JP2002223368A

JP2002223368A - 画像品質評価装置および画像品質予測方法および記録媒体

Info

Publication number: JP2002223368A
Application number: JP2001053718A
Authority: JP
Inventors: Makoto Hino; 真日野
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 2000-11-27
Filing date: 2001-02-28
Publication date: 2002-08-09

Abstract

(57)【要約】【課題】カラープリンタなどの画像記録装置のカラー
画像品質を予測し、短時間で評価する。【解決手段】被評価画像記録装置から出力される画像
に相当するカラー画像データを入力する画像データ入力
部１と、被評価画像記録装置の基本仕様データを予め記
憶している基本仕様データ記憶部２と、基本仕様データ
記憶部２に予め記憶されている被評価画像記録装置の基
本仕様データと画像データ入力部１から入力されたカラ
ー画像データとを用いて画像の反射率分布を算出する反
射率分布算出部３２と、反射率分布算出部３２によって
算出された画像の反射率分布データを用いて画像の三刺
激値分布を算出する三刺激値分布算出部５２とを有し、
三刺激値分布算出部５２によって算出された三刺激値分
布を用いてカラー画像の品質を予測する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、各種の画像記録装
置から出力される画像の品質を定量的に評価する画像品
質評価装置および画像品質予測方法および記録媒体に関
する。

【０００２】

【従来の技術】画像品質の要因は、画像を見る人の内部
に起こる心理的反応すなわち心理的要因と、画像のもつ
物理的性質すなわち物理的要因との２つに分けることが
でき、画像品質の評価は、これらの心理的要因と物理的
要因を分類決定し、これらが相互にどのように関係し、
総合的な画像の品質にどれだけ影響を与えるかを定量化
することである。

【０００３】この画像品質を定量化して評価する方法と
して、例えば特開平１−２８６０８４号や特開平１０−
２３１９１４号には、光学的に読み取った画像信号から
空間周波数成分を算出し、算出した空間周波数成分を視
覚系の空間周波数特性で補正して積分した値を評価値と
する方法が示されている。この評価方法は、ノイズの中
でも目に付きやすい周波数成分に重み付けをし、視覚に
感じる画像ノイズ（ざらつき)と客観的な評価量の対応
を良くするようにしている。

【０００４】さらに、特開平１０−０２３１９１号に
は、光学的に読み取った画像信号を明度信号Ｌ^*と色度
信号ａ^*,ｂ^*に変換し、前述したと同様に、これらの
Ｌ^*,ａ^*,ｂ ^*信号の空間周波数成分を視覚系の空間周波
数特性で補正して積分した値に、適当な重み付けを行な
って加算した値を評価値とする方法が示されている。こ
の評価方法では、カラー画像における色度の変化もノイ
ズ（ざらつき）として考慮しており、客観的な評価量の
対応を良くするようにしている。

【０００５】このように画像品質の定量評価方法として
は、測定された物理量を人間の視覚特性で補正すること
により、主観的な画像品質と客観的な物理量の相関を改
善することが一般的であり、デジタル画像記録装置の斜
め線でギザギザ（ジャギー）の評価や鮮鋭さの評価にも
同様な方法が採用されている。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】上記のような画像の定
量化方法の開発により、画像品質を定量的に評価できる
が、評価のためには被評価画像をスキャナやマイクロデ
ンシトメータなどで光学的に読み取る必要がある。この
光学的な読み取りの精度が評価に大きく影響し、このた
め読取装置の速度に制約があり、評価には非常に時間が
かかる場合が多い。また、評価のためには、対象となる
画像記録装置（例えば、カラープリンタなど）が必要で
あり、製品開発においては画像記録装置の開発がある程
度進み、画像出力が可能なレベルになっていることが不
可欠である。したがって、開発当初にその画像記録装置
の画像品質を予測することができないのが現状である。

【０００７】例えば開発中の画像記録装置の画像処理方
法を開発する場合、画像記録装置の開発と同時に着手し
ても画像記録装置が完成するまで画像処理方法の評価は
できないため、画像処理方法の開発が後回しとなり短期
間で開発しなければならなかった。また、開発した画像
記録装置の記録密度の変更など仕様を一部変更した場
合、画像品質がどのように改善されるかを確認するため
には、仕様を変更した画像記録装置を実際に試作してか
ら評価することになり、使用変更などをしたときの評価
に多くの時間がかかってしまう。

【０００８】このような問題を回避するため、特開２０
００−２２８５８号には、被評価画像記録装置の基本仕
様データやドット位置誤差等の記録特性変動成分データ
を用いて、被評価画像記録装置から出力される画像に相
当する画像データから、入力した画像データにより形成
される画像の反射率分布を算出することにより、プリン
タなどの画像記録装置の画像品質を予測し、短時間で評
価を行う技術が示されている。

【０００９】しかしながら、特開２０００−２２８５８
号には、反射率を予測する手法について示されているも
のの、画像の色度情報の導出方法についてはなんら触れ
られておらず、カラー画像の品質予測を行うことができ
ないという問題があった。

【００１０】すなわち、特開２０００−２２８５８号に
示されている画質予測方法では、反射率分布を算出して
いるが、色に関する情報を何ら求めていない。反射率か
ら輝度値に変換し、明度値を求めることができるが、ａ
^*,ｂ^*といった色質指数を求めることができなかった。

【００１１】しかしながら、カラー画像記録装置で使用
する基本色材であるシアン，マゼンタ，イエローは、反
射率の変化に対してＬ^*，ａ^*，ｂ^*のいずれの値も変化
するため、たとえば単色画像における粒状性を評価しよ
うとしたとき、反射率データからだけではａ^*，ｂ^*の変
動によるノイズ成分を考慮することができず、精度の高
い評価ができなかった。

【００１２】従って、シアン，マゼンタ，イエロー等の
色材を混色して作成する２次，３次色についても全く色
度変化を考慮した評価はできなかった。

【００１３】カラー画像記録装置の基本性能を評価する
上では、階調特性やカラー粒状性（カラーノイズ）の評
価は欠くことのできない評価であり、特開２０００−２
２８５８号に示されている画質予測方法では、こうした
要望に応えることができなかった。

【００１４】本発明は、カラープリンタなどの画像記録
装置のカラー画像品質を予測し、短時間で評価すること
の可能な画像品質評価装置および画像品質予測方法およ
び記録媒体を提供することを目的としている。

【００１５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明は、被評価画像記録装置から出
力される画像に相当するカラー画像データを入力する画
像データ入力手段と、被評価画像記録装置の基本仕様デ
ータを記憶している基本仕様データ記憶手段と、被評価
画像記録装置の記録特性データを記憶している記録特性
記憶手段と、基本仕様データ記憶手段に記憶されている
被評価画像記録装置の基本仕様データと記録特性記憶手
段に記憶されている被評価画像記録装置の記録特性デー
タと画像データ入力手段から入力されたカラー画像デー
タとを用いて画像の反射率分布を算出する反射率分布算
出手段と、反射率分布算出手段によって算出された画像
の反射率分布データを用いて画像の三刺激値分布を算出
する三刺激値分布算出手段とを有し、三刺激値分布算出
手段によって算出された三刺激値分布を用いてカラー画
像の品質を予測するようになっていることを特徴として
いる。

【００１６】また、請求項２記載の発明は、被評価画像
記録装置から複数の色材を用いて出力されるカラー画像
のうち、各色材が形成する画像に相当する画像データを
入力する画像データ入力手段と、被評価画像記録装置の
基本仕様データを記憶している基本仕様データ記憶手段
と、被評価画像記録装置の記録特性データを記憶してい
る記録特性記憶手段と、基本仕様データ記憶手段に記憶
されている被評価画像記録装置の基本仕様データと記録
特性記憶手段に記憶されている被評価画像記録装置の記
録特性データと画像データ入力手段から入力された各色
材ごとの画像データとを用いて画像の各色材ごとの反射
率分布を算出する反射率分布算出手段と、反射率分布算
出手段によって算出された画像の各色材ごとの反射率分
布データを用いて画像の各色材ごとの三刺激値分布を算
出する三刺激値分布算出手段と、三刺激値分布算出手段
によって算出された各色材ごとの三刺激値分布から各色
材ごとの分光反射率分布を算出する分光反射率分布算出
手段と、分光反射率分布算出手段によって各色材ごとに
算出された分光反射率データを合成してカラー画像の分
光反射率分布を算出する分光反射率合成手段とを有し、
分光反射率合成手段によって算出されたカラー画像の分
光反射率分布を用いてカラー画像の品質を予測するよう
になっていることを特徴としている。

【００１７】また、請求項３記載の発明は、被評価画像
記録装置から出力される画像に相当するカラー画像デー
タを入力する画像データ入力手段と、被評価画像記録装
置の基本仕様データを記憶している基本仕様データ記憶
手段と、被評価画像記録装置の記録特性データを記憶し
ている記録特性記憶手段と、基本仕様データ記憶手段に
記憶されている被評価画像記録装置の基本仕様データと
記録特性記憶手段に記憶されている被評価画像記録装置
の記録特性データと画像データ入力手段から入力された
カラー画像データとを用いて、形成される画像の特定波
長λｓにおける反射率Ｒ(λｓ)の空間分布を算出する反
射率分布算出手段と、形成される画像の各点において、
前記反射率Ｒ(λｓ)より、可視波長範囲における分光反
射率分布Ｒ(λ)を算出する分光反射率分布算出手段と、
分光反射率分布算出手段により算出された分光反射率分
布Ｒ(λ)と画像支持体の分光反射率分布Ｒｐ(λ)とか
ら、カラー画像データにより形成される画像の分光反射
率分布を算出する分光反射率合成手段と、分光反射率合
成手段により算出された分光反射率分布から色彩情報を
算出する色彩情報算出手段とを有していることを特徴と
している。

【００１８】また、請求項４記載の発明は、被評価画像
記録装置から複数の色材を用いて出力されるカラー画像
のうち、各色材が形成する画像に相当する画像データを
入力する画像データ入力手段と、被評価画像記録装置の
基本仕様データを記憶している基本仕様データ記憶手段
と、被評価画像記録装置の記録特性データを記憶してい
る記録特性記憶手段と、基本仕様データ記憶手段に記憶
されている被評価画像記録装置の基本仕様データと記録
特性記憶手段に記憶されている被評価画像記録装置の記
録特性データと画像データ入力手段から入力された各色
材ごとの画像データとを用いて、形成される画像の特定
波長λｓにおける反射率Ｒ(λｓ)の空間分布を算出する
反射率分布算出手段と、形成される画像の各点におい
て、前記反射率Ｒ(λｓ)より、可視波長範囲における分
光反射率分布Ｒ(λ)を各色材ごとに算出する分光反射率
分布算出手段と、各色材が形成する画像ごとに算出され
た分光反射率分布Ｒ(λ)と画像支持体の分光反射率分布
Ｒｐ(λ)とから、カラー画像データにより形成される画
像の分光反射率分布を算出する分光反射率合成手段と、
分光反射率合成手段により算出された分光反射率分布か
ら色彩情報を算出する色彩情報算出手段とを有している
ことを特徴としている。

【００１９】また、請求項５記載の発明は、請求項３ま
たは請求項４記載の画像品質評価装置において、特定波
長λｓにおける反射率Ｒ(λｓ)および可視波長範囲にお
ける分光反射率分布Ｒ(λ)は、画像支持体の分光反射率
分布Ｒｐ(λ)により規格化された反射率および分光反射
率分布であることを特徴としている。

【００２０】また、請求項６記載の発明は、請求項３ま
たは請求項４記載の画像品質評価装置において、カラー
画像データにより形成される画像の分光反射率分布は、
画像表面の光沢度に応じて補正が加えられることを特徴
としている。

【００２１】また、請求項７記載の発明は、被評価画像
記録装置から出力される画像に相当するカラー画像デー
タを入力し、予め記憶されている被評価画像記録装置の
基本仕様データと記録特性データと入力されたカラー画
像データとを用いて画像の反射率分布を算出し、算出し
た画像の反射率分布データを用いて画像の三刺激値分布
を算出し、算出した三刺激値分布を用いてカラー画像の
品質を予測することを特徴としている。

【００２２】また、請求項８記載の発明は、被評価画像
記録装置から複数の色材を用いて出力されるカラー画像
のうち、各色材が形成する画像に相当する画像データを
入力し、予め記憶されている被評価画像記録装置の基本
仕様データと記録特性データと入力された各色材ごとの
画像データとを用いて画像の各色材ごとの反射率分布を
算出し、画像の各色材ごとの反射率分布データを用いて
画像の各色材ごとの三刺激値分布を算出し、各色材ごと
の三刺激値分布から各色材ごとの分光反射率分布を算出
し、各色材ごとに算出された分光反射率データを合成し
てカラー画像の分光反射率分布を算出し、算出したカラ
ー画像の分光反射率分布を用いてカラー画像の品質を予
測することを特徴としている。

【００２３】また、請求項９記載の発明は、被評価画像
記録装置から出力される画像に相当するカラー画像デー
タを入力し、予め記憶されている被評価画像記録装置の
基本仕様データと記録特性データと入力されたカラー画
像データとを用いて、形成される画像の特定波長λｓに
おける反射率Ｒ(λｓ)の空間分布を算出し、形成される
画像の各点において、前記反射率Ｒ(λｓ)より、可視波
長範囲における分光反射率分Ｒ(λ)を算出し、算出され
た分光反射率分布Ｒ(λ)と画像支持体の分光反射率分布
Ｒｐ(λ)とから、カラー画像データにより形成される画
像の分光反射率分布を算出し、該分光反射率分布から算
出される色彩情報を用いて画像の品質を予測することを
特徴としている。

【００２４】また、請求項１０記載の発明は、被評価画
像記録装置から複数の色材を用いて出力されるカラー画
像のうち、各色材が形成する画像に相当する画像データ
を入力し、予め記憶されている被評価画像記録装置の基
本仕様データと記録特性データと入力された各色材ごと
の画像データとを用いて、形成される画像の特定波長λ
ｓにおける反射率Ｒ(λｓ)の空間分布を算出し、形成さ
れる画像の各点において、前記反射率Ｒ(λｓ)より、可
視波長範囲における分光反射率分Ｒ(λ)を各色材ごとに
算出し、各色材が形成する画像ごとに算出された分光反
射率分布Ｒ(λ)と画像支持体の分光反射率分布Ｒｐ(λ)
とから、カラー画像データにより形成される画像の分光
反射率分布を算出し、該分光反射率分布から算出される
色彩情報を用いて画像の品質を予測することを特徴とし
ている。

【００２５】また、請求項１１記載の発明は、請求項９
または請求項１０記載の画像品質予測方法において、特
定波長λｓにおける反射率Ｒ(λｓ)および可視波長範囲
における分光反射率分布Ｒ(λ)は、画像支持体の分光反
射率分布Ｒｐ(λ)により規格化された反射率および分光
反射率分布であることを特徴としている。

【００２６】また、請求項１２記載の発明は、請求項９
または請求項１０記載の画像品質予測方法において、カ
ラー画像データにより形成される画像の分光反射率分布
は、画像表面の光沢度に応じて補正が加えられることを
特徴としている。

【００２７】また、請求項１３記載の発明は、被評価画
像記録装置により出力されるカラー画像の品質を予測す
るために、被評価画像記録装置の基本仕様データと記録
特性データと入力されたカラー画像データとを用いて画
像の反射率分布を算出し、算出した反射率分布から三刺
激値を算出する処理をコンピュータに実行させるための
プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
媒体である。

【００２８】また、請求項１４記載の発明は、被評価画
像記録装置により出力されるカラー画像の品質を予測す
るために、被評価画像記録装置の基本仕様データと記録
特性データと入力された各色材ごとの画像データとを用
いて画像の各色材ごとの反射率分布を算出し、算出した
各色材ごとの反射率分布を用いて各色材ごとの三刺激値
分布を算出し、算出した各色材ごとの三刺激値分布から
各色材ごとの分光反射率分布を算出し、各色材ごとに算
出された分光反射率データを合成してカラー画像の分光
反射率分布を算出する処理をコンピュータに実行させる
ためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能
な記録媒体である。

【００２９】また、請求項１５記載の発明は、被評価画
像記録装置から出力される画像に相当するカラー画像デ
ータを入力し、予め記憶されている被評価画像記録装置
の基本仕様データと記録特性データと入力されたカラー
画像データとを用いて、形成される画像の特定波長λｓ
における反射率Ｒ(λｓ)の空間分布を算出し、形成され
る画像の各点において、前記反射率Ｒ(λｓ)より、可視
波長範囲における分光反射率分Ｒ(λ)を算出し、算出さ
れた分光反射率分布Ｒ(λ)と画像支持体の分光反射率分
布Ｒｐ(λ)とから、カラー画像データにより形成される
画像の分光反射率分布を算出し、該分光反射率分布から
算出される色彩情報を用いて画像の品質を予測する処理
をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録し
たコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

【００３０】また、請求項１６記載の発明は、被評価画
像記録装置から複数の色材を用いて出力されるカラー画
像のうち、各色材が形成する画像に相当する画像データ
を入力し、予め記憶されている被評価画像記録装置の基
本仕様データと記録特性データと入力された各色材ごと
の画像データとを用いて、形成される画像の特定波長λ
ｓにおける反射率Ｒ(λｓ)の空間分布を算出し、形成さ
れる画像の各点において、前記反射率Ｒ(λｓ)より、可
視波長範囲における分光反射率分Ｒ(λ)を各色材ごとに
算出し、各色材が形成する画像ごとに算出された分光反
射率分布Ｒ(λ)と画像支持体の分光反射率分布Ｒｐ(λ)
とから、カラー画像データにより形成される画像の分光
反射率分布を算出し、該分光反射率分布から算出される
色彩情報を用いて画像の品質を予測する処理をコンピュ
ータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュ
ータ読み取り可能な記録媒体である。

【００３１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態を図面に
基づいて説明する。

【００３２】第１の実施形態本発明の第１の実施形態の画像品質評価装置は、被評価
画像記録装置から出力される画像に相当するカラー画像
データを入力する画像データ入力手段と、被評価画像記
録装置の基本仕様データを記憶している基本仕様データ
記憶手段と、被評価画像記録装置の記録特性データを記
憶している記録特性記憶手段と、基本仕様データ記憶手
段に記憶されている被評価画像記録装置の基本仕様デー
タと記録特性記憶手段に記憶されている被評価画像記録
装置の記録特性データと画像データ入力手段から入力さ
れたカラー画像データとを用いて画像の反射率分布を算
出する反射率分布算出手段と、反射率分布算出手段によ
って算出された画像の反射率分布データを用いて画像の
三刺激値分布を算出する三刺激値分布算出手段とを有
し、三刺激値分布算出手段によって算出された三刺激値
分布を用いてカラー画像の品質を予測するようになって
いる。

【００３３】図１は本発明の第１の実施形態の画像品質
評価装置の構成例を示す図である。図１を参照すると、
この画像品質評価装置は、画像データ入力部１と、基本
仕様データ記憶部２と、画像算出部３と、記録特性記憶
部４と、評価値算出部５と、出力部６とを有している。

【００３４】ここで、画像データ入力部１は、評価する
画像記録装置がどの位置にドットを記録するかを示す画
像データを入力するものであり、例えば、評価する画像
記録装置が２値のプリンタの場合には、ドットがオンか
オフかを表す「０」か「１」のデータ列を画像データと
して入力し、評価する画像記録装置が多値のプリンタの
場合には、記録するドットの大きさあるいは濃さを示す
８ビットのデータ列を画像データとして入力するように
なっている。

【００３５】また、基本仕様データ記憶部２は、評価す
る画像記録装置の記録に関する基本的な仕様を記憶する
ものであり、基本仕様データ記憶部２には、評価する画
像記録装置の記録密度の基本仕様データ２１（すなわち
一般的には１インチ当たりに記録できるドット数ＤＰ
Ｉ）と、記録されるドットの反射率分布の基本仕様デー
タ２２とが格納されている。なお、ドットの反射率分布
の基本仕様データ２２としては、例えば、図２に示すよ
うに、ドットの中心からの距離に応じた反射率分布を、
ドットの中心からの距離を変数とした関数の形態あるい
は２次元のルックアップテーブルとしてデータ化したも
のが用いられる。

【００３６】また、記録特性記憶部４には、画像記録装
置の機械的な精度や制御精度などにより生じる各ドット
位置の変動量（ドツト位置変動データ）４１と、ドット
の反射率分布形状が各ドットで変動するそれらの変動量
（反射率分布形状変動データ）４２とが、記憶されてい
る。

【００３７】また、画像算出部３は、ドット位置算出部
３１と、反射率分布算出部３２とを有している。ここ
で、ドット位置算出部３１は、記録密度の基本仕様デー
タ２１によりドットが記録される位置と、ドット位置変
動データ４１と、画像データ入力部１から入力された画
像データとを用いて、記録できるドットの位置を算出す
るようになっている。また、反射率分布算出部３２は、
記録された画像内の任意の位置での反射率を、ドットの
反射率分布の基本仕様データ２２と反射率分布形状変動
データ４２とを参照して、算出するようになっている。

【００３８】また、評価値算出部５は、反射率分布算出
部３２によって算出された反射率分布から画像の輝度分
布を算出する輝度分布算出部５１と、輝度分布算出部５
１で算出された輝度値を用いて三刺激値を算出する三刺
激値算出部５２と、三刺激値算出部５２で算出された三
刺激値を用いて色彩情報を算出する色彩情報算出部５３
とを有している。

【００３９】次に、このような構成の画像品質評価装置
において、評価用の画像データを評価するときの動作を
説明する。

【００４０】先ず、評価用の画像データが画像データ入
力部１から入力すると、画像算出部３のドット位置算出
部３１は、基本仕様データ記憶部２に記憶されている記
録密度の基本仕様データ２１と、記録特性記憶部４のド
ット位置変動データ４１と、画像データ入力部１から入
力された画像データとを用いて、実際に記録するドット
の位置を求めて、反射率分布算出部３２に与える。

【００４１】図３には、記録密度の基本仕様データ２１
により定まる理想のドット記録位置（記録ピッチＬ＝
（１／記録密度））が○で示され、ドット位置変動デー
タ４１により変動が加えられた実際にドットが記録され
る位置が●で示されている。

【００４２】また、画像データ入力部１から入力された
画像データにより、評価する画像のドットが記録される
位置が定まる。図４には、例えば、入力された画像デー
タによりドットが記録される位置を10ａ，10ｂ，10ｃと
するとき、10ａ，10ｂ，10ｃにドットが実際に記録され
た様子が示されている。

【００４３】いま、点11a，11bの反射率を算出すること
を考える。このとき、ドット位置算出部３１は、ドット
10ａ，10ｂ，10ｃと点11ａ，11ｂの位置を求めて反射率
分布算出部３２に与える。

【００４４】反射率分布算出部３２は、ドット位置算出
部３１から与えられたドットが記録される位置と基本仕
様データ記憶部２に記憶されているドットの反射率分布
の基本仕様データ２２とを用いて、入力された画像デー
タにより記録できるドットの位置の反射率を算出する。
すなわち、入力された画像データにより記録できるドッ
トの位置は、図２に示すように、記録密度の基本仕様デ
ータ２１により記録されるドットの中心位置からの距離
で定まる。そこで、反射率分布算出部３２は、記録密度
で定まるドット記録ピッチＬよりも細かなピッチ（例え
ば図３に示すようにドット記録ピッチＬの１／１０ピッ
チ）の反射率計算ピッチＲＬで、入力した画像データに
より記録できるドットの位置の反射率をそれぞれ計算す
る。

【００４５】例えば図４において、入力された画像デー
タにより記録されたドットの近傍の点11ａの反射率を求
める場合には、点11ａに最も近いドット10ｃの中心から
点11ａまでの距離と基本仕様データ記憶部２に記憶され
ている反射率分布のドット中心からの距離を変数とした
関数やルックアップテーブルとによって、点11ａの反射
率を算出する。また、点11ｂのようにドット10ａ，10ｂ
の両方から影響を受ける位置では、ドット10ａの中心か
らの距離に応じた反射率とドット10ｂの中心からの距離
に応じた反射率とをそれぞれ算出し、算出した２つの反
射率を乗算して点11ｂの反射率を求める。

【００４６】このようにして、入力された画像データに
よりドットが記録できる各点の反射率を順次求めて、評
価する画像の反射率分布を算出することができる。

【００４７】このように算出された反射率分布は、評価
値算出部５に与えられ、評価値算出部５では、輝度分布
算出部５１によって画像の輝度分布を算出し、三刺激値
算出部５２によって三刺激値を算出し、色彩情報算出部
５３によって色彩情報を算出する。

【００４８】具体的に、輝度分布算出部５１では、反射
率分布算出部３２によって算出された反射率分布に適当
な光源を設定し光源の輝度値を前述の反射率分布に乗ず
ることにより、画像の輝度分布を算出する。

【００４９】そして、三刺激値算出部５２では、輝度分
布算出部５１で算出された輝度値を用いて三刺激値を算
出する。図５はシアン色材を用いて適当な中間調処理に
より作成した階調パッチの三刺激値ＸとＹとの関係を示
す図である。ＸＹＺ表色系におけるＹ値は輝度値であ
り、Ｘ，Ｚ値は色味を表す成分である。

【００５０】図５から分かるように、画像を形成する色
材が単一であるとき、三刺激値Ｘ，Ｙの値は、互いに独
立ではなく、強い相関を有している。このことは、Ｚに
ついても同様である。

【００５１】従って、例えば、三刺激値ＸおよびＺの予
測式は、次式（数１）のようなＹの２次多項式を仮定
し、数１において係数Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３およびＰ４，Ｐ
５，Ｐ６を最小二乗法等の方法により決定すればよい。

【００５２】

【数１】Ｘ＝Ｐ１・Ｙ＋Ｐ２・Ｙ²＋Ｐ３Ｚ＝Ｐ４・Ｙ＋Ｐ５・Ｙ²＋Ｐ６

【００５３】具体的には、画像記録装置が使用する色材
と同一色材を用いて、適当な階調処理方式により階調パ
ッチを出力する。該パッチをミクロな領域の測色が可能
な測定器を用いて、パッチ内の任意の位置 i における
三刺激値Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉと該パッチの平均的な三刺激
値Ｘave，Ｙave，Ｚaveとを測定する。Ｘave，Ｙave，
Ｚaveはミクロな領域の三刺激値Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉをそ
れぞれの加法平均したものに等しいから、次式（数２）
のように表すことができる。

【００５４】

【数２】Ｘave＝１／Ｎ・(ΣＸｉ) Ｙave＝１／Ｎ・(ΣＹｉ) Ｚave＝１／Ｎ・(ΣＺｉ)

【００５５】ここで、ＮはＸｉ，Ｘｉ，Ｚｉのサンプリ
ング数である。数１および数２より、Ｘave，Ｚaveは次
式（数３）のように表わされる。

【００５６】

【数３】Ｘave＝Ｐ１／Ｎ・(ΣＹｉ)＋Ｐ２／Ｎ・(ΣＹｉ²)＋Ｐ３Ｚave＝Ｐ４／Ｎ・(ΣＹｉ)＋Ｐ５／Ｎ・(ΣＹｉ²)＋Ｐ６

【００５７】従って、Ｘave，Ｚaveの異なる種々のサン
プルに対して、ミクロな領域の輝度値Ｙｉを測定し、数
３における係数Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３およびＰ４，Ｐ５，Ｐ
６を最小二乗法等の方法により決定することができる。

【００５８】図６は、Ｙの２次多項式を用いて予測した
予測値Ｘ−Predictedと実測値Ｘとの関係を示す図であ
る。このときの寄与率は0.999955であり、非常に当ては
まりがよいことが分かる。

【００５９】画像の各点における三刺激値が算出される
ことにより、色彩情報算出部５３では、三刺激値を用い
て種々の色彩情報を容易に算出することができる。

【００６０】たとえば、ＣＩＥＬＡＢ色空間における明
度指数Ｌ^*，色質指数ａ^*,ｂ^*は、次式（数４）により算
出される。

【００６１】

【数４】Ｌ^*＝116・(Ｙｊ／Ｙ０)^1/3 ａ^*＝500・［(Ｘｊ／Ｘ０)^1/3−(Ｙｊ／Ｙ０)^1/3］ｂ^*＝500・［(Ｙｊ／Ｙ０)^1/3−(Ｚｊ／Ｚ０)^1/3］

【００６２】ただし、(Ｘｊ／Ｘ０)、(Ｙｊ／Ｙ０)、
(Ｚｊ／Ｚ０)＜0.008856のとき、対応する1/3乗根の部
分をそれぞれ、 7.878＊(Ｘｊ／Ｘ０)+16/116、 7.878＊(Ｙｊ／Ｙ０)+16/116、 7.878＊(Ｚｊ／Ｚ０)+16/116 に置き換える。ここで、Ｘ０，Ｙ０，Ｚ０は完全拡散面
における三刺激値である。

【００６３】このようにして評価値算出部５で算出され
た輝度分布や色彩情報（たとえばＣＩＥＬＡＢ値)分布
は、出力部６から表示装置やメモリ等に出力される。

【００６４】上記のように算出された色彩情報（たとえ
ばＣＩＥＬＡＢ値）分布に基づいて、カラー画像の粒状
性等の画像評価を行なうことができる。

【００６５】換言すれば、本発明の画像品質予測方法で
は、評価用の画像データを入力すると、あらかじめ設定
された評価用の記録密度の基本仕様データによりドット
が記録される位置と、入力した画像データにより記録で
きるドットの位置を求める。この入力した画像データに
より記録できるドットの位置の反射率は、記録密度の基
本仕様データにより記録されるドットの中心位置からの
距離と基本仕様データにより記録されるドットの反射率
分布で定まる。そこで求めた記録密度の基本仕様データ
によりドットが記録される位置とあらかじめ設定された
評価用のドットの反射率分布の基本仕様データから、入
力した画像データにより記録できるドットの位置の反射
率を計算し、評価する画像の反射率分布を算出する。そ
して、適当な光源を設定することにより、前記反射率分
布を輝度分布に変換する。

【００６６】また、あらかじめ、画像形成に使用する色
材ごとに輝度値Ｙから三刺激値のＸとＺを予測する式を
求めておく。これにより、画像の各画素位置における三
刺激値を算出することができ、たとえば三刺激値からＣ
ＩＥＬＡＢ均等色空間における明度Ｌ^*および色度ａ^*,
ｂ^*を算出することができる。

【００６７】この算出したＬ^*,ａ^*,ｂ^*分布から画像が
もつカラー粒状性や入力信号に対する出力信号の関係を
示すガンマ特性を評価することができる。

【００６８】第２の実施形態ところで、上述した第１の実施形態（図１の構成例）
は、単一のカラー色材を用いた場合における画像の色彩
情報（たとえばＣＩＥＬＡＢ値）分布を算出するもので
あるが、画像が複数の色材により構成される場合は、色
材が重なり合う部分での発色は減法混色に従うため、各
色材での三刺激値の単純な加法平均とはならない。従っ
て、複数の色材の重ね合わせにより形成される画像品質
予測には、図１の構成例の装置および予測方法を適用す
ることはできない。

【００６９】本発明の第２の実施形態の画像品質評価装
置は、複数の色材の重ね合わせにより形成される画像の
品質を予測するために、被評価画像記録装置から複数の
色材を用いて出力されるカラー画像のうち、各色材が形
成する画像に相当する画像データを入力する画像データ
入力手段と、被評価画像記録装置の基本仕様データを記
憶している基本仕様データ記憶手段と、被評価画像記録
装置の記録特性データを記憶している記録特性記憶手段
と、基本仕様データ記憶手段に記憶されている被評価画
像記録装置の基本仕様データと記録特性記憶手段に記憶
されている被評価画像記録装置の記録特性データと画像
データ入力手段から入力された各色材ごとの画像データ
とを用いて画像の各色材ごとの反射率分布を算出する反
射率分布算出手段と、反射率分布算出手段によって算出
された画像の各色材ごとの反射率分布データを用いて画
像の各色材ごとの三刺激値分布を算出する三刺激値分布
算出手段と、三刺激値分布算出手段によって算出された
各色材ごとの三刺激値分布から各色材ごとの分光反射率
分布を算出する分光反射率分布算出手段と、分光反射率
分布算出手段によって各色材ごとに算出された分光反射
率データを合成してカラー画像の分光反射率分布を算出
する分光反射率合成手段とを有し、分光反射率合成手段
によって算出されたカラー画像の分光反射率分布を用い
てカラー画像の品質を予測するようになっている。

【００７０】図７は本発明の第２の実施形態の画像品質
評価装置の構成例を示す図である。なお、図７におい
て、図１と対応する箇所には同じ符号を付している。図
７の画像品質評価装置は、カラー画像データ入力部１
と、シアン版画像算出部１００と、マゼンダ版画像算出
部２００と、イエロー版画像算出部３００と、ブラック
版画像算出部４００と、分光反射率合成部１６０と、色
彩情報算出部１７０と、出力部６とを有している。

【００７１】ここで、カラー画像入力部１は、画像デー
タを各色版（各色材）に分解し、各色版（各色材）に分
解された画像データを各版（各色材）に対応した画像算
出部１００，２００，３００，４００に入力させるよう
になっている。

【００７２】また、各版画像算出部１００，２００，３
００，４００は、同様の構成のものとなっている。すな
わち、例えばシアン版画像算出部１００を例にとると、
シアン版画像算出部１００は、基本仕様データ記憶部１
２０と、画像算出部３と、記録特性記憶部４と、評価値
算出部１５０とを有している。

【００７３】ここで、基本仕様データ記憶部１２０は、
評価する画像記録装置の記録に関する基本的な仕様を記
憶するものであり、基本仕様データ記憶部１２０には、
評価する画像記録装置の記録密度の基本仕様データ１２
１（すなわち一般的には１インチ当たりに記録できるド
ット数ＤＰＩ）と、記録されるドットの反射率分布の基
本仕様データ１２２とが格納されている。なお、ドット
の反射率分布の基本仕様データ１２２としては、例え
ば、図２に示したように、ドットの中心からの距離に応
じた反射率分布を、ドットの中心からの距離を変数とし
た関数の形態あるいは２次元のルックアップテーブルと
してデータ化したものが用いられる。

【００７４】また、記録特性記憶部４には、画像記録装
置の機械的な精度や制御精度などにより生じる各ドット
位置の変動量（ドツト位置変動データ）４１と、ドット
の反射率分布形状が各ドットで変動するそれらの変動量
（反射率分布形状変動データ）４２とが、記憶されてい
る。

【００７５】また、画像算出部３は、ドット位置算出部
３１と、反射率分布算出部３２とを有している。ここ
で、ドット位置算出部３１は、記録密度の基本仕様デー
タ１２１によりドットが記録される位置と、ドット位置
変動データ４１と、画像データ入力部１から入力された
画像データとを用いて、記録できるドットの位置を算出
するようになっている。

【００７６】また、反射率分布算出部３２は、記録され
た画像内の任意の位置での反射率を、ドットの反射率分
布の基本仕様データ１２２と反射率分布形状変動データ
４２とを参照して、算出するようになっている。

【００７７】また、評価値算出部５は、反射率分布算出
部３２によって算出された反射率分布から画像の輝度分
布を算出する輝度分布算出部５１と、輝度分布算出部５
１で算出された輝度値を用いて三刺激値を算出する三刺
激値算出部５２と、三刺激値算出部５２で算出された三
刺激値を用いて分光反射率分布を算出する分光反射率分
布算出部１５３とを有している。

【００７８】次に、このような構成の画像品質評価装置
において、評価用の画像データを評価するときの動作を
説明する。

【００７９】画像データがカラー画像データ入力部１に
入力すると、画像データ入力部１では、画像データを各
色版（各色材）に分解し、各色版（各色材）に分解され
た画像データは、各版（各色材）に対応した画像算出部
１００，２００，３００，４００に入力される。各版画
像算出部１００〜４００の内部構成は、前述したように
同様のものであり、ここではシアン版画像算出部１００
を用いて動作説明を行う。

【００８０】シアン版画像算出部１００に画像データが
入力されると、画像算出部３のドット位置算出部３１
は、基本仕様データ記憶部１２０に記憶されている記録
密度の基本仕様データ１２１によりドットが記録される
位置と、ドット位置変動データ４１と、カラー画像デー
タ入力部１から入力された画像データとを用いて、記録
できるドットの位置を求め、反射率分布算出部３２に与
える。なお、反射率分布算出部３２における算出方法は
図１における場合と同様であるので、説明を省略する。

【００８１】反射率分布算出部３２において算出された
シアン版画像の反射率分布データは評価値算出部１５０
に送られる。

【００８２】評価値算出部１５０では、輝度分布算出部
５１および三刺激値算出部５２によって反射率分布から
三刺激値分布データを算出し、該データを分光反射率分
布算出部１５３に与える。

【００８３】分光反射率分布算出部１５３は、分光反射
率分布を次のような理由および算出方法によって算出す
る。

【００８４】すなわち、シアン，マゼンタ，イエロー，
ブラックの各色材の分光反射率を、それぞれ、Tc(λ)，
Tm(λ)，Ty(λ)，Tbk(λ)とし、画像支持体（たとえば
紙）の分光反射率をTp(λ)とするとき、これらを重ね合
わせた場合の減法混色により得られる分光反射率T(λ)
は、ランベルトベールの法則が成り立つときに、次式
（数５）によって与えられる。

【００８５】

【数５】 T(λ)＝Tc(λ)・Tm(λ)・Ty(λ)・Tbk(λ)・Tp(λ)

【００８６】分光反射率Tc(λ)，Tm(λ)，Ty(λ)，Tbk
(λ)は、紙の上に形成された各色材を分光測色計により
測定した分光反射率（紙の分光反射率も含んだ分光反射
率）T’c(λ)，T’m(λ)，T’y(λ)，T’bk(λ)を紙の
分光反射率Tp(λ)で規格化したものであり、次の関係が
ある。 Tc(λ)＝T’c(λ)／Tp(λ) Tm(λ)＝T’m(λ)／Tp(λ) Ty(λ)＝T’y(λ)／Tp(λ) Tbk(λ)＝T’bk(λ)／Tp(λ)

【００８７】従って、色材を重ね合わせて形成される画
像を予測するためには、各版ごとの分光反射率分布Tc
(λ)，Tm(λ)，Ty(λ)，Tbk(λ)が分かれば、数５か
ら、重ね合わされた後の分光反射率T(λ)を求めること
ができ、分光反射率T(λ)から画像の色彩情報（例え
ば、ＣＩＥＬＡＢ値）を求め、色の変動を考慮した画像
品質の評価を行うことができる。

【００８８】色材が既知の場合、任意の波長λiにおけ
る分光反射率は、三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚを用いてＮ次多項
式として書き表すことができる。

【００８９】また、T(λ)は、任意の波長λnの和として
次式（数６）のように表すことができる。

【００９０】

【数６】T(λ)＝ΣT(λn)＝Σ{ Tc(λn)・Tm(λn)・Ty
(λn) ・Tbk(λn)}

【００９１】例えば、シアンにより作成されたパッチの
波長λnにおける平均的な分光反射率Tc(λn)は、三刺激
値ＸＹＺの２次多項式で近似するならば、次式（数７）
のように表わすことができる。

【００９２】

【数７】Tc(λn)＝ｑ_n1・Ｘ+ｑ_n2・Ｘ²＋ｑ_n3・Ｙ＋ｑ_n4・
Ｙ²＋ｑ_n5・Ｚ＋ｑ_n6・Ｚ²＋ｑ_n7・Ｘ・Ｙ＋ｑ_n8・Ｘ・Ｚ＋ｑ
_n9・Ｙ・Ｚ＋ｑ_n10

【００９３】ここで、ｑ_n1〜ｑ_n10は波長λnにおける変
換式の係数値を表しており、波長ごとに係数ｑ_n1〜ｑ
_n10のセットが存在する。

【００９４】該パッチをミクロな領域の測色が可能な測
定器を用いて、パッチ内の位置ｉにおける三刺激値該パ
ッチの平均的な分光反射率Tc(λ)を測定するならば、次
式（数８）のように表わすことができる。

【００９５】

【数８】Tc(λn)＝１／Ｎ｛ｑ_n1・(ΣＸｉ)＋ｑ_n2・(ΣＸ
ｉ²)＋ｑ_n3・(ΣＹｉ)＋ｑ_n4・(ΣＹｉ²)＋ｑ_n5・(ΣＺｉ)
＋ｑ_n6・(ΣＺｉ²)＋ｑ_n7・(ΣＸｉ・Ｙｉ)＋ｑ_n8・(ΣＸｉ
・Ｚｉ)＋ｑ_n9・(ΣＹｉ・Ｚｉ)｝＋ｑ_n10

【００９６】数８において、Ｎはサンプリング数であ
り、ｉ=１〜Ｎである。

【００９７】また、三刺激値Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉのうち、
ＸｉとＺｉは、数１により算出された値を用いてもよ
い。平均的な分光反射率Tc(λ)が異なる種々のパッチに
対して、Tc(λn)と三刺激値Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉとを測定
し、最小二乗法等の手法を用いることにより、数８の係
数ｑ_n1，ｑ_n2，…，ｑ_n10を決定することができる。

【００９８】また、他の色材に対しても同様に、数８の
ｑ_n1，ｑ_n2，…，ｑ_n10に相当する係数のセットを波長
λnに対して求める。

【００９９】これにより、三刺激値算出部５２において
算出された三刺激値を用いて、数７より、画像の各画素
位置における分光反射率分布を求めることができる。

【０１００】各版の画像算出部１００，２００，３０
０，４００においてそれぞれ算出された画像の画素 j
における分光反射率 Tｊc(λ)、Tｊm(λ)、Tｊy(λ)、T
ｊbk(λ)および紙の分光反射率Tp(λ)を、分光反射率合
成部１６０において、数５に従って乗算することで、各
版を重ね合わせた後の画素 j の分光反射率 Tｊ(λ)を
求めることができる。次に、分光反射率分布 Tｊ(λ)は
色彩情報算出部１７０に送られ、任意の光源の分光輝度
S(λ)と等色関数x(λ),y(λ),z(λ)から、次式（数９）
により、画素 j における三刺激値Ｘｊ，Ｙｊ，Ｚｊを
求める。

【０１０１】

【数９】Ｘｊ＝ｋΣ Tｊ(λ)・S(λ)・x(λ) Ｙｊ＝ｋΣ Tｊ(λ)・S(λ)・ｙ(λ) Ｚｊ＝ｋΣ Tｊ(λ)・S(λ)・ｚ(λ)

【０１０２】ここで、ｋは次式（数１０）によって表わ
される。

【０１０３】

【数１０】ｋ＝100／ΣS(λ)・ｙ(λ)

【０１０４】さらに、色彩情報算出部１７０では、数９
により求められた三刺激値Ｘｊ，Ｙｊ，Ｚｊを用いて、
明度指数Ｌ^*や色度指数（たとえばａ^*,ｂ^*）を算出す
る。

【０１０５】たとえば、ＣＩＥＬＡＢ色空間における明
度指数，色度指数は前述の数４により算出される。

【０１０６】上述のようにして求められたＬ^*,ａ^*,ｂ^*
等の色彩情報は出力部６へ送られ、出力部６から表示装
置やメモリ等に出力する。

【０１０７】上述の第１，第２の実施形態において、図
１，図７の例では、記録密度の基本仕様データ２１もし
くは１２１によりドッドが記録される位置とドットの反
射率分布の基本仕様データ２２もしくは１２２から入力
した画像データにより記録できるドットの位置の反射率
を算出する場合について説明したが、評価する画像記録
装置に応じて基本仕様データを定めると良い。例えば評
価する画像記録装置がレーザプリンタの場合、基本仕様
データとして、記録密度と感光体を走査露光するレーザ
露光装置の特性と感光体の光減衰特性及び感光体の表面
電位−反射率変換特性を用いれば良い。

【０１０８】さらには、ドットの位置や反射率に変動が
生じる画像記録装置の場合には、そうした変動量データ
を用いてドット位置や反射率に修正を加えるようにして
もよく、また、そうすることにより、現実の記録装置に
近い画像の品質評価を行うことが可能となる。

【０１０９】また、上述の説明では、図１，図７の色彩
情報算出部５３，１７０で算出される色彩情報としてＣ
ＩＥＬＡＢ均等色空間における色度値Ｌ^*,ａ^*,ｂ^*を算
出する例を示したが、本発明はこれに限定されるもので
はなく、ＣＩＥＬＵＶ均等色空間における色度値であっ
ても、またそれら色度値からから算出される彩度，色相
角といった色彩情報であってもよいし、その他の色空間
における色度値であってもよい。

【０１１０】さらに、輝度値から三刺激値を算出する数
１や三刺激値から分光反射率を算出する数７として２次
多項式を用いて説明を行ったが、本発明はこれに限定さ
れるものではなく、さらに高次の算出式を設定してもよ
く、算出式の形式を限定するものではない。

【０１１１】また、特定の算出式を用いずに、ルックア
ップテーブルをあらかじめ作成し、それを参照する形式
でもよい。

【０１１２】また、数１および数７の係数を決定するた
めに使用するミクロな領域の測色を行う測定器として
は、特開平5-284260号に示されている等色関数ｘ(λ)，
ｙ(λ)，ｚ(λ)と同等の分光感度をもつ二次元走査型測
色計であってよいし、特開平9-163168号に示されている
ようなスキャナを用いてスキャナからの出力信号を表色
値に変換するようなものであってもよい。いずれにして
も、本発明は測定装置を限定するものではない。

【０１１３】第３の実施形態本発明の第３の実施形態の画像品質評価装置は、被評価
画像記録装置から複数の色材を用いて出力されるカラー
画像のうち、各色材が形成する画像に相当する画像デー
タを入力する画像データ入力手段と、被評価画像記録装
置の基本仕様データを記憶している基本仕様データ記憶
手段と、被評価画像記録装置の記録特性データを記憶し
ている記録特性記憶手段と、基本仕様データ記憶手段に
記憶されている被評価画像記録装置の基本仕様データと
記録特性記憶手段に記憶されている被評価画像記録装置
の記録特性データと画像データ入力手段から入力された
各色材ごとの画像データとを用いて、形成される画像の
特定波長λｓにおける反射率Ｒ(λｓ)の空間分布を算出
する反射率分布算出手段と、形成される画像の各点にお
いて、前記反射率Ｒ(λｓ)より、可視波長範囲における
分光反射率分布Ｒ(λ)を各色材ごとに算出する分光反射
率分布算出手段と、各色材が形成する画像ごとに算出さ
れた分光反射率分布Ｒ(λ)と画像支持体の分光反射率分
布Ｒｐ(λ)とから、カラー画像データにより形成される
画像の分光反射率分布を算出する分光反射率合成手段
と、分光反射率合成手段により算出された分光反射率分
布から色彩情報を算出する色彩情報算出手段とを有して
いる。

【０１１４】図８は本発明の第３の実施形態の画像品質
評価装置の構成例を示す図であり、図８において図７に
対応する箇所には同じ符号を付している。図８の画像品
質評価装置においても、図７の画像品質評価装置と同様
に、反射率分布算出部３２は、記録された画像内の任意
の位置での反射率を、ドットの反射率分布の基本仕様デ
ータ１２２と反射率分布形状変動データ４２とを参照し
て、算出するようになっているが、図８の画像品質評価
装置では、上記反射率は、色材ごとに設定される特定波
長λｓにおける反射率Ｒ(λｓ)となっている。すなわ
ち、反射率分布算出部３２は、形成される画像の特定波
長λｓにおける反射率Ｒ(λｓ)の空間分布を算出するよ
うになっている。

【０１１５】また、分布反射率分布算出部１５３は、形
成される画像の各点において、前記反射率Ｒ(λｓ)よ
り、可視波長範囲における分光反射率分布Ｒ(λ)を各色
材ごとに算出するようになっている。

【０１１６】また、分光反射率合成部１６０は、各色材
が形成する画像ごとに算出された分光反射率分布Ｒ(λ)
と画像支持体の分光反射率分布Ｒｐ(λ)とから、カラー
画像データにより形成される画像の分光反射率分布を算
出するようになっている。

【０１１７】次に、このような構成の画像品質評価装置
において、評価用の画像データを評価するときの動作を
説明する。

【０１１８】画像データがカラー画像データ入力部１に
入力すると、画像データ入力部１では、画像データを各
色版に分解し、各色版に分解された画像データは、各版
に対応した画像算出部１００，２００，３００，４００
に入力される。各版画像算出部１００〜４００の内部構
成は、同様のものであり、ここではシアン版画像算出部
１００を用いて動作説明を行う。

【０１１９】シアン版画像算出部１００に画像データが
入力されると、画像算出部３のドット位置算出部３１
は、基本仕様データ記憶部１２０に記憶されている記録
密度の基本仕様データ１２１によりドットが記録される
位置と、ドット位置変動データ４１と、カラー画像デー
タ入力部１から入力された画像データとを用いて、記録
できるドットの位置を求め、反射率分布算出部３２に与
える。

【０１２０】図３には、記録密度の基本仕様データ２１
により定まる理想のドット記録位置（記録ピッチＬ＝
（１／記録密度））が○で示され、ドット位置変動デー
タ４１により変動が加えられた実際にドットが記録され
る位置が●で示されている。

【０１２１】また、画像データ入力部１から入力された
画像データにより、評価する画像のドットが記録される
位置が定まる。図４には、例えば、入力された画像デー
タによりドットが記録される位置を10a,10b,10cとする
とき、10a,10b,10cにドットが実際に記録された様子が
示されている。

【０１２２】いま、点11a,11bの反射率を算出すること
を考える。このとき、ドット位置算出部３１は、ドット
10a,10b,10cと点11a,11bの位置を求めて反射率分布算出
部３２に与える。

【０１２３】反射率分布算出部３２は、ドット位置算出
部３１から与えられたドットが記録される位置と基本仕
様データ記憶部１２０に記憶されているドットの反射率
分布の基本仕様データ１２２とを用いて、入力された画
像データにより記録できるドットの位置の反射率を算出
する。すなわち、入力された画像データにより記録でき
るドットの位置は、図２に示したように、記録密度の基
本仕様データ１２１により記録されるドットの中心位置
からの距離で定まる。そこで、反射率分布算出部３２
は、記録密度で定まるドット記録ピッチＬよりも細かな
ピッチ（例えば図３に示すようにドット記録ピッチＬの
１／１０ピッチ）の反射率計算ピッチＲＬで、入力した
画像データにより記録できるドットの位置の反射率をそ
れぞれ計算する。

【０１２４】例えば図４において、入力された画像デー
タにより記録されたドットの近傍の点11aの反射率を求
める場合には、点11aに最も近いドット10cの中心から点
11aまでの距離と基本仕様データ記憶部１２０に記憶さ
れている反射率分布のドット中心からの距離を変数とし
た関数やルックアップテーブルとによって、点11aの反
射率を算出する。また、点11bのようにドット10a,10bの
両方から影響を受ける位置では、ドット10aの中心から
の距離に応じた反射率とドット10bの中心からの距離に
応じた反射率とをそれぞれ算出し、算出した２つの反射
率を乗算して点11bの反射率を求める。

【０１２５】ところで、図８の構成例では、基本仕様デ
ータ記憶部１２０に格納されているドットの反射率分布
の基本仕様データ１２２は、たとえばシアンは５５０ｎ
ｍ、マゼンタは４５０ｎｍといったように、色材ごとに
設定された特定波長λｓにおける反射率で記述されてお
り、反射率分布算出部３２は、入力した画像データによ
りドットが記録できる各点の特定波長λｓにおける反射
率Ｒ(λｓ)を順次求めて、評価する画像の反射率の空間
分布を算出するようになっている。そして、分光反射率
分布算出部１５３では、反射率分布算出部３２で算出さ
れた画像各点において、反射率Ｒ(λｓ)から可視波長範
囲における分光反射率Ｒ(λ)を算出するようになってい
る。たとえば、可視波長範囲４００〜７００ｎｍを１０
ｎｍ間隔で、計３１個の波長に対してそれぞれ反射率を
算出するようになっている。

【０１２６】次に、特定波長λｓにおける反射率Ｒ（λ
ｓ）から分光反射率分布を求める方法について説明す
る。被評価画像出力装置が使用する色材と同一色材を用
いて、適当な階調処理方式を用いて任意の出力装置によ
り階調パッチを出力する。該パッチをミクロな領域の測
色が可能な測定器を用いて、パッチ内の任意の位置(ｊ)
における分光反射率分布Ｒｊ(λ)と平均的な分光反射率
分布Ｒａｖｅ(λ)を測定する。Ｒａｖｅ(λ)はミクロな
領域の分光反射率分布Ｒｊ(λ)を加法平均したものに等
しいから、次式（数１１）のように表すことができる。

【０１２７】

【数１１】Ｒａｖｅ(λ)＝１／Ｎ・(ΣＲｊ(λ))

【０１２８】ここで、ＮはＲｊ(λ)のサンプリング数で
ある。また、ミクロな領域での分光反射率分布Ｒｊ(λ)
は、特定波長λｓにおける反射率Ｒ(λｓ)を用いて多項
式近似することができる。つまり、任意の波長λｉにお
ける反射率Ｒｊ(λｉ)は、次式（数１２）で表わされ
る。

【０１２９】

【数１２】Ｒｊ(λｉ)＝ｐ(ｉ，１)・Ｒ(λｓ)＋ｐ
(ｉ，２)・Ｒ(λｓ)²＋ｐ(ｉ，３)

【０１３０】ここでは、簡単のために２次多項式とした
が、実際にはより高次の近似式（たとえば４〜５次式）
を用いるのが精度のよい近似を行うためには好適であ
る。また、数１２において、ｐ(ｉ，１)，ｐ(ｉ，２)，
ｐ(ｉ，３)は波長λｉにおける反射率を予測するための
近似係数である。数１１および数１２より、Ｒａｖｅ
(λ)は、次式（数１３)によって表わすことができる。

【０１３１】

【数１３】Ｒａｖｅ(λｉ)＝ｐ(ｉ，１)・(ΣＲ(λｓ))
＋ｐ(ｉ，２)・(ΣＲ(λｓ)²)＋ｐ(ｉ，３)

【０１３２】例えば、波長範囲４００〜７００ｎｍ、１
０ｎｍ間隔で分光反射率分布を求める場合、数１３は、
次式（数１４）によって表わすことができる。

【０１３３】

【数１４】

【０１３４】従って、Ｒａｖｅ(λ)の異なる種々のサン
プルに対して、ミクロな領域の分光反射率Ｒ(λ)を測定
し、各波長に対応した係数のセットｐ(ｉ，１)，ｐ
(ｉ，２)，ｐ(ｉ，３)を最小二乗法等の方法により決定
することができる。

【０１３５】なお、特定波長λｓは、次のようにして設
定される。すなわち、上記係数算出過程を複数の波長に
対して実行し、決定された係数を用いて予測される分光
反射率の予測誤差が最小もしくは所定量よりも小さくな
る波長を、最終的に使用する特定波長λｓとすることが
できる。

【０１３６】上記方法により、色材ごとに算出された係
数セットｐ(ｉ，１)，ｐ(ｉ，２)，ｐ(ｉ，３)を記憶す
る。分光反射率分布算出部１５３は、記憶されている前
記係数セットを読み出し、入力される反射率データを上
記数１３もしくは数１４により分光反射率分布に変換
し、分光反射率合成部１６０へ出力する。

【０１３７】分光反射率合成部１６０では、各版の画像
算出部１００，２００，３００，４００においてそれぞ
れ算出された画像の画素ｊにおける分光反射率Ｒｊｃ
(λ)、Ｒｊｍ(λ)、Ｒｊｙ(λ)、Ｒｊｂｋ(λ)および画
像支持体（例えば紙）の分光反射率Ｒｐ(λ)を次式（数
１５）のように乗算することで、各版を重ね合わせた後
の画素ｊの分光反射率Ｒｊ(λ)を求めることができる。

【０１３８】

【数１５】Ｒｊ(λ)＝Ｒｊｃ(λ)・Ｒｊｍ(λ)・Ｒｊｙ
(λ)・Ｒｊｂｋ(λ)・Ｒｐ(λ)

【０１３９】なお、上記数１５における分光反射率Ｒｊ
ｃ(λ)、Ｒｊｍ(λ)、Ｒｊｙ(λ)、Ｒｊｂｋ(λ)は画像
支持体である紙の分光反射率分布を含まない、色材のみ
の分光反射率分布を示している。紙の分光反射率分布を
含む場合には、次式（数１６）のような変換が必要とな
る。

【０１４０】

【数１６】Ｒｊｃ(λ)＝Ｒｊｃ(λ)／Ｒｐ(λ) Ｒｊｍ(λ)＝Ｒｊｍ(λ)／Ｒｐ(λ) Ｒｊｙ(λ)＝Ｒｊｙ(λ)／Ｒｐ(λ) Ｒｊｂｋ(λ)＝Ｒｊｂｋ(λ)／Ｒｐ(λ)

【０１４１】このようにして算出された分光反射率Ｒｊ
(λ)は色彩情報算出部１７０へ出力される。色彩情報算
出部１７０では、複数の色材を用いて形成される最終画
像の各点での分光反射率分布を用いて、種々の色彩情報
を算出する。例えばＣＩＥＬＡＢ色彩値を算出する場
合、色彩情報算出部１７０では、形成された画像の観察
光源の分光輝度分布Ｓ(λ)を、記憶保持しておくかまた
は図示しない外部記憶装置より読み出し、これと分光反
射率分布合成部１６０から出力される分光反射率分布Ｒ
(λ)と等色関数ｘ(λ)，ｙ(λ)，ｚ(λ)から次式（数１
７）により、画素ｊにおける三刺激値Ｘｊ，Ｙｊ，Ｚｊ
を求める。

【０１４２】

【数１７】Ｘｊ＝ｋΣＲｊ(λ)・Ｓ(λ)・ｘ(λ) Ｙｊ＝ｋΣＲｊ(λ)・Ｓ(λ)・ｙ(λ) Ｚｊ＝ｋΣＲｊ(λ)・Ｓ(λ)・ｚ(λ)

【０１４３】ここで、ｋ＝１００／ΣＳ(λ)・ｙ(λ)で
ある。

【０１４４】さらに、求められた三刺激値Ｘｊ，Ｙｊ，
Ｚｊを用いて、次式（数１８）により、Ｌ^*，ａ^*，ｂ^*
の各色彩値を求めることができる。

【０１４５】

【数１８】Ｌ^*＝１１６＊（Ｙｊ／Ｙｎ）^1/3−１６ａ^*＝５００［ｆ（Ｘｊ／Ｘｎ）−ｆ（Ｙｊ／Ｙｎ）］ｂ^*＝２００［ｆ（Ｙｊ／Ｙｎ）−ｆ（Ｚｊ／Ｚｎ）］

【０１４６】ただし、関数ｆは、次の機能を有する。す
なわち、例えばｆ(Ｘｊ／Ｘｎ)は、(Ｘｊ／Ｘｎ)＞０．
００８８５６のとき、ｆ(Ｘｊ／Ｘｎ)＝(Ｘｊ／Ｘｎ)^1/3 (Ｘｊ／Ｘｎ)≦０．００８８５６のとき、ｆ(Ｘｊ／Ｘｎ)＝７．７８７(Ｘｊ／Ｘｎ)＋１６／１１
６とする関数である。ｆ(Ｙｊ／Ｙｎ)、ｆ(Ｚｊ／Ｚｎ)も
同様である。また、Ｘｎ、Ｙｎ、Ｚｎは基準白色面の三
刺激値である。

【０１４７】上述のようにして求められたＬ^*，ａ^*，ｂ
^*等の色彩情報は出力部６へ送られ、出力部６から表示
装置やメモリ等に出力する。

【０１４８】この算出した色彩情報（たとえばＣＩＥＬ
ＡＢ値）分布からカラー画像の粒状性等の画像評価を行
なうことができる。

【０１４９】画像の各点における反射率から分光反射率
分布が算出される。濃度やＬ^*，ａ^*，ｂ^*，Ｌ^*，ｕ^*，
ｖ^*等の均等色空間での色彩値、または異なる光源下に
おける前記色彩値の変化など種々の色彩情報を容易に算
出することができる。

【０１５０】本発明では、反射率分布算出部３２は、形
成される画像の特定波長λｓにおける反射率Ｒ(λｓ)の
空間分布を算出するので、反射率分布算出部３２におい
て、可視波長範囲にある複数の波長に対する反射率を計
算する必要がなく、計算にかかる負荷を軽減することが
できる。なお、分光反射率分布を算出するための上記係
数セットは、所定の条件により出力された画像サンプル
により決定されている。

【０１５１】上述の説明では、色材の分光反射率特性を
用いて、画像の色彩情報を算出する方法について説明し
たが、実際の色の見えは画像の表面の光沢度によっても
変化する。例えば、同一色材でも表面の光沢が高い場合
には色は濃く見え、逆に光沢が低く、表面の凹凸が多い
場合には観察光源からの光束の拡散により色は薄く見え
る。つまり、非常に光沢が高い場合に対して、光沢度が
低くなると光源の分光輝度成分も含んだ反射光束として
色を知覚する。

【０１５２】従って、上述した方法による分光反射率の
予測およびそれから算出される色彩情報は、予測式の作
成に使用したサンプルの光沢度での値であり、被評価画
像を出力する画像記録装置の例えば定着特性による光沢
度変化による色彩情報の影響についてはなんら予測する
ことができなかった。そこで、分光反射率分布の算出式
の導出に用いた基準サンプルの平均光沢度をＰ０、画像
品質を予測するサンプルの光沢度をＰを変数とした関数
ｆを用いて、数１５により算出された分光反射率分布Ｒ
(λ)を、次式（数１９）のように変換する。

【０１５３】

【数１９】Ｒ(λ)＝(１＋α・ｆ(Ｐ，Ｐ０))・Ｒ(λ)

【０１５４】数１９において、ｆ(Ｐ，Ｐ０)は、Ｐ＝Ｐ
０のときｆ(Ｐ，Ｐ０)＝０となる関数であり、たとえば
次式（数２０または数２１）のように表すことができ
る。

【０１５５】

【数２０】ｆ(Ｐ，Ｐ０)＝(Ｐ−Ｐ０)

【０１５６】

【数２１】ｆ(Ｐ，Ｐ０)＝(Ｐ−Ｐ０)／Ｐ

【０１５７】また、数１９において、係数αは、色材の
厚みを一定にして表面状態のみを変化させて光沢度の異
ならせたサンプルを用意し、このサンプル(ｋ）の反射
率ｒｋと光沢度Ｐｋを測定し、基準の光沢度Ｐ０におけ
る反射率ｒ０との比ｒｋ／ｒ０が(１＋αｆ(Ｐｋ，Ｐ
０))に等しいとして求められる。これにより、例えば画
像作成プロセスによる光沢度ムラによる色や粒状性の影
響も含めて画像品質を予測することができる。

【０１５８】このように、カラー画像データにより形成
される画像の分光反射率分布は、画像表面の光沢度に応
じて補正が加えられるのが良い。

【０１５９】本発明は、画像算出部３における反射率分
布画像の算出方法を規定するものではない。すなわち、
例えば、上記例では、記録密度の基本仕様データ１２１
によりドッドが記録される位置とドットの反射率分布の
基本仕様データ１２２から入力した画像データにより記
録できるドットの位置の反射率を算出する場合について
説明したが、評価する画像記録装置に応じて基本仕様デ
ータを定めると良い。例えば評価する画像記録装置がレ
ーザプリンタの場合、基本仕様データとして記録密度と
感光体を走査露光するレーザ露光装置の特性と感光体の
光減衰特性及び感光体の表面電位−反射率変換特性を用
いれば良い。

【０１６０】さらには、ドットの位置や反射率に変動が
生じる記録装置の場合には、そうした変動量データを用
いてドット位置や反射率に修正を加えるようにしてもよ
く、またそうすることにより現実の記録装置に近い画像
の品質評価を行うことが可能となる。

【０１６１】また、上述の例において色彩情報算出部１
７０において算出される色彩情報としてＣＩＥＬＡＢ均
等色空間における色度値Ｌ^*，ａ^*，ｂ^*を算出する例を
示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、Ｃ
ＩＥＬＵＶ均等色空間における色度値であっても、また
それら色度値から算出される彩度、色相角といった色彩
情報であってもよいし、その他の色空間における色度値
や種々のステータスにおけるカラー濃度値であってもよ
い。

【０１６２】さらに、特定波長における反射率から分光
反射率分布を算出する式として２次多項式を用いて説明
を行ったが、本発明はこれに限定されるものではなく、
さらに高次の算出式を設定してもよく、また、算出式の
形式を限定するものではない。

【０１６３】また、特定の算出式を用いず、特定波長に
おける反射率Ｒ(λｓ)に対する分光反射率分布Ｒ(λｉ)
についてルックアップテーブルをあらかじめ作成し、そ
れを参照する形式でもよい。

【０１６４】また、数１３の係数を決定するために使用
するミクロな領域の測色を行う測定器として、特開平５
−２８４２６０号公報において示されている、等色関数
ｘ(λ)，ｙ(λ)，ｚ(λ)と同等の分光感度をもつ二次元
走査型測色計であってよいし、特開平９−１６３１６８
号のようなスキャナを用いてスキャナからの出力信号を
表色値に変換するようなものであってもよい。いずれに
しても、本発明は測定装置を限定するものではない。

【０１６５】以上のように、第３の実施形態（図８の構
成例）の画像品質評価装置は、被評価画像記録装置から
複数の色材を用いて出力されるカラー画像のうち、各色
材が形成する画像に相当する画像データを入力し、予め
記憶されている被評価画像記録装置の基本仕様データと
記録特性データと入力された各色材ごとの画像データと
を用いて、形成される画像の特定波長λｓにおける反射
率Ｒ(λｓ)の空間分布を算出し、形成される画像の各点
において、前記反射率Ｒ(λｓ)より、可視波長範囲にお
ける分光反射率分Ｒ(λ)を各色材ごとに算出し、各色材
が形成する画像ごとに算出された分光反射率分布Ｒ(λ)
と画像支持体の分光反射率分布Ｒｐ(λ)とから、カラー
画像データにより形成される画像の分光反射率分布を算
出し、該分光反射率分布から算出される色彩情報を用い
て画像の品質を予測するようにしている。これにより、
反射率分布算出手段において、可視波長範囲にある複数
の波長に対する反射率を計算する必要がなく、計算にか
かる負荷を軽減することができる。

【０１６６】第４の実施形態上述した第３の実施形態では、被評価画像記録装置から
出力されるカラー画像が複数の色材を用いている場合に
ついて示したが、単一のカラー色材を用いている場合に
ももちろん本発明を適用できる。この場合、画像品質評
価装置は、第４の実施形態として、被評価画像記録装置
から出力される画像に相当するカラー画像データを入力
する画像データ入力手段と、被評価画像記録装置の基本
仕様データを記憶している基本仕様データ記憶手段と、
被評価画像記録装置の記録特性データを記憶している記
録特性記憶手段と、基本仕様データ記憶手段に記憶され
ている被評価画像記録装置の基本仕様データと記録特性
記憶手段に記憶されている被評価画像記録装置の記録特
性データと画像データ入力手段から入力されたカラー画
像データとを用いて、形成される画像の特定波長λｓに
おける反射率Ｒ(λｓ)の空間分布を算出する反射率分布
算出手段と、形成される画像の各点において、前記反射
率Ｒ(λｓ)より、可視波長範囲における分光反射率分布
Ｒ(λ)を算出する分光反射率分布算出手段と、分光反射
率分布算出手段により算出された分光反射率分布Ｒ(λ)
と画像支持体の分光反射率分布Ｒｐ(λ)とから、カラー
画像データにより形成される画像の分光反射率分布を算
出する分光反射率合成手段と、分光反射率合成手段によ
り算出された分光反射率分布から色彩情報を算出する色
彩情報算出手段とを有している。

【０１６７】この第４の実施形態では、被評価画像記録
装置から出力される画像に相当するカラー画像データを
入力し、予め記憶されている被評価画像記録装置の基本
仕様データと記録特性データと入力されたカラー画像デ
ータとを用いて、形成される画像の特定波長λｓにおけ
る反射率Ｒ(λｓ)の空間分布を算出し、形成される画像
の各点において、前記反射率Ｒ(λｓ)より、可視波長範
囲における分光反射率分Ｒ(λ)を算出し、算出された分
光反射率分布Ｒ(λ)と画像支持体の分光反射率分布Ｒｐ
(λ)とから、カラー画像データにより形成される画像の
分光反射率分布を算出し、該分光反射率分布から算出さ
れる色彩情報を用いて画像の品質を予測するようなって
いる。

【０１６８】図９は上述した第１，第２，第３または第
４の実施形態の画像品質評価装置のハードウェア構成例
を示す図である。図９を参照すると、この画像品質評価
装置は、例えばパーソナルコンピュータ等で実現され、
全体を制御するＣＰＵ７１と、ＣＰＵ７１の制御プログ
ラム等が記憶されているＲＯＭ７２と、ＣＰＵ７１のワ
ークエリア等として使用されるＲＡＭ７３と、ハードデ
ィスク７４と、画像データを入力する画像データ入力部
１と、出力部６とを有している。

【０１６９】ここで、ＣＰＵ７１は、例えば、図１の画
像算出部３，評価値算出部５の機能、図７，図８の画像
算出部３，評価値算出部１５０，分光反射率合成部１６
０，色彩情報算出部１７０の機能を有している。

【０１７０】なお、ＣＰＵ７１におけるこのような機能
（図１の画像算出部３，評価値算出部５の機能、図７，
図８の画像算出部３，評価値算出部１５０，分光反射率
合成部１６０，色彩情報算出部１７０の機能）は、例え
ばソフトウェアパッケージ(具体的には、ＣＤ−ＲＯＭ
等の記録媒体)の形で提供することができ、このため、
図９の例では、記録媒体８０がセットさせるとき、これ
を駆動する媒体駆動装置８１が設けられている。

【０１７１】換言すれば、本発明の画像品質評価装置
は、汎用の計算機システムにＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体
に記録されたプログラムを読み込ませて、この汎用計算
機システムのマイクロプロセッサに画像品質評価（予
測）処理を実行させる装置構成においても実施すること
が可能である。この場合、本発明の画像品質評価（予
測）処理を実行するためのプログラム(すなわち、ハー
ドウェアシステムで用いられるプログラム)は、媒体に
記録された状態で提供される。プログラムなどが記録さ
れる記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭに限られるもので
はなく、ＲＯＭ，ＲＡＭ，フレキシブルディスク，メモ
リカード等が用いられても良い。媒体に記録されたプロ
グラムは、ハードウェアシステムに組み込まれている記
憶装置、例えばハードディスク７４にインストールされ
ることにより、このプログラムを実行して、本発明の画
像品質評価（予測）処理機能を実現することができる。

【０１７２】

【発明の効果】以上に説明したように、請求項１乃至請
求項１６記載の発明によれば、評価対象となる画像記録
装置の基本仕様をもとに評価対象となる画像記録装置か
ら出力されるであろう画像の反射率分布および色彩情報
を算出するようにしており、これにより、評価する画像
記録装置から実際に画像を出力することなしに、短時間
で画像の品質を評価（予測）することができる。

【０１７３】特に、請求項１，請求項７，請求項１３記
載の発明では、予測された画像記録装置から出力される
画像の反射率分布から、三刺激値分布を求めているの
で、カラー画像記録装置において重要な基本特性である
シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの単色画像種々
の色彩情報が得られ、たとえば三刺激値からＣＩＥＬＡ
Ｂ均等色空間における色度値Ｌ^*，ａ^*，ｂ^*に変換する
ことで、人間の視覚特性との対応のよい画質評価が可能
となる。

【０１７４】また、請求項２，請求項３，請求項４，請
求項８，請求項９，請求項１０，請求項１４，請求項１
５，請求項１６記載の発明では、予測された画像記録装
置から出力される画像の反射率分布から、分光反射率分
布を求めているので、複数の色材を重ね合わせて画像を
形成している画像記録装置において再現される色彩値
を、各版の分光反射率データの積として得られる分光反
射率から予測することが可能となり、画像記録装置の性
能をより総合的に評価することができる。

【０１７５】さらに、請求項３，請求項４，請求項９，
請求項１０，請求項１５，請求項１６記載の発明では、
被評価画像記録装置から複数の色材を用いて出力される
カラー画像のうち、各色材が形成する画像に相当する画
像データを入力し、予め記憶されている被評価画像記録
装置の基本仕様データと記録特性データと入力された各
色材ごとの画像データとを用いて、形成される画像の特
定波長λｓにおける反射率Ｒ(λｓ)の空間分布を算出
し、形成される画像の各点において、前記反射率Ｒ(λ
ｓ)より、可視波長範囲における分光反射率分Ｒ(λ)を
各色材ごとに算出し、各色材が形成する画像ごとに算出
された分光反射率分布Ｒ(λ)と画像支持体の分光反射率
分布Ｒｐ(λ)とから、カラー画像データにより形成され
る画像の分光反射率分布を算出し、該分光反射率分布か
ら算出される色彩情報を用いて画像の品質を予測するの
で、反射率分布算出手段において、可視波長範囲にある
複数の波長に対する反射率を計算する必要がなく、計算
にかかる負荷を軽減することができる。

【０１７６】また、請求項５，請求項１１記載の発明で
は、予測された画像記録装置から出力される画像の反射
率分布や、分光反射率分布を、はじめから紙などの画像
支持体の分光反射率で規格化された値としているので、
版ごとの分光反射率分布を乗算する数１５において、画
像支持体の分光反射率分布の重複を避けるために、版ご
との分光反射率分布を規格化する必要がなく、余分な演
算を避けることができる。

【０１７７】また、請求項６，請求項１２記載の発明で
は、予測される画像の分光反射率分布を画像の表面光沢
に応じて補正を行っているので、光沢度によって混入す
る光源からの正反射光成分を考慮した画像の色彩情報を
求めることができ、光沢ムラや光沢ムラを含んだ粒状性
の評価などより多くの画像品質項目について評価するこ
とが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る画像品質評価装置の第１の実施形
態の構成例を示す図である。

【図２】ドットの反射率分布を示す特性図である。

【図３】ドットが記録される位置を説明するための図で
ある。

【図４】ドットが記録された画像を説明するための図で
ある。

【図５】三刺激値ＹとＸとの関係を示す図である。

【図６】三刺激値Ｙを用いて予測したＸと実測値との関
係を示す図である。

【図７】本発明に係る画像品質評価装置の第２の実施形
態の構成例を示す図である。

【図８】本発明に係る画像品質評価装置の第３の実施形
態の構成例を示す図である。

【図９】本発明の画像品質評価装置のハードウェア構成
例を示す図である。

【符号の説明】

１画像データ入力部２基本仕様データ記憶部３画像算出部４記録特性記憶部５評価値算出部６出力部２１記録密度の基本仕様データ２２ドットの反射率分布の基本仕様データ３１ドット位置算出部３２反射率分布算出部４１ドット位置変動データ４２反射率分布形状変動データ５１輝度分布算出部５２三刺激値算出部５３色彩情報算出部１００シアン版画像算出部２００マゼンダ版画像算出部３００イエロー版画像算出部４００ブラック版画像算出部１２０基本仕様データ記憶部１２１記録密度の基本仕様データ１２２ドットの反射率分布の基本仕様データ１５０評価値算出部１５３分光反射率分布算出部１６０分光反射率合成部１７０色彩情報算出部７１ＣＰＵ７２ＲＯＭ７３ＲＡＭ７４ハードディスク８０記憶媒体８１媒体駆動装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｈ０４Ｎ 1/46 Ｈ０４Ｎ 1/46 Ｚ５Ｌ０９６Ｆターム(参考） 2H027 DE07 EC06 EC10 EE08 FA28 FD08 2H030 AA02 AD13 AD16 5B057 AA12 CA01 CA07 CA12 CA16 CE16 CH01 CH08 CH11 DB02 DB06 DB08 DC02 5C077 LL11 LL18 MP08 PP31 PP33 PP36 PQ12 PQ22 TT02 5C079 HA18 HA19 HB03 HB05 HB08 HB11 KA15 KA20 MA01 MA11 NA11 PA03 5L096 AA02 BA07 FA31 FA32 FA51 GA32 MA01

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被評価画像記録装置から出力される画像
に相当するカラー画像データを入力する画像データ入力
手段と、被評価画像記録装置の基本仕様データを記憶し
ている基本仕様データ記憶手段と、被評価画像記録装置
の記録特性データを記憶している記録特性記憶手段と、
基本仕様データ記憶手段に記憶されている被評価画像記
録装置の基本仕様データと記録特性記憶手段に記憶され
ている被評価画像記録装置の記録特性データと画像デー
タ入力手段から入力されたカラー画像データとを用いて
画像の反射率分布を算出する反射率分布算出手段と、反
射率分布算出手段によって算出された画像の反射率分布
データを用いて画像の三刺激値分布を算出する三刺激値
分布算出手段とを有し、三刺激値分布算出手段によって
算出された三刺激値分布を用いてカラー画像の品質を予
測するようになっていることを特徴とする画像品質評価
装置。
【請求項２】被評価画像記録装置から複数の色材を用
いて出力されるカラー画像のうち、各色材が形成する画
像に相当する画像データを入力する画像データ入力手段
と、被評価画像記録装置の基本仕様データを記憶してい
る基本仕様データ記憶手段と、被評価画像記録装置の記
録特性データを記憶している記録特性記憶手段と、基本
仕様データ記憶手段に記憶されている被評価画像記録装
置の基本仕様データと記録特性記憶手段に記憶されてい
る被評価画像記録装置の記録特性データと画像データ入
力手段から入力された各色材ごとの画像データとを用い
て画像の各色材ごとの反射率分布を算出する反射率分布
算出手段と、反射率分布算出手段によって算出された画
像の各色材ごとの反射率分布データを用いて画像の各色
材ごとの三刺激値分布を算出する三刺激値分布算出手段
と、三刺激値分布算出手段によって算出された各色材ご
との三刺激値分布から各色材ごとの分光反射率分布を算
出する分光反射率分布算出手段と、分光反射率分布算出
手段によって各色材ごとに算出された分光反射率データ
を合成してカラー画像の分光反射率分布を算出する分光
反射率合成手段とを有し、分光反射率合成手段によって
算出されたカラー画像の分光反射率分布を用いてカラー
画像の品質を予測するようになっていることを特徴とす
る画像品質評価装置。
【請求項３】被評価画像記録装置から出力される画像
に相当するカラー画像データを入力する画像データ入力
手段と、被評価画像記録装置の基本仕様データを記憶し
ている基本仕様データ記憶手段と、被評価画像記録装置
の記録特性データを記憶している記録特性記憶手段と、
基本仕様データ記憶手段に記憶されている被評価画像記
録装置の基本仕様データと記録特性記憶手段に記憶され
ている被評価画像記録装置の記録特性データと画像デー
タ入力手段から入力されたカラー画像データとを用い
て、形成される画像の特定波長λｓにおける反射率Ｒ
(λｓ)の空間分布を算出する反射率分布算出手段と、形
成される画像の各点において、前記反射率Ｒ(λｓ)よ
り、可視波長範囲における分光反射率分布Ｒ(λ)を算出
する分光反射率分布算出手段と、分光反射率分布算出手
段により算出された分光反射率分布Ｒ(λ)と画像支持体
の分光反射率分布Ｒｐ(λ)とから、カラー画像データに
より形成される画像の分光反射率分布を算出する分光反
射率合成手段と、分光反射率合成手段により算出された
分光反射率分布から色彩情報を算出する色彩情報算出手
段とを有していることを特徴とする画像品質評価装置。
【請求項４】被評価画像記録装置から複数の色材を用
いて出力されるカラー画像のうち、各色材が形成する画
像に相当する画像データを入力する画像データ入力手段
と、被評価画像記録装置の基本仕様データを記憶してい
る基本仕様データ記憶手段と、被評価画像記録装置の記
録特性データを記憶している記録特性記憶手段と、基本
仕様データ記憶手段に記憶されている被評価画像記録装
置の基本仕様データと記録特性記憶手段に記憶されてい
る被評価画像記録装置の記録特性データと画像データ入
力手段から入力された各色材ごとの画像データとを用い
て、形成される画像の特定波長λｓにおける反射率Ｒ
(λｓ)の空間分布を算出する反射率分布算出手段と、形
成される画像の各点において、前記反射率Ｒ(λｓ)よ
り、可視波長範囲における分光反射率分布Ｒ(λ)を各色
材ごとに算出する分光反射率分布算出手段と、各色材が
形成する画像ごとに算出された分光反射率分布Ｒ(λ)と
画像支持体の分光反射率分布Ｒｐ(λ)とから、カラー画
像データにより形成される画像の分光反射率分布を算出
する分光反射率合成手段と、分光反射率合成手段により
算出された分光反射率分布から色彩情報を算出する色彩
情報算出手段とを有していることを特徴とする画像品質
評価装置。
【請求項５】請求項３または請求項４記載の画像品質
評価装置において、特定波長λｓにおける反射率Ｒ(λ
ｓ)および可視波長範囲における分光反射率分布Ｒ(λ)
は、画像支持体の分光反射率分布Ｒｐ(λ)により規格化
された反射率および分光反射率分布であることを特徴と
する画像品質評価装置。
【請求項６】請求項３または請求項４記載の画像品質
評価装置において、カラー画像データにより形成される
画像の分光反射率分布は、画像表面の光沢度に応じて補
正が加えられることを特徴とする画像品質評価装置。
【請求項７】被評価画像記録装置から出力される画像
に相当するカラー画像データを入力し、予め記憶されて
いる被評価画像記録装置の基本仕様データと記録特性デ
ータと入力されたカラー画像データとを用いて画像の反
射率分布を算出し、算出した画像の反射率分布データを
用いて画像の三刺激値分布を算出し、算出した三刺激値
分布を用いてカラー画像の品質を予測することを特徴と
する画像品質予測方法。
【請求項８】被評価画像記録装置から複数の色材を用
いて出力されるカラー画像のうち、各色材が形成する画
像に相当する画像データを入力し、予め記憶されている
被評価画像記録装置の基本仕様データと記録特性データ
と入力された各色材ごとの画像データとを用いて画像の
各色材ごとの反射率分布を算出し、画像の各色材ごとの
反射率分布データを用いて画像の各色材ごとの三刺激値
分布を算出し、各色材ごとの三刺激値分布から各色材ご
との分光反射率分布を算出し、各色材ごとに算出された
分光反射率データを合成してカラー画像の分光反射率分
布を算出し、算出したカラー画像の分光反射率分布を用
いてカラー画像の品質を予測することを特徴とする画像
品質予測方法。
【請求項９】被評価画像記録装置から出力される画像
に相当するカラー画像データを入力し、予め記憶されて
いる被評価画像記録装置の基本仕様データと記録特性デ
ータと入力されたカラー画像データとを用いて、形成さ
れる画像の特定波長λｓにおける反射率Ｒ(λｓ)の空間
分布を算出し、形成される画像の各点において、前記反
射率Ｒ(λｓ)より、可視波長範囲における分光反射率分
Ｒ(λ)を算出し、算出された分光反射率分布Ｒ(λ)と画
像支持体の分光反射率分布Ｒｐ(λ)とから、カラー画像
データにより形成される画像の分光反射率分布を算出
し、該分光反射率分布から算出される色彩情報を用いて
画像の品質を予測することを特徴とする画像品質予測方
法。
【請求項１０】被評価画像記録装置から複数の色材を
用いて出力されるカラー画像のうち、各色材が形成する
画像に相当する画像データを入力し、予め記憶されてい
る被評価画像記録装置の基本仕様データと記録特性デー
タと入力された各色材ごとの画像データとを用いて、形
成される画像の特定波長λｓにおける反射率Ｒ(λｓ)の
空間分布を算出し、形成される画像の各点において、前
記反射率Ｒ(λｓ)より、可視波長範囲における分光反射
率分Ｒ(λ)を各色材ごとに算出し、各色材が形成する画
像ごとに算出された分光反射率分布Ｒ(λ)と画像支持体
の分光反射率分布Ｒｐ(λ)とから、カラー画像データに
より形成される画像の分光反射率分布を算出し、該分光
反射率分布から算出される色彩情報を用いて画像の品質
を予測することを特徴とする画像品質予測方法。
【請求項１１】請求項９または請求項１０記載の画像
品質予測方法において、特定波長λｓにおける反射率Ｒ
(λｓ)および可視波長範囲における分光反射率分布Ｒ
(λ)は、画像支持体の分光反射率分布Ｒｐ(λ)により規
格化された反射率および分光反射率分布であることを特
徴とする画像品質予測方法。
【請求項１２】請求項９または請求項１０記載の画像
品質予測方法において、カラー画像データにより形成さ
れる画像の分光反射率分布は、画像表面の光沢度に応じ
て補正が加えられることを特徴とする画像品質予測方
法。
【請求項１３】被評価画像記録装置により出力される
カラー画像の品質を予測するために、被評価画像記録装
置の基本仕様データと記録特性データと入力されたカラ
ー画像データとを用いて画像の反射率分布を算出し、算
出した反射率分布から三刺激値を算出する処理をコンピ
ュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピ
ュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１４】被評価画像記録装置により出力される
カラー画像の品質を予測するために、被評価画像記録装
置の基本仕様データと記録特性データと入力された各色
材ごとの画像データとを用いて画像の各色材ごとの反射
率分布を算出し、算出した各色材ごとの反射率分布を用
いて各色材ごとの三刺激値分布を算出し、算出した各色
材ごとの三刺激値分布から各色材ごとの分光反射率分布
を算出し、各色材ごとに算出された分光反射率データを
合成してカラー画像の分光反射率分布を算出する処理を
コンピュータに実行させるためのプログラムを記録した
コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１５】被評価画像記録装置から出力される画
像に相当するカラー画像データを入力し、予め記憶され
ている被評価画像記録装置の基本仕様データと記録特性
データと入力されたカラー画像データとを用いて、形成
される画像の特定波長λｓにおける反射率Ｒ(λｓ)の空
間分布を算出し、形成される画像の各点において、前記
反射率Ｒ(λｓ)より、可視波長範囲における分光反射率
分Ｒ(λ)を算出し、算出された分光反射率分布Ｒ(λ)と
画像支持体の分光反射率分布Ｒｐ(λ)とから、カラー画
像データにより形成される画像の分光反射率分布を算出
し、該分光反射率分布から算出される色彩情報を用いて
画像の品質を予測する処理をコンピュータに実行させる
ためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能
な記録媒体。
【請求項１６】被評価画像記録装置から複数の色材を
用いて出力されるカラー画像のうち、各色材が形成する
画像に相当する画像データを入力し、予め記憶されてい
る被評価画像記録装置の基本仕様データと記録特性デー
タと入力された各色材ごとの画像データとを用いて、形
成される画像の特定波長λｓにおける反射率Ｒ(λｓ)の
空間分布を算出し、形成される画像の各点において、前
記反射率Ｒ(λｓ)より、可視波長範囲における分光反射
率分Ｒ(λ)を各色材ごとに算出し、各色材が形成する画
像ごとに算出された分光反射率分布Ｒ(λ)と画像支持体
の分光反射率分布Ｒｐ(λ)とから、カラー画像データに
より形成される画像の分光反射率分布を算出し、該分光
反射率分布から算出される色彩情報を用いて画像の品質
を予測する処理をコンピュータに実行させるためのプロ
グラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒
体。