JP2006076253A - Evaluation method and apparatus for printout image - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、印刷装置で印刷された印刷画像の評価を行う印刷画像の評価方法および装置に関し、特に、所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像に生じるドットゲイン特性を簡易に評価することができるようにした印刷画像の評価方法および装置に関する。 The present invention relates to a print image evaluation method and apparatus for evaluating a print image printed by a printing apparatus, and in particular, easily provides dot gain characteristics generated in a print image printed by a printing apparatus using a predetermined dither pattern. The present invention relates to a printed image evaluation method and apparatus that can be evaluated.
一般に、2値出力を基本とする電子写真プリンタで多諧調を表現するためには所定のディザパターンを用いたディザ法が用いられている。ここで正確な諧調表現を行うためには最適なディザパターンの生成が必要になる。 In general, a dither method using a predetermined dither pattern is used to express multi-tone with an electrophotographic printer based on binary output. Here, in order to perform accurate gradation expression, it is necessary to generate an optimal dither pattern.
ところで、電子写真プリンタでは、トナーの付着および定着過程で理想ドット領域からトナーがはみ出すいわゆるドットゲインが発生することが知られている。このドットゲイン特性により印刷画像の黒面積率が理論値より高くなって濃く印刷されてしまう場合がある。 Incidentally, it is known that in electrophotographic printers, a so-called dot gain is generated in which toner protrudes from an ideal dot region during toner adhesion and fixing processes. Due to this dot gain characteristic, the black area ratio of the printed image may be higher than the theoretical value and darkly printed.
ドットゲイン特性は、プリンタのエンジンによって異なり、また、あるドットゲインはディザパターンの影響を受けるので、理論的には同じ黒ドット数であっても使用するディザパターンに応じて異なる濃度で印刷されてしまう。 The dot gain characteristics vary depending on the printer engine, and a certain dot gain is affected by the dither pattern. Therefore, even if the number of black dots is theoretically the same, it is printed at a different density depending on the dither pattern used. End up.
このため、電子写真プリンタで正確な諧調表現を行うためには、プリンタのエンジン毎のドットゲイン特性を正確に把握するとともに、各ディザパターンに対応する詳細なドットゲイン発生状況を短時間で把握できるようにすることが必要である。 Therefore, in order to perform accurate gradation expression with an electrophotographic printer, it is possible to accurately grasp the dot gain characteristics for each engine of the printer and to grasp the detailed dot gain occurrence state corresponding to each dither pattern in a short time. It is necessary to do so.
従来、ドットゲイン発生状況を詳細に把握する手法としては、印刷画像を顕微鏡で拡大した顕微鏡画像を用いる手法が知られている。しかし、顕微鏡画像を用いる手法においては、視野が狭く、また、統計処理のために多数のディザパターンに対応するドットゲイン発生状況を短時間で把握することが困難である。 Conventionally, as a method for grasping in detail the dot gain occurrence state, a method using a microscope image obtained by enlarging a printed image with a microscope is known. However, in the method using a microscopic image, the field of view is narrow, and it is difficult to grasp in a short time the dot gain occurrence status corresponding to a large number of dither patterns for statistical processing.
そこで、顕微鏡画像に代えて印刷画像を高解像度スキャナで読み取った読取画像を用いる手法が検討されている。 Therefore, a technique using a read image obtained by reading a print image with a high-resolution scanner instead of the microscope image has been studied.
しかし、高解像度スキャナで読み取った読取画像を用いて印刷画像のドットゲイン発生状況を調べるには、高解像度スキャナで読み取った読取画像の中からプリンタの解像度、すなわち印刷画像のドットに対応して所定単位のディザパターンを計測ブロックとして抽出しなければならない。 However, in order to examine the dot gain occurrence status of a print image using a read image read by a high resolution scanner, a predetermined value corresponding to the resolution of the printer, that is, the dot of the print image, is read from the read image read by the high resolution scanner. The unit dither pattern must be extracted as a measurement block.
そして、ドットゲイン発生状況を調べるために、この抽出した計測ブロックの濃度、すなわち黒面積比率を正確に測定する必要がある。 In order to examine the dot gain occurrence status, it is necessary to accurately measure the density of the extracted measurement block, that is, the black area ratio.
ところで、網点などのドットの大きさで濃淡を画像の主観的なざらつき感に対応の取れた評価値を算出できるようにしたものとしては、特許文献1に記載されたものが知られている。
By the way, as what can calculate the evaluation value corresponding to the subjective rough feeling of an image with the size of dots, such as a halftone dot, what was indicated in
この特許文献1に記載された装置は、多階調表現を行うために網点などによる濃淡を表現している画像の客観的評価値を算出する装置でドットの大きさを推定するにあたり、入力された画像データの画像情報から、ドットの重心からドット中心を求め、中心の間隔から画素の大きさ推定し、重心を中心とした画素内の平均濃度を反射率の平均値より算出し、平均濃度をドットの面積率に換算してドットの大きさを特定するものである。
しかし、特許文献1に開示された装置は、ドットの大きさを特定するにあたり、ドット重心による中心の推定、画素の大きさの推定、反射率の平均値による平均濃度算出、平均濃度からドットの面積率換算により、ドットの推定を行っており、推定や換算の中間処理が加わることにより、情報の劣化が発生し、高精度の情報が入手できないという問題がある。
そこで、この発明は、所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像に生じるドットゲイン特性を簡易に評価することができるようにした印刷画像の評価方法および装置を提供することを目的とする。
However, in the device disclosed in
SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, an object of the present invention is to provide a print image evaluation method and apparatus capable of easily evaluating dot gain characteristics generated in a print image printed by a printing apparatus using a predetermined dither pattern. And
上記目的を達成するため、請求項1の発明は、所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像を評価する印刷画像の評価方法において、前記印刷装置で印刷された印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で画像読取手段により読み取り、前記画像読取手段で読み取った読取画像に含まれる所定の計測ブロックを分割処理手段により画素単位に分割し、前記分割処理手段で分割された前記読取画像に含まれる前記計測ブロックの有色領域を判別手段により画素単位で判別し、前記判別手段で判別した前記有色領域の面積を計測手段により画素単位で計測し、前記計測手段で計測した画素単位の有色領域の面積に基づき前記計測ブロック単位の有色面積率を算出手段により算出することを特徴とする。
In order to achieve the above object, the invention of
また、請求項2の発明は、請求項1の発明において、前記計測手段は、前記画素内の有色領域と白領域との境界線を抽出して、該境界線上の複数の点を通る直線近似で前記有色領域の面積を計測することを特徴とする。
The invention according to claim 2 is the invention according to
また、請求項3の発明は、請求項2の発明において、前記計測手段で計測した有色領域の面積値を正規化して前記計測ブロック内の全ての画素に対応して記憶手段に記憶し、前記算出手段は、前記記憶手段に記憶された前記計測ブロック内の全ての画素の面積値の和を前記計測ブロック内の画素数で除算することにより前記計測ブロック単位の有色面積率を算出することを特徴とする。 According to a third aspect of the present invention, in the second aspect of the invention, the area value of the colored region measured by the measurement unit is normalized and stored in the storage unit corresponding to all the pixels in the measurement block. The calculating means calculates the colored area ratio for each measurement block by dividing the sum of the area values of all the pixels in the measurement block stored in the storage means by the number of pixels in the measurement block. Features.
また、請求項4の発明は、所定のディザパターンを用いて印刷装置で印刷された印刷画像の濃度を計測する印刷画像の評価装置において、前記印刷装置で印刷された印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で読み取る画像読取手段と、前記画像読取手段で読み取った読取画像に含まれる所定の計測ブロックを画素単位に分割する分割処理手段と、前記分割処理手段で分割された前記読取画像に含まれる前記計測ブロックの有色領域を画素単位で判別する判別手段と、前記判別手段で判別した前記有色領域の面積を画素単位で計測する計測手段と、前記計測手段で計測した画素単位の有色領域の面積に基づき前記計測ブロック単位の有色面積率を算出する算出手段とを具備することを特徴とする。 According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a print image evaluation apparatus for measuring a density of a print image printed by a printing apparatus using a predetermined dither pattern, wherein the print image printed by the printing apparatus is displayed on the printing apparatus. An image reading unit that reads at a resolution higher than the resolution, a division processing unit that divides a predetermined measurement block included in the read image read by the image reading unit in units of pixels, and the read image that is divided by the division processing unit Determining means for determining the colored area of the measurement block included in the pixel unit, measuring means for measuring the area of the colored area determined by the determining means in pixel unit, and colored in pixel unit measured by the measuring means And a calculating means for calculating a colored area ratio in units of the measurement block based on the area of the region.
この発明によれば、印刷装置で印刷された印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で読み取り、該読み取った読取画像に含まれる所定の計測ブロックを画素単位に分割し、該分割された読取画像に含まれる計測ブロックの有色領域を画素単位で判別し、該判別した有色領域の面積を画素単位で計測し、該計測した画素単位の有色領域の面積に基づき計測ブロック単位の有色面積率を算出するように構成したので、印刷画像に生じるドットゲイン特性を簡易かつ適正に評価することが可能になるという効果を奏する。 According to the present invention, a print image printed by a printing apparatus is read at a resolution higher than the resolution of the printing apparatus, a predetermined measurement block included in the read image is divided into pixel units, and the divided image is divided. The color area of the measurement block included in the read image is determined in pixel units, the area of the determined color area is measured in pixel units, and the color area ratio of the measurement block unit based on the area of the color region in the measured pixel unit Therefore, the dot gain characteristic generated in the print image can be easily and appropriately evaluated.
以下、この発明に係る印刷画像の評価方法および装置を添付図面を参照して詳細に説明する。 Hereinafter, a printed image evaluation method and apparatus according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
図1は、この発明に係る印刷画像の評価装置の一実施例を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a print image evaluation apparatus according to the present invention.
この印刷画像の評価装置は、評価対象印刷画像を該評価対象印刷画像を印刷した印刷装置の解像度よりも高い解像度の画像読取装置(スキャナ)で読み取り、この読み取った読取画像に基づき評価対象印刷画像の評価を行う。 The print image evaluation apparatus reads an evaluation target print image with an image reading device (scanner) having a resolution higher than the resolution of the printing apparatus that printed the evaluation target print image, and evaluates the print image based on the read image thus read. Perform an evaluation.
すなわち、2値出力を基本とする電子写真プリンタで多諧調を表現するためには所定のディザパターンを用いたディザ法が用いられているが、電子写真プリンタでは、トナーの付着および定着過程で理想ドット領域からトーナーがはみ出すいわゆるドットゲインが発生することが知られており、この電子写真プリンタで正確な諧調表現を行うためには、プリンタのエンジン毎のドットゲイン特性を正確に把握するとともに、各ディザパターンに対応する詳細なドットゲイン発生状況を正確に把握する必要がある。 That is, a dither method using a predetermined dither pattern is used to express multi-tone in an electrophotographic printer based on binary output, but in an electrophotographic printer, an ideal process for toner adhesion and fixing is used. It is known that so-called dot gain that protrudes from the dot area occurs, and in order to perform accurate gradation expression with this electrophotographic printer, the dot gain characteristics for each engine of the printer are accurately grasped, and each It is necessary to accurately grasp the detailed dot gain occurrence state corresponding to the dither pattern.
そこで、この印刷画像の評価装置においては、所定のディザパターンを用いて電子写真プリンタで印刷された印刷画像を該電子写真プリンタの解像度よりも高い解像度のスキャナで読み取り、この読取画像に基づき印刷画像のドットゲイン発生状況を評価する。 Therefore, in this print image evaluation apparatus, a print image printed by an electrophotographic printer using a predetermined dither pattern is read by a scanner having a resolution higher than the resolution of the electrophotographic printer, and the print image is based on the read image. Evaluate the occurrence of dot gain.
このような構成によると、例えば、解像度が600dpiの電子写真プリンタで印刷された印刷画像を3200dpiの高解像度のフラット・ベッド・スキャナで読み取ると、印刷画像の1ドットを約28画素(5.3×5.3画素)に拡大した画像が得られ、この読取画像を用いることにより印刷画像のドットゲイン発生状況を評価することが可能になる。 According to such a configuration, for example, when a print image printed by an electrophotographic printer having a resolution of 600 dpi is read by a flat bed scanner having a high resolution of 3200 dpi, one dot of the print image is about 28 pixels (5.3). An image enlarged to (5.3 pixels) is obtained, and by using this read image, it is possible to evaluate the dot gain occurrence state of the printed image.
図1に示す印刷画像の評価装置100は、画像入力部10、画像メモリ部20、画像分割処理部30、濃度測定処理部40を具備して構成される。
The print
ここで、画像入力部10は、例えば、解像度が600dpiの電子写真プリンタ(以下、単にプリンタという)で所定のディザパターンを用いて印刷されたディザパターン単位の計測ブロックを複数含む印刷画像を3200dpiの高解像度のフラット・ベッド・スキャナ(以下、単にスキャナという)で読み取った読取画像が入力される。この画像入力部10に入力された読取画像は、画像メモリ部20に格納される。
Here, the
なお、スキャナにおける画像読取に際しては、グレイレベル(8bit)の多値画像として印刷画像のスキャニングを行う。 When the image is read by the scanner, the print image is scanned as a gray level (8-bit) multi-valued image.
画像分割処理部30は、印刷画像の評価のために、画像メモリ部20に格納された高解像度の読取画像の計測ブロックを印刷画像を印刷したプリンタの解像度に対応した画素(ドット)毎に分割する処理を行う。
The image
濃度測定処理部40は、画像分割処理部30で分割処理された電子写真プリンタの各画素に対応する画像を画像メモリ部20から取得して、この画像に基づきドットゲイン発生状況を評価するための濃度測定処理を行う。
The density
図2は、この実施例で採用される計測ブロックの一例を説明する図である。 FIG. 2 is a diagram for explaining an example of a measurement block employed in this embodiment.
図2に示すように、この実施例では、プリンタが8×8ドットのディザパターンを用いて印刷する場合を想定しており、そのため、計測ブロックを8×8ドットに設定する。 As shown in FIG. 2, in this embodiment, it is assumed that the printer performs printing using an 8 × 8 dot dither pattern, and therefore the measurement block is set to 8 × 8 dots.
また、この8×8ドットの計測ブロックのドットゲインは、周辺ブロックの影響を受けるので、この影響を付加するために、この8×8ドットの計測ブロックの周囲に4ドット幅の計測ブロックの同一のディザパターンを用いた繰り返しブロックを設けている。 In addition, since the dot gain of the measurement block of 8 × 8 dots is influenced by the peripheral blocks, the same measurement block having a width of 4 dots around the measurement block of 8 × 8 dots is added to add this effect. A repetitive block using the dither pattern is provided.
そして、8×8ドットの計測ブロックとその周辺の繰り返しブロックとを含めて16×16ドットの基本ブロック200として、プリンタではこの16×16ドットの基本ブロック200を1単位として印刷画像を印刷する。
Then, an 8 × 8 dot measurement block and its surrounding repeated blocks are included as a 16 × 16 dot
また、この実施例では、複数の計測ブロックにおけるドットゲイン発生状況を同時に評価するために、図3に示すように、図2に示した16×16ドットの基本ブロックを32×32個をまとめてこれを大ブロック300とし、この大ブロック300の四隅の周辺には、計測ブロックの位置を特定するための十字型の基準点マーカ301、302、303、304が描かれ、この基準点マーカ301、302、303、304の間には、計測ブロックの画像を画素単位(ドット単位)で分割する分割処理で用いる分割マーカ310が描かれている。
Further, in this embodiment, in order to simultaneously evaluate the dot gain occurrence status in a plurality of measurement blocks, as shown in FIG. 3, 32 × 32 basic blocks of 16 × 16 dots shown in FIG. This is a
ここで、この実施例では、十字型の基準点マーカ301、302、303、304および分割マーカ310は、それぞれ線幅2ドット、線長64ドットの線分を用いて描かれ、分割マーカ310は、線幅間隔が6ドットでそれぞれ描かれている。
Here, in this embodiment, the cross-shaped
この実施例の印刷画像の評価装置を用いて印刷画像の評価を行う場合には、例えば、図3に示した周辺に基準点マーカ301、302、303、304および分割マーカ310を有する大ブロック300を、図4に示すように、10×7個配列して1画面を構成し、この画面をプリンタにより、例えばA4用紙の一面に印刷してドットゲインの評価のための印刷画像を形成する。
When the print image is evaluated using the print image evaluation apparatus of this embodiment, for example, the
この印刷画像を用いたドットゲインの評価に際しては、この画像を高解像度スキャナで読み取り、この読取画像を図1に示す画像入力部10に入力し、画像メモリ部20に格納する。
When evaluating the dot gain using this print image, this image is read by a high-resolution scanner, and this read image is input to the
図5は、図1に示した画像分割処理部30の処理を説明するフローチャートである。
FIG. 5 is a flowchart for explaining the processing of the image
図1に示した画像分割処理部30は、まず、画像メモリ部20に格納された読取画像に含まれる基準点マーカ301、302、303、304から各大ブロック300内の測定ブロックの位置を特定するための基準点を抽出する(ステップ501)。
The image
ここで、基準点の抽出は、読取画像の輝度変化の影響を受けにくいStegerの手法を用いる。すなわち、読取画像の濃度変化の分布から基準点マーカ301、302、303、304を判別し、この判別した基準点マーカ301、302、303、304から各基準点マーカ301、302、303、304の十字の交わる点の座標を基準点として抽出する。
Here, the extraction of the reference point uses the Steger method which is not easily affected by the luminance change of the read image. That is, the
次に、基準点マーカ301、302、303、304の間に描かれた分割マーカ310に基づき骨格線を抽出する(ステップ502)。
Next, a skeleton line is extracted based on the
ここで、分割マーカ310の判別は、基準点マーカ301、302、303、304と同様に、読取画像の濃度変化の分布に基づくStegerの手法を用い、この分割マーカ310からの骨格線の抽出は、分割マーカ310の中心を最小二乗法により直線近似して算出することにより行う。
Here, the
次に、ステップ501で抽出された基準点とステップ502で抽出された骨格線に基づき計測ブロックを画素(ドット)単位で分割する分割処理を行い(ステップ503)この処理を終了する。
Next, based on the reference point extracted in
図6は、図5に示したステップ503の分割処理の詳細を示すフローチャートである。
FIG. 6 is a flowchart showing details of the division processing in
図6に示す分割処理においては、まず、図5のステップで抽出された基準点に基づき複数の大ブロックの中の1つの大ブロックを選択する(ステップ601)。 In the division process shown in FIG. 6, first, one large block is selected from a plurality of large blocks based on the reference point extracted in the step of FIG. 5 (step 601).
次に、この選択した大ブロックの中の複数の基本ブロックの中の1つの基本ブロックを選択し(ステップ602)、この選択した基本ブロックに含まれる計測ブロックを抽出する(ステップ603)。 Next, one basic block is selected from a plurality of basic blocks in the selected large block (step 602), and measurement blocks included in the selected basic block are extracted (step 603).
そして、この抽出した計測ブロックを画素(ドット)毎に分割するための分割点の座標を図5のステップ502で抽出した骨格線に基づき算出する(ステップ604)。
Then, the coordinates of the dividing points for dividing the extracted measurement block for each pixel (dot) are calculated based on the skeleton line extracted in
すなわち、図7に示すように、計測ブロックに対して分割マーカ310−11、310−12、310−13、310−14、…、310−21、310−22、310−23、310−24、…が描かれており、これら分割マーカから骨格線320−1、320−12、320−13、320−14、…、320−21、320−22、320−23、320−24、…が抽出されたとする。 That is, as shown in FIG. 7, division markers 310-11, 310-12, 310-13, 310-14,..., 310-21, 310-22, 310-23, 310-24, ... are drawn, and skeleton lines 320-1, 320-12, 320-13, 320-14, ..., 320-21, 320-22, 320-23, 320-24, ... are extracted from these divided markers. Suppose that
この場合、抽出した320−11、320−12、320−13、320−14、…、320−21、320−22、320−23、320−24、…に基づき計測ブロックを画素(ドット)単位で分割するために用いる分割線330−11、330−12、…330−19、330−21、330−22、…330−29を求めて、この分割線の交点から計測ブロックを画素(ドット)毎に分割するための分割点の座標を求める。 In this case, based on the extracted 320-11, 320-12, 320-13, 320-14,..., 320-21, 320-22, 320-23, 320-24,. Dividing lines 330-11, 330-12,..., 330-19, 330-21, 330-22,. Find the coordinates of the dividing points for each division.
次に、選択した大ブロックの中の全ての基本ブロックを選択したかを調べ(ステップ505)、まだ選択していない基本ブロックが存在すると(ステップ605でNO)、ステップ602に戻り、次の基本ブロックを選択し、同様の処理を繰り返す。 Next, it is checked whether all the basic blocks in the selected large block have been selected (step 505). If there is a basic block that has not been selected yet (NO in step 605), the process returns to step 602 to return to the next basic block. Select a block and repeat the same process.
また、ステップ605で、全ての基本ブロックを選択したと判断されると(ステップ605でYES)、次に、全ての大ブロックを選択したかを調べる(ステップ606)。ここで、まだ選択していない大ブロックがあると(ステップ606でNO)、ステップ601に戻り、次の大ブロックを選択して、同様の処理を繰り返すが、ステップ606で、全ての大ブロックを選択したと判断されると(ステップ606でYES)、この処理を終了する。
If it is determined in
このような処理により、読取画像に含まれる全ての計測ブロックを画素(ドット)単位で分割するための分割点の座標を得ることができる。 By such processing, it is possible to obtain the coordinates of division points for dividing all measurement blocks included in the read image in units of pixels (dots).
図8は、図1に示した濃度測定処理部40の処理を説明するフローチャートである。
FIG. 8 is a flowchart for explaining processing of the concentration
図8に示す濃度測定処理部40の処理においては、まず、図5のステップ501で抽出された基準点に基づき1つの計測ブロックを選択する(ステップ801)。次に、この選択した計測ブロックの分割点の1つの座標を画像分割処理部30から取得して(ステップ802)、この取得した分割点の座標に基づき画像メモリ部20から画素単位の画像を取得する(ステップ803)。
In the process of the concentration
次に、この画像メモリ部20から取得した画素単位の画像の白領域と黒領域とを判別する白黒判別を行う(ステップ804)。 Next, black and white discrimination is performed to discriminate between a white area and a black area of the pixel unit image acquired from the image memory unit 20 (step 804).
そして、この白黒判別に基づき画像メモリ部20から取得した画素単位の画像の黒領域の面積、すなわち黒面積を算出する(ステップ805)。
Then, based on the black and white discrimination, the area of the black region of the image in units of pixels acquired from the
この黒面積の算出は、例えば、画像メモリ部20から取得した画素単位の画像の左上の頂点の座標が(i,j)であり、この画素単位の画像の面積を「1」とすると、図9に示すように、この画素単位の画像の白領域と黒領域ととの境界上の複数の点A,B,Cを求め、この点A,B,Cの間を直線近似して黒面積を算出する。
This black area is calculated when, for example, the coordinates of the upper left vertex of the pixel unit image acquired from the
このようにして、1つの画素単位の画像の黒面積の算出が終了すると、次に、この計測ブロック内の全ての画素、すなわち8×8の画素の黒面積を算出したかを調べ(ステップ806)、まだ算出していない画素が残っていると(ステップ806でNO)、ステップ802に戻り、この計測ブロック内の次の分割点の座標を取得して、以下、同様の処理を繰り返す。 When the calculation of the black area of the image in one pixel unit is completed in this way, next, it is checked whether or not the black area of all the pixels in this measurement block, that is, 8 × 8 pixels has been calculated (step 806). ) If pixels that have not yet been calculated remain (NO in step 806), the process returns to step 802, the coordinates of the next division point in the measurement block are acquired, and the same processing is repeated thereafter.
また、ステップ806で、この計測ブロック内の全ての画素の黒面積の算出を終了したと判断されると(ステップ806でYES)、ステップ805で算出したこの計測ブロック内の全ての画素の黒面積に基づき、この計測ブロックの黒面積率を算出する(ステップ807)。
If it is determined in
この黒面積率の算出は、この計測ブロック内の画素数が8×8、各画素の画素の面積を「1」、各画素の画像の黒面積がS1、S2、…S64とすると、
黒面積率=ΣSi/8×8
から算出することができる。
The black area ratio is calculated when the number of pixels in the measurement block is 8 × 8, the area of each pixel is “1”, and the black area of each pixel image is S1, S2,.
Black area ratio = ΣSi / 8 × 8
It can be calculated from
1つの計測ブロックに対する黒面積率の算出が終了すると、次に、全ての計測ブロックを選択したかを調べ(ステップ808)、まだ選択していない計測ブロックが残っていると(ステップ808でNO)、ステップ801に戻り、次の計測ブロックを選択して同様の処理を繰り返す。 When the calculation of the black area ratio for one measurement block is completed, it is next checked whether all the measurement blocks have been selected (step 808). If there are measurement blocks that have not yet been selected (NO in step 808). Returning to step 801, the next measurement block is selected and the same processing is repeated.
そして、ステップ808で、全ての計測ブロックを選択したと判断されると(ステップ808でYES)、この処理を終了する。
If it is determined in
このような処理により、読取画像に含まれる全ての計測ブロックの黒面積率を算出することができる。 By such processing, the black area ratio of all measurement blocks included in the read image can be calculated.
このようにして、図1の濃度測定処理部40で算出された各計測ブロックの黒面積率は、図示しないコンピュータ等に出力され、ドットゲインの評価等に用いられる。
In this way, the black area ratio of each measurement block calculated by the density
図10は、ある計測ブロックの論理的パターンと読取画像から得られた画像とを比較して示すものである。 FIG. 10 shows a comparison between a logical pattern of a certain measurement block and an image obtained from the read image.
図10(a)には、この計測ブロックの印刷に用いられたディザパターンによる論理的黒画像バターンを示しており、図10(b)には、同一のディザパターンにより印刷された印刷画像を拡大して示している。 FIG. 10A shows a logical black image pattern by the dither pattern used for printing the measurement block, and FIG. 10B enlarges the print image printed by the same dither pattern. As shown.
ここで、図10(a)の論理的黒画像バターンの論理的黒面積率は0.328となるが、実際の印刷画像については、この実施例の印刷画像の評価装置100による算出黒面積率によると、0.517となる。したがって、この両者の黒面積率の差がドットゲインによるものとして判別でき、これによりディザパターンに対応するドットゲイン特性の把握が可能になる。
Here, the logical black area ratio of the logical black image pattern in FIG. 10A is 0.328. For the actual print image, the black area ratio calculated by the print
ここで、印刷画像を各大ブロック毎若しくは計測ブロック毎に異なるディザパターンで印刷されたものを用いると、1回の読取処理により複数のディザパターンに対応するドットゲイン特性を評価することができる。 Here, when a print image printed with a different dither pattern for each large block or each measurement block is used, dot gain characteristics corresponding to a plurality of dither patterns can be evaluated by one reading process.
また、抽出した骨格線の間隔を計測することにより、印刷装置の印刷歪特性情報も同時に取得することができる。 Further, by measuring the interval between the extracted skeleton lines, the printing distortion characteristic information of the printing apparatus can be acquired at the same time.
なお、印刷画像の基本ブロックのドットサイズ、基準マーカと分割マーカの線幅、分割マーカの線幅間隔は、上記実施例に限定されず、任意の値を用いることができる。 The dot size of the basic block of the print image, the line width between the reference marker and the division marker, and the line width interval between the division markers are not limited to the above-described embodiments, and arbitrary values can be used.
また、分割マーカからの骨格線の抽出は、多値(グレイレベル)の読取画像によらず、白黒の2値の読取画像の濃度変化に基づき抽出してもよい。 Further, the skeleton line from the division marker may be extracted based on the density change of the black and white binary read image without using the multilevel (gray level) read image.
また、濃度測定処理部では、各画素毎の黒面積率以外に、黒面積率の最大値、平均値、標準偏差、ドット形状等も評価値として出力するように構成してもよい。 In addition, the density measurement processing unit may be configured to output the maximum value, average value, standard deviation, dot shape, and the like of the black area ratio as evaluation values in addition to the black area ratio for each pixel.
また、各画素毎の黒面積率に代えて、黒面積論理値と実測値との差を算出するように構成してもよい。 Further, instead of the black area ratio for each pixel, a difference between the black area logical value and the actual measurement value may be calculated.
なお、上記実施例においてはモノクロ画像を対象にしたがカラー画像に対して各色毎に同様の処理を行うことで適用可能である。 In the above embodiment, a monochrome image is targeted. However, the present invention can be applied to a color image by performing similar processing for each color.
この発明は、電子写真プリンタにおけるドットゲイン発生状況の評価に適用可能である。この発明によれば、印刷装置で印刷した印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で読み取り、該読取画像に基づき各計測ブロックの濃度を画素単位で測定するように構成したので、印刷画像の一回の読み取りにより印刷画像に生じるドットゲイン特性を簡易かつ短時間で評価することが可能になる。 The present invention is applicable to the evaluation of the dot gain occurrence situation in an electrophotographic printer. According to the present invention, the print image printed by the printing apparatus is read at a resolution higher than the resolution of the printing apparatus, and the density of each measurement block is measured in pixel units based on the read image. It becomes possible to easily and quickly evaluate the dot gain characteristics generated in a printed image by one reading.
10 画像入力部
20 画像メモリ部
30 画像分割処理部
40 濃度測定処理部
100 印刷画像の評価装置
DESCRIPTION OF
Claims (4)
前記印刷装置で印刷された印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で画像読取手段により読み取り、
前記画像読取手段で読み取った読取画像に含まれる所定の計測ブロックを分割処理手段により画素単位に分割し、
前記分割処理手段で分割された前記読取画像に含まれる前記計測ブロックの有色領域を判別手段により画素単位で判別し、
前記判別手段で判別した前記有色領域の面積を計測手段により画素単位で計測し、
前記計測手段で計測した画素単位の有色領域の面積に基づき前記計測ブロック単位の有色面積率を算出手段により算出する
ことを特徴とする印刷画像の評価方法。 In a print image evaluation method for evaluating a print image printed by a printing apparatus using a predetermined dither pattern,
A print image printed by the printing apparatus is read by an image reading unit at a resolution higher than the resolution of the printing apparatus;
A predetermined measurement block included in the read image read by the image reading unit is divided into pixel units by a division processing unit,
The colored area of the measurement block included in the read image divided by the division processing unit is determined in pixel units by the determination unit,
The area of the colored region determined by the determining means is measured in pixel units by the measuring means,
A method for evaluating a printed image, comprising: calculating a colored area ratio in units of measurement blocks by a calculation unit based on an area of a colored region in units of pixels measured by the measuring unit.
ことを特徴とする請求項1記載の印刷画像の評価方法。 The measuring means extracts a boundary line between a colored region and a white region in the pixel, and measures the area of the colored region by linear approximation passing through a plurality of points on the boundary line. The evaluation method of the printed image of 1.
前記算出手段は、前記記憶手段に記憶された前記計測ブロック内の全ての画素の面積値の和を前記計測ブロック内の画素数で除算することにより前記計測ブロック単位の有色面積率を算出する
ことを特徴とする請求項2記載の印刷画像の評価方法。 Normalizing the area value of the colored region measured by the measurement means and storing it in the storage means corresponding to all the pixels in the measurement block;
The calculation means calculates a colored area ratio for each measurement block by dividing the sum of the area values of all the pixels in the measurement block stored in the storage means by the number of pixels in the measurement block. The method for evaluating a printed image according to claim 2.
前記印刷装置で印刷された印刷画像を該印刷装置の解像度よりも高い解像度で読み取る画像読取手段と、
前記画像読取手段で読み取った読取画像に含まれる所定の計測ブロックを画素単位に分割する分割処理手段と、
前記分割処理手段で分割された前記読取画像に含まれる前記計測ブロックの有色領域を画素単位で判別する判別手段と、
前記判別手段で判別した前記有色領域の面積を画素単位で計測する計測手段と、
前記計測手段で計測した画素単位の有色領域の面積に基づき前記計測ブロック単位の有色面積率を算出する算出手段と
を具備することを特徴とする印刷画像の評価装置。 In a print image evaluation apparatus that measures the density of a print image printed by a printing apparatus using a predetermined dither pattern,
Image reading means for reading a print image printed by the printing apparatus at a resolution higher than the resolution of the printing apparatus;
A division processing unit that divides a predetermined measurement block included in a read image read by the image reading unit into units of pixels;
A discriminating unit that discriminates a colored area of the measurement block included in the read image divided by the division processing unit in units of pixels;
Measuring means for measuring the area of the colored region determined by the determining means in units of pixels;
A printing image evaluation apparatus comprising: a calculation unit that calculates a colored area ratio of the measurement block unit based on an area of a colored region of the pixel unit measured by the measurement unit.
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