＲＡＭ７１がＣＰＵ７２に接続されている。またインターフェイス素子であるＩ／Ｏ ７３と、データの変換素子であるＡ／Ｄ変換器７４及びＤ／Ａ変換器７５が外部の入出力装置と接続され、制御基板３０１と入出力装置間で情報が入出力される。そして制御基板３０１には、画像の入力部としてリーダスキャナ部１が接続されている。更に、制御基板３０１には、画像形成装置の状態を表示する表示部９０と、画像の状態を判断する画像解析部９１と、画像形成装置各部の制御を行う各種制御部９２が接続されている。ここで画像解析部９１は、後述する図２（ａ）に示す構成を専用のハードウェアで備えたものとして本実施例では説明する。尚、画像解析部９１は、制御基板３０１のＣＰＵ７２が実行するＲＯＭ７０に記憶されたプログラムとしてソフトウェアで実現されるものとしても良い。また、画像解析部９１は、解析対象の画像データ、解析処理途中の画像データ又は結果のデータを保存するためのメモリ９１０を有する。
【００１８】
＜画像評価＞
本実施例では、例えばバンディング、濃度むら又はスジ、ガサツキ、まだらといった画像ノイズを評価対象とする。ここで、バンディング、濃度むら又はスジは、図７（ａ）に示すように、画像の一方向にのみ周期的に又は非周期的に変化する画像ノイズで、これらを１次元の画像ノイズとする。尚、画像の一方向とは、転写紙の搬送方向又は主走査方向（転写紙の搬送方向に直交する方向）のいずれかである。１次元の画像ノイズは、例えば本実施例では１０ｍｍを閾値とし、１０ｍｍ未満のピッチで変化する高周波のものをバンディング、１０ｍｍ以上のピッチで変化する低周波のものを濃度むら又はスジとする。尚、スジとは濃度むらに比べて濃淡の変化部分の濃度勾配が急峻な線状の画像ノイズである。また、ガサツキ及びまだらは、図７（ｂ）に示すように、画像全体にわたって周期的に又は非周期的に変化が生じる画像ノイズで、これらを２次元の画像ノイズとする。２次元の画像ノイズのうち、高周波のものをガサツキ、低周波のものをまだらとする。
【００１９】
図２（ａ）は、本実施例の画像の状態を判断する画像解析部９１のブロック図である。まず、２次元の画像ノイズの解析について説明する。リーダスキャナ部１のＣＣＤ１０により読み取られた画像データは、制御基板３０１を介して画像解析部９１に入力され、前処理部１００により画像の加工が行われる。本実施例では、前処理部１００は、ＣＣＤ１０で読み込んだ２次元的な輝度情報から解析対象の範囲分（以後、評価範囲と呼ぶ）だけ画像解析部９１の備えるメモリ９１０に保持する。評価範囲は、メモリ９１０の容量に応じた適切な範囲とする。明度変換部１０１は、不図示の輝度−明度変換テーブルを有する。明度変換部１０１は、メモリ９１０に保持された２次元の輝度情報を読み出し、その輝度情報を明度に変換し、再度メモリ９１０に明度情報として保持する。
【００２０】
フーリエ変換部１０２は、明度変換部１０１により生成された２次元の明度情報をメモリ９１０から読み出し、フーリエ変換する。下記式は、評価範囲の明度情報Ｌ＊（ｘ，ｙ）をフーリエ変換し、空間周波数特性Ｒａｐｓ（ｕ，ｖ）を求めるものである。
【数２】
Ｍ、Ｎ：評価範囲の縦・横画素数
Ｃ ：円周
ｄｐｉ：画像解像度
【００２１】
帯域フィルタ作用部１０３はフーリエ変換部１０２により生成された空間周波数特性Ｒａｐｓ（ｕ，ｖ）に所望の帯域フィルタをかけ、ウィーナースペクトルＷＳ２Ｄ（ｕ，ｖ）を求める。
【数３】
ここでＢＰＦ２Ｄ（ｕ，ｖ）は２次元の画像ノイズの評価用の帯域フィルタである。
【００２２】
評価処理部１０４はウィーナースペクトルＷＳ２Ｄ（ｕ，ｖ）の積分値を算出し、評価値とする。評価値が大きいほど画像に２次元の画像ノイズが多く含まれ、画像の劣化を表している。評価処理部１０４は算出した評価値をメモリ９１０に保存する。
【００２３】
以上、２次元の画像ノイズの解析について述べたが、バンディングやスジなど１次元の画像ノイズを解析する場合は、あえて２次元で演算する必要はない。そのため１次元の画像ノイズを解析する場合は、前処理部１００において読み取った画像を転写紙の搬送方向、あるいは感光ドラムなどの長手方向に領域を分けて短冊状の範囲の短辺方向に並ぶ画素値を平均して長辺方向に並んだ１次元化情報とする。明度変換部１０１は、２次元の画像ノイズの場合と同様に、前処理部１００でメモリ９１０に保存した評価範囲の１次元の輝度情報を１次元の明度情報Ｌ＊（ｙ）に変換する。フーリエ変換部１０２は、明度変換部１０１で変換した明度情報Ｌ＊（ｙ）に１次元のフーリエ変換を行い、空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）を求める。
【数４】
【００２４】
帯域フィルタ作用部１０３は、フーリエ変換部１０２で変換した空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）に所望の帯域フィルタをかけ、ウィーナースペクトルＷＳ１Ｄ（ｖ）を求める。
【数５】
【００２５】
評価処理部１０４は、帯域フィルタ作用部１０３で求めたウィーナースペクトルＷＳＢＰＦ（ｖ）の積分値を算出し、１次元の画像ノイズの評価値とする。
【００２６】
図２（ｂ）は、帯域フィルタ作用部１０３が有する複数個の帯域フィルタＢＰＦ（Ｂａｎｄ Ｐａｓｓ Ｆｉｌｔｅｒ）のリストである。ＢＰＦ２Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｕ，ｖ）は２次元の高周波ノイズを評価するための帯域フィルタ（２次元高周波帯域フィルタ）であり、主に転写などに起因するガサツキなどの高周波ノイズに対応する。また、ＢＰＦ２Ｄ−Ｌｏｗ（ｕ，ｖ）は２次元の低周波ノイズを評価するための帯域フィルタ（２次元低周波帯域フィルタ）であり、主に定着などに起因するまだらなどの低周波ノイズに対応する。尚、ｒ＝√（ｕ２＋ｖ２）である。また、ＢＰＦ１Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｖ）は１次元の高周波ノイズを評価するための帯域フィルタ（１次元高周波帯域フィルタ）であり、主にバンディングなどの高周波ノイズに対応する。また、ＢＰＦ１Ｄ−Ｌｏｗ（ｖ）は１次元の低周波ノイズを評価するための帯域フィルタ（１次元低周波帯域フィルタ）であり、主に濃度むらやスジなどの低周波ノイズに対応する。
【００２７】
帯域フィルタ作用部１０３において、ＢＰＦ２Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｕ，ｖ）を作用させればガサツキなどの転写起因の画像ノイズ、ＢＰＦ２Ｄ−Ｌｏｗ（ｕ，ｖ）を作用させればまだらなどの定着起因の画像ノイズを評価することとなる。また、帯域フィルタ作用部１０３において、ＢＰＦ１Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｖ）を作用させればバンディングなどの高周波な１次元の画像ノイズ、ＢＰＦ１Ｄ−Ｌｏｗ（ｖ）を作用させれば濃度むらやスジなどの低周波な１次元の画像ノイズを評価することとなる。
【００２８】
図２（ｃ）にガサツキとまだらの周波数特性に特化した帯域フィルタを付与したグラフを示す。図中、２Ｄ＿帯域フィルタ１は図２（ｂ）の２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｕ，ｖ）であり、２Ｄ＿帯域フィルタ２は図２（ｂ）の２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｌｏｗ（ｕ，ｖ）である。帯域フィルタ作用部１０３が空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）に２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｕ，ｖ）を作用させると、図示のようにガサツキに対応する帯域内の周波数のみ抽出できる。帯域フィルタ作用部１０３が空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）に２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｌｏｗ（ｕ，ｖ）を作用させると、図示のようにまだらに対応する帯域内の周波数のみ抽出できる。このように、従来の図７（ｄ）のＶＴＦではガサツキとまだらを切り分けて評価できなかったのに対し、本実施例では、ガサツキとまだらを切り分けて評価できる。尚、１次元の画像ノイズを抽出するための１次元高周波帯域フィルタＢＰＦ１Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｖ）及び１次元低周波帯域フィルタＢＰＦ１Ｄ−Ｌｏｗ（ｖ）についても図２（ｃ）に示すグラフと同様である。すなわち、１次元高周波帯域フィルタＢＰＦ１Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｖ）は、空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）の帯域を、１０ｍｍに相当する周波数である閾値以上の帯域に制限するもので、バンディングを抽出できる。一方、１次元低周波帯域フィルタＢＰＦ１Ｄ−Ｌｏｗ（ｖ）は、空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）の帯域を、１０ｍｍに相当する周波数である閾値未満の帯域に制限するもので、濃度むら又はスジを抽出できる。このように本実施例では、帯域フィルタ作用部１０３は少なくとも二以上の帯域フィルタを有する。
【００２９】
＜本実施例と主観評価、従来例との比較＞
画像ノイズの評価の一例として、図３（ａ）の配置のハーフトーン画像を１４枚印字し、まず主観評価を行った。主観評価の評価条件は、色温度５０００ケルビン、照度６００ルクスの環境で、３０人の被験者でテストを行った。主観評価は順序尺度法を用い、ガサツキとまだらそれぞれについて被験者に順列をつけてもらった。一方、本実施例の２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｕ，ｖ）を用いガサツキを、２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｌｏｗ（ｕ，ｖ）を用いまだらを評価した。また、本実施例との比較対象として、従来のＶＴＦを帯域フィルタとして同一画像を別途評価した。以上の評価結果を図３（ｂ）に示す。各々画像の主観評価値とそれぞれの帯域フィルタを用いて数値化した客観評価値を一覧にして示す。また、この評価結果をグラフに示す。図４（ａ）はまだら評価の結果であり、図４（ｂ）はガサツキの評価結果である。
【００３０】
まだらにおける主観評価との相関は、ＶＴＦを帯域フィルタとして用いた場合は０．７０であり、本実施例の２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｌｏｗ（ｕ，ｖ）を用いた場合は０．８９であった。すなわち、本実施例の２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｌｏｗ（ｕ，ｖ）を用いた場合の強い相関が確認された。また、ガサツキにおける主観評価との相関は、ＶＴＦを帯域フィルタとして用いた場合は０．６１であり、２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｕ，ｖ）を用いた場合は０．８７であった。すなわち、本実施例の２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｕ，ｖ）を用いた場合の強い相関が確認された。つまり、従来のＶＴＦを帯域フィルタとして用いるよりも、ガサツキ評価に適した２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｕ，ｖ）やまだら評価に適した２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ２Ｄ−Ｌｏｗ（ｕ，ｖ）を用いることで、次の効果が得られる。すなわち、画像ノイズについて、まだらやガサツキなどの現象に特化した評価を精度良く行うことができる。また、１次元の画像ノイズに対しても、１次元高周波帯域フィルタＢＰＦ１Ｄ−Ｈｉｇｈ（ｖ）及び１次元低周波帯域フィルタＢＰＦ１Ｄ−Ｌｏｗ（ｖ）を用いることで、バンディングや濃度むら又はスジなどの現象に特化した評価を精度良く行うことができる。尚、本実施例では、４つの画像ノイズの現象に特化した４つの帯域フィルタを例として説明したが、画像ノイズの現象に応じて画像ノイズの原因を切り分けられるような複数のフィルタを用いることが可能である。
【００３１】
このように、本実施例では、複数個の帯域フィルタを予め有し、それらの帯域フィルタが画像不良の現象に対応し、画像の周波数特性をそれら帯域フィルタで帯域制限する構成とする。これにより本実施例によれば、ガサツキやまだら、バンディングやスジなどの画像不良現象の識別や、転写や定着などの画像不良の原因が推定できる。そして、制御基板３０１のＣＰＵ７２は、メモリ９１０に保存された評価値を解析結果として読み込み、例えば画像形成装置の表示部９０に表示させて、ユーザやサービスマンに告知する。尚、本実施例では、明度において説明したが、ａ＊やｂ＊などの他のカラーチャンネル各々において複数個の帯域フィルタで帯域制限を行うでもかまわない。また、Ｌａｂ表色系のみならず、Ｌｃｈ表色系など他の表色系でも同様である。
【００３２】
以上、本実施例によれば、画像形成装置により媒体上に形成された画像を読み取って得られる画像データについて、画像不良現象の識別や、転写や定着などの画像不良の原因が推定できる。そして、主観的な評価に依存することなく客観的に評価することが可能である。特に、画像に表れるバンディングやスジ、ガサツキやまだら等の現象や原因の異なる乱れのうち、それら現象を切り分け、また、原因を特定することで、その画像の乱れに対する対処が容易であるのみならず、根本的な原因に対する対応が可能となる。このように本実施例によれば、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することができる。
【実施例２】
【００３３】
実施例２の画像形成装置は、図１（ａ）の画像形成装置からリーダスキャナ部１を外した画像形成装置と、画像形成装置とは別体の外付けリーダスキャナによって定着後の画像が電子的に読み取られる構成である。すなわち本実施例では、印刷機能のみを備えるシングルファンクションプリンタと外付けリーダスキャナを、ホストコンピュータを介して、もしくはネットワークを介して接続した構成を想定する。
【００３４】
外付けリーダスキャナより取得される画像データは、例えばＲ（Ｒｅｄ）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）、Ｂ（Ｂｌｕｅ）の各色成分信号を含んで構成される。例えば、ホストコンピュータにインストールしたソフトウェアである不図示の色情報変換手段（以降、色情報変換部とする）により、外付けリーダスキャナより入力された画像データを色情報に変換する。本実施例では、ホストコンピュータにおいてＲＧＢ値をＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の成分に変換することで、Ｌ＊、すなわち明度情報を取得する。従って、実施例１の図２（ａ）の前処理部１００、明度変換部１０１の動作は、ホストコンピュータにおいて例えばドライバにより行われる。ホストコンピュータにおいて変換された明度情報は、図２（ａ）のフーリエ変換部１０２に入力され、その後、実施例１と同様のステップで画像評価がなされる。フーリエ変換部１０２以降の処理は実施例１と同様であるため説明を省略する。
【００３５】
以上本実施例によれば、色情報変換手段を有する別体のリーダスキャナを接続し、その別体のリーダスキャナを画像読取手段とすることで、シングルファンクションプリンタでも実施例１と同様の評価が可能となる。そして、画像不良の原因や現象を精度良く特定できるようになる。そして、プロセス条件や画像処理条件にフィードバックをかけるなど、プリンタとして改善の対応が可能となる。また、サービスマン対応において、画像不良の現象やその程度、原因を客観的に評価可能となり、サービスマンの主観で判断基準が異なるなどの問題や、サービスマン対応のダウンタイムの問題が回避される。このように本実施例によれば、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することができる。
【実施例３】
【００３６】
図５（ａ）は、実施例３の画像形成装置について説明する図である。本画像形成装置は、図１（ａ）の画像形成装置からリーダスキャナ部１を外し、定着器３６の下流側、搬送ローラ対３８、３９の間に密着イメージセンサ（Ｃｏｎｔａｃｔ Ｉｍａｇｅ Ｓｅｎｓｏｒ）（以降ＣＩＳ）装置５０を配置する。ＣＩＳ装置５０は、定着後の画像を電子的に輝度成分で読み取る。
【００３７】
図５（ｂ）は、画像形成装置内部の制御基板及び外付けの入出力装置について電気的構成を説明する図である。実施例１で説明した図１（ｂ）と同じ構成には同じ符号を付し説明を省略する。ＣＩＳ装置５０で読み取られた画像データ（画像情報）は、制御基板３０１を介して画像解析部９１に入力される。取得された輝度情報は図２（ａ）の前処理部１００に入力され、もしくは、前処理が必要ない場合は明度変換部１０１に入力される。尚、ＣＩＳ装置５０で転写紙３４上の定着後の画像を読み取る本実施例においては、プリンタ部２０の内部で転写紙３４の搬送を制御している状態であり、転写紙３４上の画像がＣＩＳ装置５０に到達するタイミングは予めわかっており、画像位置がわかる。このため、実施例１のように手動でリーダスキャナ部１にテストプリント画像を載置する場合のように前処理部１００による評価範囲を抽出する前処理を行う必要がない場合がある。その後、実施例１と同様のステップで画像評価がなされる。この処理は実施例１と同様であるため説明を省略する。
【００３８】
＜ＣＩＳ装置の構成＞
図５（ｃ）は、ＣＩＳ装置５０について説明する断面図である。搬送ローラ対３８、３９に囲まれた領域に、ＣＩＳ装置５０が対向板５１とでギャップＧを構成するように配置されている。このギャップＧを定着ローラから排出された転写紙３４が通過した際に、転写紙上のトナー像をＣＩＳ装置５０が検知するようになっている。ＣＩＳ装置５０は、転写紙上のトナー像に光を照射するＬＥＤアレイ６０と、転写紙３４の摺擦や紙紛などから内部を保護するコンタクトガラス６１とを有する。更にＣＩＳ装置５０は、転写紙３４からの投影光束を導くセルフォック（登録商標）ガラス６２と、投影画像として読み取るフォトダイオード６３とを有する。ＣＩＳ装置５０は、例えば長手方向約３００ｍｍ、長手方向解像度２４００ｄｐｉの高精細センサーで、本画像形成装置内部での通紙方向解像度は２４００ｄｐｉとなっている。またＣＩＳ装置５０は８ビット２５６階調の輝度信号情報として得られるため階調性についても緻密な判定が可能である。
【００３９】
本実施例によれば、ＣＩＳ装置５０のような画像読み取り手段を定着後の転写紙搬送路に配置し、作像プロセスを実施しながら画像を読み取るオンライン画像評価が可能となる。オンライン評価なので、テストプリントの印刷と評価、そして実施例４で説明する評価結果のフィードバックを自動で行うことが可能となり、ユーザの手間を軽減することができる。このように本実施例によれば、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することができる。
【実施例４】
【００４０】
図６は、実施例４の画像評価と、評価結果に基づき画像形成装置のプロセス条件にフィードバックをかける具体的手順のルーチンを説明するフローチャートである。本実施例を説明するにあたり、画像形成装置の構成は実施例１の画像形成装置の構成で、かつ、２次元の画像ノイズを解析する場合を例として説明する。尚、画像形成装置は、本実施例のようなレーザビームプリンタに限られずインクジェットプリンタでもよい。
【００４１】
ステップ（以下、Ｓとする）２０でＣＰＵ７２は、プリンタ部２０によりテストプリント画像の印刷を行う。プリンタ部２０が印刷したテストプリント画像のレイアウトを図３（ａ）に示す。テストプリント画像は、例えばＡ４サイズであり、ほぼ全面に均一なハーフトーンが印字される。Ｓ２１でリーダスキャナ部１は、ＣＣＤ１０により原稿台にセットされたテストプリント画像を読み込む。リーダスキャナ部１により読み込まれた画像データの輝度情報は制御基板３０１を介して画像解析部９１に送られる。尚、実施例３で説明した構成の画像形成装置の場合は、定着後のテストプリント画像がＣＩＳ装置５０で読み取られ、読み取られたデータは画像解析部９１に送られる。Ｓ２２で画像解析部９１は実施例１で説明した画像解析を行う。画像解析部９１が画像を解析・評価する過程で、帯域フィルタ作用部１０３が２次元の低周波の帯域フィルタを作用させ、評価処理部１０４はその評価式によって、低周波の画像ノイズのまだらを評価するまだら評価値を計算する。画像解析部９１は評価処理部１０４により計算した評価値を解析結果として制御基板３０１のＣＰＵ７２に出力し、Ｓ２３でＣＰＵ７２は、入力されたまだら評価値が許容値の範囲か否かを判断する。ここでＣＰＵ７２が評価値が許容値の範囲か否かを判断するために閾値を超えるか否かによって判断するとしてもよい。Ｓ２３でＣＰＵ７２は、まだら評価値が許容値の範囲内ではない又は閾値を超えると判断した場合は、すなわち過定着である場合であり、Ｓ２６でＣＰＵ７２は、定着条件である定着温度を低く設定するように定着器３６を制御する。そしてＳ２８でＣＰＵ７２は、評価値とプロセス条件を変更したことをサービスマン又はユーザに知らせる手段として、それらの情報を表示部９０に表示する。その後、ＣＰＵ７２はＳ２０に戻り、再度テストプリント画像を印刷する。
【００４２】
Ｓ２３で、ＣＰＵ７２はまだら評価値が許容値の範囲内である又は閾値を超えなかったと判断した場合は、Ｓ２４で画像解析部９１の帯域フィルタ作用部１０３により２次元の高周波の帯域フィルタを作用させる。評価処理部１０４は、用いた評価式によって高周波の画像ノイズのガサツキを評価するガサツキ評価値を計算する。評価処理部１０４は計算した評価値を解析結果として制御基板３０１のＣＰＵ７２に出力する。Ｓ２４でＣＰＵ７２は、ガサツキ評価値が許容値の範囲か否か又は閾値を超えるか否か判断する。Ｓ２４でＣＰＵ７２は、ガサツキ評価値が許容値の範囲内でない又は閾値を超えたと判断した場合は、すなわち転写不良である場合であり、Ｓ２７で転写条件である転写ローラ３２と感光ドラム２６の間に印加する転写バイアス値を低く設定するように制御する。Ｓ２８でＣＰＵ７２は、評価値と、プロセス条件の変更内容を表示部９０に表示し、Ｓ２０に戻ってテストプリント画像を印字する。
【００４３】
Ｓ２４で、ＣＰＵ７２は評価値が許容値の範囲内である又は閾値を超えなかったと判断した場合は、Ｓ２５で評価結果を表示部９０に表示した後、画像評価と、評価結果より画像形成装置のプロセス条件にフィードバックをかける本ルーチンを終了する。尚、本実施例は画像形成装置のプロセス条件にフィードバックをかける例について説明しているが、スクリーン線数などの画像処理条件にフィードバックをかけてもかまわない。また、本実施例では、２次元の画像ノイズを解析する場合を説明したが、１次元の画像ノイズを解析するように、Ｓ２３で例えば濃度むら、Ｓ２４でバンディングについて評価するようにしてもよい。更に、１次元の画像ノイズ及び２次元の画像ノイズについて解析するようにしてもよい。
【００４４】
以上、本実施例によれば、画像評価の結果のフィードバックより画像形成条件や画像処理条件を自動で最適に調整することが可能となり、画像ノイズを低減した良好な画像を出力することができる。このように本実施例によれば、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することができる。
【符号の説明】
【００４５】
１０２ フーリエ変換部
１０３ 帯域フィルタ作用部
１０４ 評価処理部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された評価対象画像の画像情報に基づき画像ノイズの評価を行う画像評価装置であって、
評価対象画像の画像情報をフーリエ変換して空間周波数特性を算出するフーリエ変換手段と、
少なくとも二以上の帯域フィルタを用いて前記フーリエ変換手段により算出された空間周波数特性の帯域を制限するフィルタ手段と、
前記フィルタ手段により制限された前記空間周波数特性の帯域内の情報に基づき、前記評価対象画像についての画像ノイズの評価値を算出する評価手段と、
を備えることを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
前記フィルタ手段は、前記評価対象画像の１次元の画像ノイズの評価について、前記空間周波数特性の帯域を閾値以上の帯域に制限する１次元高周波帯域フィルタと、前記空間周波数特性の帯域を閾値未満の帯域に制限する１次元低周波帯域フィルタと、を有することを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
【請求項３】
前記フィルタ手段は、前記評価対象画像の２次元の画像ノイズの評価について、前記空間周波数特性の帯域を閾値以上の帯域に制限する２次元高周波帯域フィルタと、前記空間周波数特性の帯域を閾値未満の帯域に制限する２次元低周波帯域フィルタと、を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像評価装置。
【請求項４】
評価対象画像を形成する画像形成手段と、
前記画像形成手段により形成された評価対象画像を読み取る画像読取手段と、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像評価装置と、を備え、
前記画像評価装置は、前記画像読取手段により読み取った前記評価対象画像の画像情報が入力されることにより画像ノイズの評価を行うことを特徴とする画像形成装置。
【請求項５】
前記画像評価装置により行った評価に基づき、画像形成条件を設定するよう制御する制御手段を備えることを特徴とする請求項４に記載の画像形成装置。
【請求項６】
所定の転写バイアスを印加することにより像担持体上の画像を転写紙上に転写する転写手段を備え、
前記画像形成条件は、前記転写バイアスであることを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。
【請求項７】
転写紙上の未定着の画像を所定の定着温度で定着する定着手段を備え、
前記画像形成条件は、前記定着温度であることを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。
【請求項８】
前記画像読取手段は、前記定着手段により定着された転写紙上の画像を読み取る密着イメージセンサであることを特徴とする請求項７に記載の画像形成装置。
【請求項９】
前記画像読取手段は、画像形成装置が備えるスキャナであることを特徴とする請求項４乃至７のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項１０】
前記画像評価装置が行った画像ノイズの評価結果を表示する表示手段を備えることを特徴とする請求項４乃至９のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項１】
入力された評価対象画像の画像情報に基づき画像ノイズの評価を行う画像評価装置であって、
評価対象画像の画像情報をフーリエ変換して空間周波数特性を算出するフーリエ変換手段と、
少なくとも二以上の帯域フィルタを用いて前記フーリエ変換手段により算出された空間周波数特性の帯域を制限するフィルタ手段と、
前記フィルタ手段により制限された前記空間周波数特性の帯域内の情報に基づき、前記評価対象画像についての画像ノイズの評価値を算出する評価手段と、
を備えることを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
前記フィルタ手段は、前記評価対象画像の１次元の画像ノイズの評価について、前記空間周波数特性の帯域を閾値以上の帯域に制限する１次元高周波帯域フィルタと、前記空間周波数特性の帯域を閾値未満の帯域に制限する１次元低周波帯域フィルタと、を有することを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
【請求項３】
前記フィルタ手段は、前記評価対象画像の２次元の画像ノイズの評価について、前記空間周波数特性の帯域を閾値以上の帯域に制限する２次元高周波帯域フィルタと、前記空間周波数特性の帯域を閾値未満の帯域に制限する２次元低周波帯域フィルタと、を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像評価装置。
【請求項４】
評価対象画像を形成する画像形成手段と、
前記画像形成手段により形成された評価対象画像を読み取る画像読取手段と、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像評価装置と、を備え、
前記画像評価装置は、前記画像読取手段により読み取った前記評価対象画像の画像情報が入力されることにより画像ノイズの評価を行うことを特徴とする画像形成装置。
【請求項５】
前記画像評価装置により行った評価に基づき、画像形成条件を設定するよう制御する制御手段を備えることを特徴とする請求項４に記載の画像形成装置。
【請求項６】
所定の転写バイアスを印加することにより像担持体上の画像を転写紙上に転写する転写手段を備え、
前記画像形成条件は、前記転写バイアスであることを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。
【請求項７】
転写紙上の未定着の画像を所定の定着温度で定着する定着手段を備え、
前記画像形成条件は、前記定着温度であることを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。
【請求項８】
前記画像読取手段は、前記定着手段により定着された転写紙上の画像を読み取る密着イメージセンサであることを特徴とする請求項７に記載の画像形成装置。
【請求項９】
前記画像読取手段は、画像形成装置が備えるスキャナであることを特徴とする請求項４乃至７のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項１０】
前記画像評価装置が行った画像ノイズの評価結果を表示する表示手段を備えることを特徴とする請求項４乃至９のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公開番号】特開２０１２−１１３０９３（Ｐ２０１２−１１３０９３Ａ）
【公開日】平成２４年６月１４日（２０１２．６．１４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２６１２１１（Ｐ２０１０−２６１２１１）
【出願日】平成２２年１１月２４日（２０１０．１１．２４）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年６月１４日（２０１２．６．１４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１１月２４日（２０１０．１１．２４）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
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