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
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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
【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
【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)
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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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