JP2004294681A - 検版装置、印刷システム、検版結果の分類方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】検版結果をその内容に応じて自動的に分類する検版装置を提供する。
【解決手段】対象画像と基準画像との比較処理を行った後、生じた差分領域の形状、差分領域が生じた領域の種別（画像特徴）、差分領域が生じた際の比較方法、等に基づいて、処理結果が所定のカテゴリーに自動的に分類される。これにより、作業者の目視による処理が不要となり、処理効率が飛躍的に向上する。さらに、分類結果がデータベースに蓄積されるので、検版結果に生じている特定の傾向の抽出・分析などを行うことが容易となり、意図しない検版結果が生じている場合に、その要因の早期解明が可能となる。
【選択図】 図２

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、印刷ワークフロー中に行われる検版処理、特にデジタル検版に係る技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
検版とは、一般に、印刷ワークフローにおいて、製版フィルムや刷版を作成する前に、その作成元である版下やフィルム等に誤りがないか調べる作業のことをいうが、最近では、ＤＴＰ技術の進歩により、いずれもＲＩＰ処理（ラスタライズ処理）されている初校時の印刷データと再校時の印刷データとをディスプレイ画面上で画素単位で比較し、個々の画素の色濃度（階調値）の差分値などを検出することで、色校正をも合わせて行うデジタル検版を行う装置も公知である。ＲＩＰ処理された印刷データから直接に製版を行うＣＴＰ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｔｏ Ｐｌａｔｅ）や、あるいは直接に印刷物を作成するデジタル印刷が一般的なワークフローとなった昨今では、デジタル検版処理の重要性がさらに増している。
【０００３】
デジタル検版処理の場合、コンピュータ等の端末上で作業を行うことになるので、校正印刷物等を目視することによる旧来の検版（目視検版）と比べると、効率的かつ低コストで検版処理を行えるが、目視検版に比べると誤りに気付きにくく、緻密な確認が必要なため、検版作業に時間がかかってしまうなどの問題もある。一方で、製版、印刷会社や、製版、印刷システムのメーカーなど、業務上、多量のデータを検版する必要があるところでは、検版処理の効率化に対する強い要望がある。こうした要望に対応すべく、デジタル検版処理を効率化するための技術は、すでに公知である（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
【特許文献１】
特開２０００−２９１９８号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
デジタル検版処理では、検版の対象となる印刷画像（対象画像）の画像データ（対象画像データ）と、検版の基準となる印刷画像（基準画像）の画像データ（基準画像データ）との間に何らかの相異点がある場合、その相異点が作業者が意図するものであるか否かに関わらず、それが差分データとなって出力される。例えば、フォント変更など、作業者が基準画像データに対し何らかの変更を加えた対象画像データを検版する場合には、当該変更点のみが正しく相異点として出力されているか、変更を行っていないはずの箇所に相異点が生じていないか、などが差分データから判断されることになる。
【０００６】
差分データとして出力される相異点には、いくつかのパターンが考えられる。例えば、「絵柄」領域、「文字」領域、「平網」領域の３つの領域が混在する印刷物の場合であれば、その相異点の発生状況は、以下の８つのパターンのいずれかに該当することになる。
【０００７】
１）「絵柄」のみ；
２）「文字」のみ；
３）「平網」のみ；
４）「絵柄」と「文字」；
５）「絵柄」と「平網」；
６）「文字」と「平網」；
７）「絵柄」と「文字」と「平網」の全て；
８）全ての領域で相異点なし。
【０００８】
従来のデジタル検版処理においては、相異点があった場合、該差分データにより示される対象画像データと基準画像データとの相異点が、こうしたパターンのいずれに該当するのかを、例えばディスプレイ上において、あるいは印刷物として出力したものによって、逐一確認する必要があった。多量の検版処理を一連の処理として行う場合、相異点の発生状況を知るためには、全ての差分データについてこの確認作業を行う必要があり、検版作業の効率化を阻害する要因となっていた。
【０００９】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、検版結果をその内容に応じて自動的に分類する検版装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、請求項１の発明は、印刷用画像データの処理プロセス中で得られる検版対象データと、前記検版対象データの比較対象となる画像状態を表現した基準データとを相互に比較して検版を行う検版装置であって、検版結果が有する特徴を抽出する特徴抽出手段と、前記検版結果を前記特徴に基づいて分類する分類手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
また、請求項２の発明は、請求項１に記載の検版装置であって、前記特徴抽出手段が、前記検版結果として得られる差分画像データの表現する差分画像に現れる差分領域の特徴を抽出する差分画像特徴抽出手段、を含むことを特徴とする。
【００１２】
また、請求項３の発明は、請求項１または請求項２に記載の検版装置であって、前記特徴抽出手段が、前記基準データにおいて前記差分領域と対応する領域が有する画像特徴を抽出する基準画像特徴抽出手段、をさらに含むことを特徴とする。
【００１３】
また、請求項４の発明は、請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の検版装置であって、前記特徴抽出手段が、前記検版における処理条件の設定内容に依存した前記検版結果の特徴を抽出する設定依存特徴抽出手段、をさらに含むことを特徴とする。
【００１４】
また、請求項５の発明は、請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の検版装置であって、前記分類手段による分類結果に基づいて、前記検版結果が有する特徴をその内容に応じて視覚的に識別可能に所定の表示手段に表示するためのプレビュー画像データを生成するプレビュー画像生成手段、をさらに備えることを特徴とする。
【００１５】
また、請求項６の発明は、請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の検版装置であって、前記分類手段による分類結果を記憶する分類結果データベース、をさらに備えることを特徴とする。
【００１６】
また、請求項７の発明は、印刷用画像データを生成し、前記印刷用画像データに基づく製版あるいは出力の少なくとも１つを行う印刷システムであって、前記印刷用画像データの検版を行う検版装置、を備え、前記検版装置が、印刷用画像データの処理プロセス中で得られる検版対象データと、前記検版対象データの比較対象となる画像状態を表現した基準データとを相互に比較して検版を行う検版装置であって、検版結果が有する特徴を抽出する特徴抽出手段と、前記検版結果を前記特徴に基づいて分類する分類手段と、を備えることを特徴とする。
【００１７】
また、請求項８の発明は、請求項７に記載の印刷システムであって、前記特徴抽出手段が、前記検版結果として得られる差分画像データの表現する差分画像に現れる差分領域の特徴を抽出する差分画像特徴抽出手段、を含むことを特徴とする。
【００１８】
また、請求項９の発明は、請求項７または請求項８に記載の印刷システムであって、前記特徴抽出手段が、前記基準データにおいて前記差分領域と対応する領域が有する画像特徴を抽出する基準画像特徴抽出手段、をさらに含むことを特徴とする。
【００１９】
また、請求項１０の発明は、請求項７ないし請求項９のいずれかに記載の印刷システムであって、前記特徴抽出手段が、前記検版における処理条件の設定内容に依存した前記検版結果の特徴を抽出する設定依存特徴抽出手段、をさらに含むことを特徴とする。
【００２０】
また、請求項１１の発明は、請求項７ないし請求項１０のいずれかに記載の印刷システムであって、前記分類手段による分類結果に基づいて、前記検版結果が有する特徴をその内容に応じて視覚的に識別可能に所定の表示手段に表示するためのプレビュー画像データを生成するプレビュー画像生成手段、をさらに備えることを特徴とする。
【００２１】
また、請求項１２の発明は、請求項７ないし請求項１２のいずれかに記載の印刷システムであって、前記分類手段による分類結果を記憶する分類結果データベース、をさらに備えることを特徴とする。
【００２２】
また、請求項１３の発明は、印刷用画像データの処理プロセス中で得られる検版対象データと、前記検版対象データの比較対象となる画像状態を表現した基準データとを相互に比較して検版を行うことにより得られる検版結果の分類方法であって、検版結果が有する特徴を抽出する特徴抽出工程と、前記検版結果を前記特徴に基づいて分類する分類工程と、を備えることを特徴とする。
【００２３】
また、請求項１４の発明は、請求項１３に記載の検版結果の分類方法であって、前記特徴抽出工程が、前記検版結果として得られる差分画像データの表現する差分画像に現れる差分領域の特徴を抽出する差分画像特徴抽出工程、を含むことを特徴とする。
【００２４】
また、請求項１５の発明は、請求項１３または請求項１４に記載の検版結果の分類方法であって、前記特徴抽出工程が、前記基準データにおいて前記差分領域と対応する領域が有する画像特徴を抽出する基準画像特徴抽出工程、をさらに含むことを特徴とする。
【００２５】
また、請求項１６の発明は、請求項１３ないし請求項１５のいずれかに記載の検版結果の分類方法であって、前記特徴抽出工程が、前記検版における処理条件の設定内容に依存した前記検版結果の特徴を抽出する設定依存特徴抽出工程、をさらに含むことを特徴とする。
【００２６】
また、請求項１７の発明は、コンピュータで実行されることにより、前記コンピュータを請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の検版装置として機能させることを特徴とする。
【００２７】
【発明の実施の形態】
＜システム構成＞
図１は、本発明の実施の形態に係る検版装置１を含む印刷システム１００の構成を例示的に示す模式図である。印刷システム１００は、検版装置１と印刷データ作成装置２と、製版装置３と出力装置４とを主として備え、例えばＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワークＮを介して、これらの装置が互いに電気的に接続されているシステムであり、印刷データの作成から、製版、出力までの印刷の一連のワークフローを担うシステムである。
【００２８】
検版装置１は、指示された校正の内容が校正データに正しく反映されているか、あるいは、校正データや刷版、さらには実際の印刷物などにおいて、元データとの間で予期せぬ相違点が生じていないか、などをチェックすることを目的として、検版の対象画像と、基準画像とを比較して、その差異の有無を抽出する装置である。
【００２９】
印刷データ作成装置２は、印刷画像における文字組版や画像配置等のレイアウト処理を行い、印刷データの作成を担う装置である。作成された印刷データは、ＲＩＰ処理（ラスタライズ処理）されて多階調の画像データとされたうえで、検版など、後段のワークフローに供される。なお、レイアウト処理を担う装置とＲＩＰ処理を担う装置とが、独立して備わる態様であってもよい。この場合、前者において作成されたレイアウトデータが後者に受け渡されて、後者においてＲＩＰ処理されることで、全体として印刷データ作成装置２と同様の機能を果たすことになる。あるいは、検版装置１がＲＩＰ処理機能を備え、印刷データ作成装置２ではレイアウト処理のみを行って検版装置１にレイアウトデータを受け渡し、検版装置１において該レイアウトデータのＲＩＰ処理を行った後、検版処理を行う態様であってもよい。
【００３０】
また、印刷データ作成装置２は、同一のレイアウトデータから、使用する目的に応じた種々の解像度の画像データを生成することが可能である。例えば、検版用には４００ｄｐｉ程度の粗い解像度の多階調の画像データを生成し、出力用には２４００ｄｐｉの高解像度網点化画像データを生成する、などといった対応が可能である。
【００３１】
製版装置３は、網点化画像データに基づいて、例えば、版材上にレーザ露光によって印刷画像を形成することで刷版を作成する装置、いわゆるＣＴＰ装置である。なお、網点化画像データに基づいていったんイメージセッタにより製版フィルムを作成した後、該製版フィルムを用いて刷版を作成する態様であってもよい。この場合、製版装置３にはイメージセッタを含むものとする。
【００３２】
出力装置４は、製版装置３において作成された刷版を用いて、印刷用紙に印刷を行う装置である。あるいは、網点化画像データから直接に印刷用紙に出力を行う、デジタル出力を行う装置であってもよい。
【００３３】
検版装置１においては、例えば、印刷データ作成装置２において作成されたＲＩＰ処理済の印刷データ（画像データ）をネットワークＮを介して受け取り、これを検版処理する態様であってもよいし、あるいは、例えばＭＯドライブやＣＤ−Ｒ／ＲＷドライブなどからなるメディアリーダ／ライタ５を備えており、ＭＯ（光磁気ディスク）やＣＤ−Ｒ／ＲＷなどの種々の可搬性の記録媒体にいったん記録された印刷データを読み取ってこれを検版処理する態様であってもよい。
【００３４】
また、ネットワークＮにイメージスキャナ６が接続されている場合、該イメージスキャナ６によって、刷版や製版フィルム、あるいは出力装置４において出力された印刷物をスキャンすることにより、直接に画像データを取得し、これを検版処理に供する態様であってもよい。
【００３５】
検版装置１は、コンピュータによって実現されるものである。すなわち、検版装置１には、オペレータが各種の指示を入力するためのマウスやキーボードなどからなる操作部７、ディスプレイ等の表示部８、ハードディスクなどにより構成され、該コンピュータを検版装置１として機能させるためのプログラム９ｐなどを保存するための記憶部９、メディアリーダ／ライタ５を通じて種々の可搬性の記録媒体との間でデータのリード／ライトを行うためのＲ／Ｗ部１０、ネットワークＮ上の他の装置との間でデータの受け渡しを行うためのインターフェースとしての通信部１１、ＣＰＵ１２ａ、ＲＯＭ１２ｂ、およびＲＡＭ１２ｃから構成され、後述する各機能を実現する制御部１２が主として備わっている。
【００３６】
なお、検版装置１においては、操作部７を通じた操作内容や、種々の処理についての処理状況などを表示部８にて表示させつつ処理を行うことができる、いわゆるＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）が、制御部１２、操作部７、表示部８の機能により実現されている。制御部１２に実現される後述する各部における処理も、このＧＵＩを用いて行われる。
【００３７】
図２は、検版装置１の制御部１２において実現される機能を説明するための図である。
【００３８】
制御部１２においては、記憶部９に記憶されている所定のプログラム９ｐが、ＣＰＵ１２ａ、ＲＯＭ１２ｂ、およびＲＡＭ１２ｃによって実行されることにより、画像取得部２１と、画像特徴抽出部２２と、画像比較部２３と、検版結果分類部２４と、検版パラメータ設定部２５と、プレビュー画像生成部２６が主として実現される。
【００３９】
画像取得部２１は、検版装置のオペレータによる、操作部７および表示部８を介した指示に従って、検版の対象となる画像データである対象画像データＤＯと、検版の基準となる画像データである基準画像データＤＳとを取得する。これらの画像データは、あらかじめ印刷データ作成装置２からネットワークＮを通じて取得され、記憶部９に記憶されているものが取得される態様でもよいし、記録媒体に記録されているものをメディアリーダ／ライタ５を通じて読み込む態様でもよい。基準画像データＤＳは、例えば初校時の印刷用画像データであり、対象画像データＤＯは、初校の結果に基づいて修正等が施された再校時の印刷用画像データである。
【００４０】
画像比較部２３は、比較パラメータＰ２の設定に従って、対象画像データＤＯと基準画像データＤＳとの対応する画素ごとに、階調値の差分値を算出する処理を行い、比較結果データＤＣを生成する。比較パラメータＰ２の設定内容次第では、あらかじめゆすらせ処理を行ったうえで比較演算を行い、演算条件の異なる複数の比較結果データＤＣを同時に生成することもできる。この場合、ゆすらせ処理のゆすらせ画素範囲の設定などが比較パラメータＰ２として与えられる。あるいは、差分値に対する一定のしきい値（これを、階調マージンと称する）を与え比較パラメータＰ２として与え、階調マージンより大きな差分値を有意差ある差分値とするようにしてもよい。なお、比較結果データＤＣは単に差分値の演算を行った結果のデータを指し示すものとし、階調マージンなどが考慮された、実際の差分値の分布を示す差分画像に対応する画像データを、特に差分画像データＤＤと称するものとする。
【００４１】
画像特徴抽出部２２は、比較結果データＤＣに基づいて、検版結果が有する特徴を抽出し、基準画像特徴データＤＦＳ、差分画像特徴データＤＦＤおよび設定依存特徴データＤＦＰを生成する処理を担う。すなわち、画像特徴抽出部２２は、差分画像特徴抽出手段、基準画像特徴抽出手段、および設定依存特徴抽出手段として作用するものである。差分画像特徴データＤＦＤは、差分画像に現れる、差分領域の形状や面積などから、差分画像の画像特徴を示すデータである。基準画像特徴データＤＦＳは、差分画像の差分領域を、基準画像の対応する領域が有する画像特徴と関連付けるデータである。設定依存特徴データＤＦＰは、比較演算の方法や差分の有無の判定基準を規定する比較パラメータＰ２の設定内容と、差分画像との対応関係を示すデータである。具体的には、ゆすらせ画素範囲と差分領域の発生との対応関係や、有意差ある差分値の下限値である階調マージン設定と差分領域の発生との対応関係などを示すデータである。基準画像特徴データＤＦＳ、差分画像特徴データＤＦＤの生成に際しては、画像特徴の有無を判定する基準となる判定パラメータＰ３が参照される。基準画像特徴データＤＦＳ、差分画像特徴データＤＦＤ、および設定依存特徴データＤＦＰは次述する検版結果の分類に用いられる。基準画像特徴データＤＦＳ、差分画像特徴データＤＦＤおよび設定依存特徴データＤＦＰの生成についての詳細は後述する。
【００４２】
検版結果分類部２４は、比較結果データＤＣ、基準画像特徴データＤＦＳ、差分画像特徴データＤＦＤ、および設定依存特徴データＤＦＰの内容に基づいて、差分画像に生じる差分領域をその特徴ごとに分類することにより、検版の対象となった対象画像データＤＯを所定のカテゴリーに分類する。例えば、存在する差分領域が基準画像データＤＳのどのような領域において発生しているのか、という観点からは、以下のようなカテゴリーが想定される。
【００４３】
１）「絵柄」領域のみ差分発生；
２）「文字」領域のみ差分発生；
３）「平網」領域のみ差分発生；
４）「絵柄」領域と「文字」領域に差分発生；
５）「絵柄」領域と「平網」領域に差分発生；
６）「文字」領域と「平網」領域に差分発生；
７）「絵柄」領域と「文字」領域と「平網」領域の全てに差分発生；
８）差分発生なし。
【００４４】
これらのうち、１）〜３）は領域分類単位の個々のカテゴリーに相当し、４）〜７）は、複数の領域分類単位にまたがる複合的カテゴリーである。
【００４５】
これらに加えて、差分領域そのものの形状による分類、比較方法に依存した分類、などが行われる。
【００４６】
また、差分画像に生じる差分領域の分類結果が、分類結果データＤＩとして記憶部９に保持される。分類結果データＤＩは、記憶部９に実現される分類結果データベースＤＢに格納される。
【００４７】
検版パラメータ設定部２５は、上述した比較パラメータＰ２、判定パラメータＰ３、および次述するプレビュー画像の生成に際して用いられる表示パラメータＰ４（これらをまとめて検版パラメータと称する）の設定を担う。オペレータが操作部７および表示部８を介して設定した検版パラメータに従って、各部における処理が行われることになる。
【００４８】
プレビュー画像生成部２６は、分類結果データＤＩに基づいて、データ表示用のプレビュー画像データＤＰを生成する。プレビュー画像データＤＰは、表示パラメータＰ４の設定に従い、差分領域をその特徴に応じて視覚的な識別性を（該領域以外と比較して）高めた表示形式で表示するように生成される。表示パラメータＰ４は、例えば絵柄領域に生じている差分領域には青色を付し、文字領域に生じている差分領域には赤色を付すなど、プレビュー画像においてそれぞれの差分領域を視覚的に識別表示するための設定を与えるパラメータである。あるいはさらに、検版対象画像の上に、それぞれの差分領域の特徴ごとにレイヤーを分けて、差分画像を表示する態様であってもよい。なお、プレビュー画像データＤＰに基づいて表示部８に表示されるプレビュー画像は、検版対象画像あるいは差分画像よりも粗い解像度の画像であってもよい。
【００４９】
＜検版処理と制御情報生成＞
図３は、本実施の形態に係る検版装置１における検版処理の流れを示す図である。以下、図３に基づいて説明する。
【００５０】
まず、検版装置のオペレータが、操作部７を通じて、検版処理に供する基準画像データＤＳおよび対象画像データＤＯを指定することにより、画像取得部２１の作用に基づいて、これらの画像データのＲＡＭ１２ｃへの読み込みが行われる（ステップＳ１）。
【００５１】
基準画像データＤＳと対象画像データＤＯとが得られると、これらの画像データを用いて、画像比較部２３の作用により比較処理が行われる（ステップＳ２）。比較処理には、公知の技術を適用可能である。
【００５２】
例えば、画素（ｉ，ｊ）における基準画像データＤＳの階調値をＧｓ（ｉ，ｊ）、対象画像データの階調値をＧｏ（ｉ，ｊ）とすると（ただし階調値は０から２５５までの２５６階調のいずれかの値として与えられる）、対象画像データＤＯをｉ方向にｍ画素、ｊ方向にｎ画素（ｍ、ｎは整数）ゆすらせて（画素位置をずらして）比較処理を行う場合、階調値の差分値ΔＧ（ｉ，ｊ）は、
ΔＧ（ｉ，ｊ）＝Ｇｏ（ｉ−ｍ、ｊ−ｎ）−Ｇｓ（ｉ，ｊ） （式１）
として求められる。ここで、ゆすらせ処理の際にずらす画素値ｍ、ｎは、比較パラメータＰ２として設定されるものである。ｍ、ｎの設定を変えつつ式１の演算を繰り返すことにより、その結果として、複数の比較結果データＤＣを得ることができる。比較結果データＤＣは、基準画像と対象画像との差分画像として表示部８によって表示可能である。
【００５３】
図４は、ゆすらせ処理の例を示す図である。簡単のため、階調マージンについては考慮しないものとする。（ａ）に示す基準画像データＤＳ１と（ｂ）に示す対象画像データＤＯ１とは、同じ内容の画像を表示しているが、画像の配置がｉ方向に１画素だけずれているために、そのままで比較処理を行うと、（ｃ）に示すように、差分画像データＤＤ１が得られることになる。なお、差分画像データＤＤ１は、差分値を絶対値表示している。この場合、比較パラメータＰ２においてｍ＝−１、ｎ＝０と与えたうえで式１に基づく比較処理を行うと、画素（ｉ，ｊ）によらずΔＧ（ｉ，ｊ）＝０となって、差分は検出されないという結果が得られることになる。
【００５４】
また、図５は、階調マージン設定の例を示す図である。簡単のため、ゆすらせ処理は行わないものとする。（ａ）に示す基準画像データＤＳ２と（ｂ）に示す対象画像データＤＯ２とは、同じ位置に画像が配置されているが、前者の階調値が２５５であるのに対して、後者の階調値は２５０である点で相違している。階調マージンが０に設定されている場合、比較処理を行うと、（ｃ）に示すように、式１で得られる差分値５をそのまま有する差分画像データＤＤ２１が得られることになる。一方、階調マージンが例えば１０に設定されている場合は、（ｄ）に示すように、５という差分値は有意な値でないと判断されて、全ての差分値が０である差分画像データＤＤ２２が得られることになる。
【００５５】
差分画像データＤＤが取得されると、画像特徴抽出部２２の作用により、差分画像特徴データＤＦＤ、基準画像特徴データＤＦＳ、および設定依存特徴データＤＦＰが生成される（ステップＳ３）。ここで、設定依存特徴データＤＦＰは、上述した比較処理に用いられた比較パラメータＰ２の設定値と、差分画像データＤＤとを関連付け情報を、所定のフォーマットで記述することにより生成される。
【００５６】
図６は、差分画像特徴データＤＦＤの生成の流れを示す図である。差分画像データＤＤが取得されると、まず、差分画像において差分が生じている画素が隣接することによって形成されている領域（差分領域）を、互いに識別するためのラベルを付与する、ラベリング処理が行われる（ステップＳ１１）。ラベリング処理については公知の技術が適用できる。例えば図８の場合であれば、（ａ）に示す基準画像データＤＳ３と（ｂ）に示す対象画像データＤＯ３とから（いずれも線画の画像データであるとする）、（ｃ）に示す差分画像データＤＤ３が得られるが、差分画像データＤＤ３が示す差分画像には２つの差分領域Ｒ１、Ｒ２が形成されているので、ラベリング処理によって、それぞれの領域を形成する個々の画素に、領域を識別するラベルが例えば「１」、「２」などのように付されることになる。
【００５７】
ラベリング処理がなされると、それぞれの領域Ｒ１、Ｒ２についての形状度算出処理が行われる（ステップＳ１２）。形状度算出処理においては、差分領域の縦横の画素数の比率として２方向についてのそれぞれの縦横比（アスペクト比）に相当する縦長度や横長度が算出される。縦長度および横長度は、差分領域を形成する画素のｉ方向の座標値の最小値がｉｍ、最大値がｉＭ、ｊ方向の最小値がｊｍ、最大値がｊＭとすると、
縦長度＝（ｉＭ−ｉｍ）／（ｊＭ−ｊｍ） （式２）
縦長度＝（ｊＭ−ｊｍ）／（ｉＭ−ｉｍ） （式３）
により与えられる。図８の場合、領域Ｒ１、Ｒ２はいずれも縦に１画素、横に６画素を占める領域であるので、より簡単に、
縦長度＝（縦の画素数）／（横の画素数）＝１／６＝０．１６６・・（式４）
横長度＝（横の画素数）／（縦の画素数）＝６／１＝６ （式５）
と求められる。
【００５８】
形状度算出処理に引き続き、面積算出処理がなされる（ステップＳ１３）。面積算出処理は、それぞれの領域が占める画素の個数、すなわち、同一のラベルが付された画素の個数をカウントすることによって行われる。
【００５９】
そして、それぞれの算出結果に基づいて、該差分領域が有する形状について判定を行う領域判定処理が行われる（ステップＳ１４）。ここで、領域を定める条件は判定パラメータＰ３として与えられる。例えば、差分領域が「線分」領域であるための条件が、
縦長度＜２、かつ、横長度＞３ （式６）
または、
縦長度＞３、かつ、横長度＜２ （式７）
であるとすると、式４および式５の結果は式６をみたすので、領域Ｒ１、Ｒ２はともに線分領域であると判定されることになる。実際には、面積算出結果と組み合わせた種々の判定条件が判定パラメータＰ３として与えられることによって、より複雑な形状について判定することが可能である。
【００６０】
領域判定処理がなされると、差分画像データＤＤの全ての差分領域についての情報（ラベル、形状度、面積、領域種別）と該差分画像データＤＤとの関連付け情報とが、所定のフォーマットにて記述されることにより、差分画像特徴データＤＦＤが生成される（ステップＳ１５）。
【００６１】
図７は、基準画像特徴データＤＦＳの生成の流れを示す図である。また、図８、図９、および図１０はいずれも、基準画像特徴データＤＦＳの生成を説明するための図である。図８、図９、図１０はそれぞれ、対象となる画像が線画、文字、絵柄である場合の例である。
【００６２】
基準画像特徴データＤＦＳの生成に際しても、差分画像特徴データＤＦＤの生成の際になされたラベリング処理が同様に行われる（ステップＳ２１）。あるいは、ステップＳ１１の結果をそのまま利用する態様でもよい。
【００６３】
ラベリング処理がなされると、それぞれの基準画像データＤＳにおいてそれぞれの差分領域と対応する位置の画像内容が抽出される（ステップＳ２２）。図８の場合であれば、差分画像データＤＤ３における差分領域Ｒ１、Ｒ２と対応する、基準画像データＤＳ３における領域Ｒａ、Ｒｂの画像内容が抽出された抽出データＤＥ３が生成されている。
【００６４】
次に、抽出データにおいて０でない階調値を有する画素についての階調値の平均値、すなわち平均濃度が算出される（ステップＳ２３）。
【００６５】
次に、抽出データに対して、図８（ｅ）に示すようなラプラシアンフィルタＬＦを作用させる、ラプラシアンフィルタ処理（ＬＦ処理と称する）がなされる（ステップＳ２４）。ＬＦ処理後の結果、各画素に対応して得られる度数値の絶対値は、抽出データのエッジ成分量を示す値に相当する。
【００６６】
ＬＦ処理後の画像データが得られると、エッジ成分量を合算し、画素数で割ることによって、平均エッジ量が算出される（ステップＳ２５）。
【００６７】
平均濃度と平均エッジ量とが得られると、これらの結果に基づいて、抽出データとして取得された領域、つまりは、基準画像において差分領域と対応する領域がどのような種別の領域であるかを判定する、領域判定処理がなされる（ステップＳ２６）。領域を定める条件は、判定パラメータＰ３として与えられる。
【００６８】
例えば、平均濃度が０か２５５の場合、その領域は「線画」領域または「文字」領域と判断される。平均濃度が０より大きく２５５より小さい場合、その領域は「絵柄」領域であると判断される。また、「線画」領域と「文字」領域との識別は、平均エッジ量が所定のしきい値より大きいか否かで判別される。しきい値より小さい場合には線画領域、大きい場合には文字領域と判定される。
【００６９】
領域判定処理がなされると、差分画像データＤＤの全ての差分領域のラベルと基準画像データの対応する領域の種別とが関連付けられ、所定のフォーマットにて記述されることにより、基準画像特徴データＤＦＳが生成される（ステップＳ２７）。
【００７０】
図８の場合、基準画像データＤＳ３および対象画像データＤＯ３のいずれにおいても、０でない階調値を有する画素（黒色の画素）の階調値は２５５であるとする。これらから得られる差分画像データＤＤ３には、前述のように２つの領域Ｒ１、Ｒ２が差分領域として生成している。そして、抽出データＤＥ３の領域Ｒ３、Ｒ４が、それぞれ抽出された画像内容に相当するが、抽出元である基準画像データＤＳ３の領域Ｒａ、Ｒｂのいずれも、全ての画素の階調値が０であるので、抽出データＤＥ３もすべての画素において階調値が０のデータとなる。従って、０でない階調値を有する画素が存在しないので、平均濃度は０となる。さらにはＬＦ処理後データＤＬ３より得られる平均エッジ量も０となるので、差分領域Ｒ１、Ｒ２は基準画像の線画領域の位置に生じてと判定されることになる。
【００７１】
図９の場合も、基準画像データＤＳ４および対象画像データＤＯ４のいずれにおいても、０でない階調値を有する画素の階調値は２５５であるとする。そして、差分画像データＤＤ４において領域Ｒ５、Ｒ６が生じている。これらの領域について、抽出を行った結果、抽出データＤＥ４においては、領域Ｒ５、Ｒ６と対応する領域Ｒ７、Ｒ８の一部に、０でない階調値の画素が含まれているが、いずれも階調値は２５５である。この場合は、平均濃度は２５５であり、ＬＦ処理後データＤＬ４より得られる平均エッジ量が所定のしきい値より大きいと判断されると、差分領域は基準画像において「文字」領域に相当する位置で生じていると判定されることになる。ここで、しきい値は判定パラメータＰ３において適宜定められる値であり、その設定条件を代えることで、画像内容に応じて識別力を調整することができる。
【００７２】
図１０の場合、基準画像データＤＳ５および対象画像データＤＯ５の画像の配置位置は同じであるが、いずれにおいても、０でない階調値を有する画素の階調値は一定でなく、グラデーションが生じているとする。この場合の差分画像データＤＤ５においては、それぞれの画像と同じ位置に１つの領域Ｒ９が差分領域として生じている。従って、抽出を行った結果得られる抽出データＤＥ５は、基準画像データＤＳ５と同一の内容のデータである。よって、抽出された画像には、グラデーションが生じており、これらの平均濃度は０でも２５５でもない。従って、ＬＦ処理後データＤＬ５より得られる平均エッジ量の値によらず、差分領域は基準画像において絵柄領域に相当する位置で生じていると判定されることになる。
【００７３】
差分画像特徴データＤＦＤ、基準画像特徴データＤＦＳ、および設定依存特徴データＤＦＰが生成されると、検版結果分類部２４の作用により、生じた差分領域の形状、差分領域が生じた領域の種別（画像特徴）、差分領域が生じた際の比較処理の設定内容、等に基づいて、検版処理結果が所定のカテゴリーに自動的に分類され、その結果を示す分類結果データＤＩが生成される（ステップＳ４）。分類結果データＤＩは、分類結果データベースＤＢに蓄積される。
【００７４】
分類結果データＤＩが生成されると、プレビュー画像生成部２６の作用により、検版結果を表示部８に表示するためのプレビュー画像を与える、プレビュー画像データＤＰが生成される（ステップＳ５）。上述したように、表示パラメータＰ４の設定内容に従うことにより、差分領域となった箇所の画像の種別に応じて表示色を変えるなどの態様が可能である。あるいは、ゆすらせ画素範囲の設定値の変化に伴う、差分画像の変化などを表示することが可能な態様であってもよい。プレビュー画像は、元になる分類結果データＤＩと関連付けられるとともに、表示部８に表示される。作業者はこれを視認することによって、得られた検版結果を確認することになる。プレビュー画像においては、検版結果がその内容に応じて見やすく表示されるので、作業者は検版結果を容易に把握することができる。
【００７５】
以上、説明したように、本実施の形態に係る検版装置１においては、検版処理結果が所定のカテゴリーに自動的に分類され、その結果を示す分類結果データＤＩが生成される。これにより、検版結果を作業者がいちいち目視せずとも、検版結果の分類・整理が行える。検版対象となる画像が多い場合に、その処理効率が飛躍的に向上することになる。また、プレビュー画像によって、検版結果を容易に把握することができる。さらに、分類結果データＤＩが蓄積された分類結果データベースＤＢを適宜に参照することにより、検版結果に生じている特定の傾向の抽出・分析などを行うことが容易となり、意図しない検版結果が生じている場合に、その要因を早期に解明するための端緒となる情報を得ることも可能となる。
【００７６】
【発明の効果】
以上、説明したように、請求項１ないし請求項１７の発明によれば、検版結果を作業者がいちいち目視せずとも、検版結果の分類・整理が行える。検版対象となる画像が多い場合に、その処理効率が飛躍的に向上する。
【００７７】
また、請求項２、請求項８、及び請求項１４の発明によれば、検版結果として得られる差分画像を作業者がいちいち目視せずとも、差分画像に現れる特徴に応じて、検版結果の分類・整理が行える。
【００７８】
また、請求項３、請求項９、及び請求項１５の発明によれば、検版結果として得られる差分画像と検版処理に用いられた基準画像とを作業者がいちいち対比せずとも、差分画像に現れる差分領域が、基準画像のどのような画像特徴を有する領域にて生じているのかを判別できるとともに、その画像内容に基づいて、検版結果の分類・整理が行える。
【００７９】
また、請求項４、請求項１０、及び請求項１６の発明によれば、処理条件を変えつつ検版処理を行う場合に、処理条件と関連付けて検版結果の分類・整理が行えるので、画素ずれや濃度ばらつきなどを考慮した、より適切な検版処理の分類・整理が可能となる。
【００８０】
また、請求項５及び請求項１１の発明によれば、検版結果がその内容に応じて見やすく表示されるので、検版結果の把握が容易になる。
【００８１】
また、請求項６及び請求項１２の発明によれば、分類結果データベースを参照することにより、検版結果に生じている特定の傾向の抽出・分析などを行うことが容易となるので、意図しない検版結果が生じている場合に、その要因を早期に解明するための端緒となる情報が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る検版装置１を含む印刷システム１００の構成を例示的に示す模式図である。
【図２】検版装置１の制御部１２において実現される機能を説明するための図である。
【図３】検版装置１における検版処理の流れを示す図である。
【図４】ゆすらせ処理の例を示す図である。
【図５】階調マージン設定の例を示す図である。
【図６】差分画像特徴データＤＦＤの生成の流れを示す図である。
【図７】基準画像特徴データＤＦＳの生成の流れを示す図である。
【図８】基準画像特徴データＤＦＳの生成を説明するための図である。
【図９】基準画像特徴データＤＦＳの生成を説明するための図である。
【図１０】基準画像特徴データＤＦＳの生成を説明するための図である。
【符号の説明】
１ 検版装置
１００ 印刷システム
ＤＤ（１，３〜５，２１，２２） 差分画像データ
ＤＥ３〜ＤＥ５ 抽出データ
ＤＬ３〜ＤＬ５ ＬＦ処理後データ
ＤＯ（１〜５） 対象画像データ
ＤＳ（１〜５） 基準画像データ
ＬＦ ラプラシアンフィルタ
Ｎ ネットワーク
Ｒ１〜Ｒ９、Ｒａ、Ｒｂ 領域

Claims (17)

1. 印刷用画像データの処理プロセス中で得られる検版対象データと、前記検版対象データの比較対象となる画像状態を表現した基準データとを相互に比較して検版を行う検版装置であって、
   検版結果が有する特徴を抽出する特徴抽出手段と、
   前記検版結果を前記特徴に基づいて分類する分類手段と、
   を備えることを特徴とする検版装置。
2. 請求項１に記載の検版装置であって、
   前記特徴抽出手段が、
   前記検版結果として得られる差分画像データの表現する差分画像に現れる差分領域の特徴を抽出する差分画像特徴抽出手段、
   を含むことを特徴とする検版装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の検版装置であって、
   前記特徴抽出手段が、
   前記基準データにおいて前記差分領域と対応する領域が有する画像特徴を抽出する基準画像特徴抽出手段、
   をさらに含むことを特徴とする検版装置。
4. 請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の検版装置であって、
   前記特徴抽出手段が、
   前記検版における処理条件の設定内容に依存した前記検版結果の特徴を抽出する設定依存特徴抽出手段、
   をさらに含むことを特徴とする検版装置。
5. 請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の検版装置であって、
   前記分類手段による分類結果に基づいて、前記検版結果が有する特徴をその内容に応じて視覚的に識別可能に所定の表示手段に表示するためのプレビュー画像データを生成するプレビュー画像生成手段、
   をさらに備えることを特徴とする検版装置。
6. 請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の検版装置であって、
   前記分類手段による分類結果を記憶する分類結果データベース、
   をさらに備えることを特徴とする検版装置。
7. 印刷用画像データを生成し、前記印刷用画像データに基づく製版あるいは出力の少なくとも１つを行う印刷システムであって、
   前記印刷用画像データの検版を行う検版装置、
   を備え、
   前記検版装置が、印刷用画像データの処理プロセス中で得られる検版対象データと、前記検版対象データの比較対象となる画像状態を表現した基準データとを相互に比較して検版を行う検版装置であって、
   検版結果が有する特徴を抽出する特徴抽出手段と、
   前記検版結果を前記特徴に基づいて分類する分類手段と、
   を備えることを特徴とする印刷システム。
8. 請求項７に記載の印刷システムであって、
   前記特徴抽出手段が、
   前記検版結果として得られる差分画像データの表現する差分画像に現れる差分領域の特徴を抽出する差分画像特徴抽出手段、
   を含むことを特徴とする印刷システム。
9. 請求項７または請求項８に記載の印刷システムであって、
   前記特徴抽出手段が、
   前記基準データにおいて前記差分領域と対応する領域が有する画像特徴を抽出する基準画像特徴抽出手段、
   をさらに含むことを特徴とする印刷システム。
10. 請求項７ないし請求項９のいずれかに記載の印刷システムであって、
    前記特徴抽出手段が、
    前記検版における処理条件の設定内容に依存した前記検版結果の特徴を抽出する設定依存特徴抽出手段、
    をさらに含むことを特徴とする印刷システム。
11. 請求項７ないし請求項１０のいずれかに記載の印刷システムであって、
    前記分類手段による分類結果に基づいて、前記検版結果が有する特徴をその内容に応じて視覚的に識別可能に所定の表示手段に表示するためのプレビュー画像データを生成するプレビュー画像生成手段、
    をさらに備えることを特徴とする印刷システム。
12. 請求項７ないし請求項１１のいずれかに記載の印刷システムであって、
    前記分類手段による分類結果を記憶する分類結果データベース、
    をさらに備えることを特徴とする印刷システム。
13. 印刷用画像データの処理プロセス中で得られる検版対象データと、前記検版対象データの比較対象となる画像状態を表現した基準データとを相互に比較して検版を行うことにより得られる検版結果の分類方法であって、
    検版結果が有する特徴を抽出する特徴抽出工程と、
    前記検版結果を前記特徴に基づいて分類する分類工程と、
    を備えることを特徴とする検版結果の分類方法。
14. 請求項１３に記載の検版結果の分類方法であって、
    前記特徴抽出工程が、
    前記検版結果として得られる差分画像データの表現する差分画像に現れる差分領域の特徴を抽出する差分画像特徴抽出工程、
    を含むことを特徴とする検版結果の分類方法。
15. 請求項１３または請求項１４に記載の検版結果の分類方法であって、
    前記特徴抽出工程が、
    前記基準データにおいて前記差分領域と対応する領域が有する画像特徴を抽出する基準画像特徴抽出工程、
    をさらに含むことを特徴とする検版結果の分類方法。
16. 請求項１３ないし請求項１５のいずれかに記載の検版結果の分類方法であって、
    前記特徴抽出工程が、
    前記検版における処理条件の設定内容に依存した前記検版結果の特徴を抽出する設定依存特徴抽出工程、
    をさらに含むことを特徴とする検版結果の分類方法。
17. コンピュータで実行されることにより、前記コンピュータを請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の検版装置として機能させることを特徴とするプログラム。

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