JP2006146919A - 画質欠陥を検出するためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】レンダリング・デバイスによってレンダリングされる画像の画質欠陥を検出するシステム及び方法を提供する。
【解決手段】オリジナル画像データが画像レンダリング・デバイスによってレンダリングされ、画像取り込みデバイスによって取り込まれる。レンダリング・デバイスの画質欠陥が特定される位置を示す情報を与えるために、関心領域が特定される。各関心領域において、オリジナル画像データを対応する関心領域の取り込まれた画像データと比較して、関心領域における取り込まれた画像の色差を求めることができる。その後、色差はデバイスに関係しないカラースペースからデバイスに依存するカラースペースに変換することができる。変換された色差と関心領域におけるオリジナル画像データの入力強度に基づいて、関心領域及び／又は関心領域を含む走査線及び行のラインに関する着色剤誤差を求める。
【選択図】図１

Description

本発明は、一般に、レンダリング・デバイスによって発生した画質欠陥を検出するためのシステム及び方法に関する。

写真複写機、プリンタ、ファクシミリ機といった画像レンダリング・デバイス、その他の像形成デバイスは、商業及び産業に幅広く用いられている。コンピューティング・デバイスもまた、商業及び産業に幅広く用いられている。これらのコンピューティング・デバイスに対する要求がより高度になると、画像レンダリング・デバイスによってレンダリングされる画像の欠陥を電子的に検出するのに十分な処理速度がより高速となる。画質欠陥の検出は、画像レンダリング・デバイスによって生成される画像の画質を補償する。

或る画質欠陥は視認できないが、こうした画質欠陥は、デバイスが劣化していることと、視認できる画質欠陥の前兆を示す。他の画質欠陥は、主として幾何学的性質によるものであり、レンダリングされた画像の僅かな反りに起因する歪み、取り込まれた画像の小さな位置ずれ、画像取り込みデバイスと画像レンダリング・デバイスとの間のマッピング・エラー、及びレンダリング・デバイスの劣化に関連しない画像レンダリング・デバイスの他の系統的欠陥によって引き起こされる。したがって、画像レンダリング・デバイスを調整し又は修復して画質欠陥を減少させ又は無くせるようにするために、画質欠陥を早期に検出することが望ましい。さらに、視認できる誤差か又は視認できる誤差の前兆のいずれかの画質欠陥のみを検出することが望ましい。

画質欠陥を検出するシステム及び方法は、電子画像データを含む電子画像を取得し、電子画像データに基づいて画像をレンダリングし、レンダリングされた画像を取り込み、取り込まれた画像は、取り込まれた画像データを含み、電子画像を取り込まれた画像に重ね合わせ、電子画像における少なくとも１つの関心領域を特定し、電子画像における少なくとも１つの関心領域の電子画像データを、対応する領域の取り込まれた画像データと比較して、着色剤誤差を求めることを含むことができる。

顧客は、オリジナルの電子画像データをレンダリングし、レンダリング画像の取り込まれた画像に基づいて所望の画質を有する画像を得るために、オリジナル電子画像データ・レンダリング・デバイスを調整し、又は修復する。
添付の図面を参照しながら、種々の例示的な詳細がここで説明される。

図１は、画質欠陥を検出する例示的な方法を概説するフローチャートである。図１に示すように、方法の動作は、ステップＳ１０００で始まり、ステップＳ２０００に続き、そこでオリジナルの画像データが得られる。オリジナルの画像データは、電子画像データを与えることができるあらゆる公知の又は今後開発される方法又はデバイスによって、例えば、スキャナ又は他のデバイスを用いて画像を取り込むことによって得られる。

ステップＳ２０００において得られたオリジナルの画像データは、ステップＳ３０００においてレンダリングされる。次に、ステップＳ４０００において、レンダリングされた画像が走査される。次いで、ステップＳ５０００において、走査画像の画像データが入力画像データと比較される。次に、ステップＳ６０００において、レンダリングされた画像が画質欠陥を含むかどうかが判断される。次いで、方法の動作がステップＳ７０００に続き、そこで方法が終了する。

図２は、オリジナルの画像データを得る例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。図２は、特に、減少された解像度のオリジナル画像に向けられていることを理解されたい。解像度は、処理速度を増加させ、例えばハーフトーンスクリーンの重要でない高周波数ノイズのようなノイズの影響を減少させるために減少される。詳細な説明は、減少された解像度でオリジナル画像データを解析することに向けられているが、この態様は必要条件ではなく、画像の解像度は変化させることができると理解されたい。

図２に示されるように、方法の動作は、ステップＳ２０００からステップＳ２１００に続き、そこでオリジナル画像データの解像度が減少される。次いで、ステップＳ２２００において、後の画像比較のためにオリジナル画像データの減少解像度バージョンが保存される。次いで、動作はステップＳ２３００に続き、そこで動作がステップＳ３０００に戻る。

図３は、オリジナル画像をレンダリングする例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。図３は、特に、オリジナル画像データの事前分析に向けられていることを理解されたい。事前分析は、レンダリング・デバイス、例えばプリンタによってレンダリングされた画像の欠陥を判断して画質欠陥を減少させ又は無くすのに有用なレンダリング挙動に関する情報を与えるとは考えられない種々の形式の画像データを除去することによって、どの情報、例えばオリジナル電子画像のページが、診断上の適格候補であるかを判断するために、オリジナル画像データに対して行われる。

図３に示されるように、方法の動作は、ステップＳ３０００からステップＳ３１００に続き、そこで、オリジナル画像データが事前分析されるべきかどうかの判断がなされる。事前分析される場合、動作はステップＳ３２００に続く。そうでなければ、動作はステップＳ３７００にジャンプする。

ステップＳ３２００において、オリジナル画像データの最初の又は次のページが現在のページとして選択される。次いで、ステップＳ３３００において、現在のページのカバー量が所定の閾値を上回るかどうかの判断がなされる。したがって、少なくとも最小のカバー量を有するページのみを、その後の分析のために特定することができる。上回らない場合には、動作がステップＳ３７００にジャンプする。そうでなければ、動作はステップＳ３４００に続く。

ステップＳ３４００において、現在のページが重ね合わせのための十分に明確な特徴をもつかどうかの判断がなされる。したがって、重ね合わされることができるページのみを、その後の分析のために特定することができる。十分に明確な特徴をもたない場合には、動作がステップＳ３７００にジャンプする。そうでなければ、動作はステップＳ３５００に続く。

ステップＳ３５００において、現在のページのコンテンツの量が、少なくとも１つのカラー分解における所定の範囲内であるかどうかの判断がなされる。したがって、白紙でも全トナー塗りつぶしでもないことを示す幾つかのコンテンツを含むページのみを、その後の分析のために特定することができる。所定の範囲内でない場合には、動作がステップＳ３７００にジャンプする。そうでなければ、動作はステップＳ３６００に続く。

ステップＳ３６００において、現在のページが入力画像データの一部として含められる。次いで、ステップＳ３７００において、現在のページが最後の現在のページであるかどうかの判断がなされる。最後の現在のページでない場合には、動作がステップＳ３２００に戻る。そうでなければ、動作はステップＳ３８００にジャンプする。

ステップＳ３８００において、オリジナル画像データは、入力画像の入力画像データとして選択される。したがって、事前分析が実行されない場合には、入力画像はオリジナル画像に対応する。したがって、入力画像データの減少された解像度は、オリジナル画像データの減少された解像度に対応する。詳細な説明は、減少された解像度で入力画像データを分析することに向けられているが、この態様は必要条件ではなく、画像の解像度は変化させることができることを理解されたい。次いで、ステップＳ３９００において、入力画像データがレンダリングされる。次いで、動作は、ステップＳ３９５０に続き、そこで動作がステップＳ４０００に戻る。

白ページ、ページ縁及び少なくとも１つのカラースペース分解におけるファインテキストを含む全ページに対応する画像データは、プリンタ挙動に関する有用な情報を与えない。オリジナルの電子画像と対応する走査画像との重ね合わせを試みたときに、縁において最も大きい誤差が見つかることがある。これらの縁は、ページ縁と、何らかの小さい位置ずれが、位置ずれの問題が現実のものであるときに印刷エラーとして現れる縁を形成するファインテキストを含む。ページ縁とファインテキストとの位置合わせは、正しく処理するのが困難であるので、こうした情報は無視するのが有益である。また、所定の閾値を上回る最小カバー面積と、重ね合わせを可能にするのに十分なだけ明確な特徴とを有するページのみを走査することが望ましい。

言い換えれば、オリジナル画像のページが、有用となるのに十分なだけ大きくない領域を含み、かつ過多の縁を含む場合には、そのページの走査をスキップすることが望ましい。オリジナル画像データの事前分析は随意的なものであるが、走査された情報は、更なる処理を行うために、おそらく配線に沿って通信される（処理が走査バーに対して行われるのでない限り）。したがって、走査するのに有用であるとは考えられないページを特定するための事前分析は、その後に特定のページを走査しないことにより、処理時間と通信帯域幅を減少させる。

図４は、レンダリングされた画像を走査する例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。図４に示されるように、方法の動作は、ステップＳ４０００からステップＳ４１００に続き、走査画像データの解像度が減少される。例えば、ハーフトーンノイズ及び誤差の量を減らすために、１インチ当たり７５ラインの減少された解像度が望ましい。

次いで、ステップＳ４２００において、走査画像データの減少解像度バージョンが、後の画像比較のために保存される。次いで、動作がステップＳ４３００に続き、そこで動作がステップＳ５０００に戻る。

例えば、レンダリングされた画像を取り込むためにスキャナが与えられる。スキャナが、レンダリング・デバイスの内部コンポーネント、例えばプリンタとして与えられた場合には、オリジナル電子画像の全てのページを走査することができるが、後で関心領域として特定されないページの関連する入力画像データは、画像比較のために通信されない。スキャナがプリンタの外部に与えられる場合には、オペレータは、関心領域を含まないページを手動で廃棄することによって、特定のページの走査をスキップすることを決定することができる。

詳細な説明は、オリジナル画像データと走査画像データとを同じ減少された解像度で分析することに向けられているが、この態様は、必要条件ではなく、前述のように画像の解像度は変化させることができることを理解されたい。減少された解像度は、取り込まれた画像の解像度に一致するいずれかの解像度とされて、走査画像とオリジナル画像とが直接比較されるようにすることが望ましい。しかしながら、解像度が異なる場合には、他と同じ解像度を有するデータを生成するために、走査画像か又はオリジナル画像のいずれかのデータを補間することができる。

図５〜図９は、走査画像データを入力画像データと比較する例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。

図５に示されるように、方法の動作は、ステップＳ５０００からステップＳ５１００に続き、図６を参照しながらより詳しく説明されるように走査画像が重ね合わされる。次いで、ステップＳ５２００において、図７を参照しながらより詳しく説明されるように入力画像データの関心領域が求められる。次に、ステップＳ５３００において、求められた関心領域が走査画像データの対応する関心領域と比較されて、図８を参照しながらより詳しく説明されるように色差が求められる。次いで、動作がステップＳ５４００に続く。

ステップＳ５４００において、求められた色差が変換される。例えば、色差は、ＣＩＥ Ｌ^*ａ^*ｂ^*カラースペースといった国際標準カラースペースか又はその他のデバイスに関係しないカラースペースにおいて求められる。しかしながら、特定のレンダリング・デバイスによってレンダリングされた画像における誤差をより正確に求めるために、色差を、シアンＣ、マゼンタＭ、イエローＹ、及びブラックＫの４つの分解を含むＣＭＹＫ着色剤スペースか又は他のデバイスに関係しないカラースペースに変換することができる。色差の変換は、引用によりここに組み入れられる２００４年８月２０日に出願された米国特許出願第１０／９２３／６１４号に記載されている。

詳細な説明は、特定の形式のカラースペース、すなわちＣＩＥ Ｌ^*ａ^*ｂ^*カラースペース及びＣＭＹＫカラースペースに向けられているが、その他の適切なカラースペースに関係しても良い。さらに、ここで説明された手法は、カラー画像ではなくグレー値画像に適用することもできる。次いで、動作は、ステップＳ５５００に続く。

ステップＳ５５００において、入力画像データと走査画像データとの間の誤差が、図９を参照しながらより詳しく説明されるように、変換された差に基づいて求められる。次いで、動作がステップＳ５６００に続き、そこで動作がステップＳ６０００に戻る。

図６は、走査画像を重ね合わせる例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。図６に示されるように、方法の動作は、ステップＳ５１００からステップＳ５１１０に続き、走査画像が入力画像と位置合わせされる。次いで、動作はステップＳ５１２０に続き、そこで動作はステップＳ５２００に戻る。

処理速度を増加させ、例えばハーフトーンスクリーンの重要でない高周波数ノイズのようなノイズの影響を減少させるために、減少された解像度（フル解像度ではない）の走査画像と入力画像が位置合わせされるが、走査画像の解像度と入力画像の解像度は合わせられると理解されたい。さらに、走査画像は、公知のいずれか又は今後開発される位置合わせ方法又はデバイスによって、対応する入力画像と重ね合わせることができると理解されたい。走査画像は、公知のいずれか又は今後開発される画像位置合わせ方法によって、入力画像と位置合わせすることができると理解されたい。

例えば、米国特許第４，５１１，２４２号は、ドキュメント・クラスに対するバーニヤ校正を含むオリジナル・ドキュメントと、コピーシートビンにおけるバーニヤ校正を含む対象ドキュメントとを配置することによって位置合わせ情報を得ることを説明している。オリジナル・ドキュメントのコピーを対象ドキュメント上に作成することによって、対象ドキュメントに対するバーニヤ校正のダブルセットが作成され、それは、比較されたときに、コピーシートへの画像のスキュー角、側縁関係及び前縁位置合わせに関する情報を与える。バーニヤ校正は、位置ずれを判断するためにマイクロプロセッサによって読み取られるデータを与える。

図７は、入力画像データの関心領域を求める例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。入力画像データの関心領域を求めることによって、プリンタ挙動に関する有用な情報を与える画像を、例えば補正マスクにおいて別々に特定して、画像レンダリング・デバイス、例えばプリンタによってレンダリングされる画像の欠陥を判断する際のプリンタ挙動に関する有用な情報を与えると考えられない種々の形式の画像データを排除することができる。したがって、入力画像データを対応する関心領域における対応する走査画像データと比較して、処理時間をさらに減少させることができる。

図７に示されるように、方法の動作は、ステップＳ５２００からステップＳ５２０５に続き、そこで入力画像データと走査画像データとの両方のための補正マスクが作成されるかどうかの判断がなされる。作成される場合には、動作はステップＳ５２１０に続く。そうでなければ、動作はステップＳ５２３０にジャンプする。

ステップＳ５２１０において、走査画像の最初の又は次のページが、現在の走査ページとして選択される。次いで、ステップＳ５２１５において、現在の走査ページの最初の又は次のピクセルが、現在の走査ページの現在の走査ピクセルとして選択される。次に、ステップＳ５２２０において、現在の走査ピクセルが水平縁を含むかどうかの判断がなされる。例えば、ピクセルは、そのピクセルに関連する値が所定の閾値を上回る場合に、水平縁を含むと判断される。その場合、動作はステップＳ５２３０にジャンプする。そうでなければ、動作はステップＳ５２２５に続く。

ステップＳ５２２５において、現在の走査ピクセルが垂直縁を含むかどうかの判断がなされる。例えば、ピクセルは、そのピクセルに関連する別の値が所定の閾値を上回る場合に、垂直縁を含むと判断される。その場合、動作はステップＳ５２３０に続く。そうでなければ、動作はステップＳ５２５５にジャンプする。

ステップＳ５２３０において、入力画像の最初の又は次のページが、現在の入力ページとして選択される。次いで、ステップＳ５２３５において、現在の入力ページの最初の又は次のピクセルが、現在の入力ページの現在の入力ピクセルとして選択される。次に、ステップＳ５２４０において、現在の入力ピクセルが水平縁を含むかどうかの判断がなされる。例えば、ピクセルは、そのピクセルに関連する値が所定の閾値を上回る場合に、水平縁を含むと判断される。その場合、動作はステップＳ５２５０にジャンプする。そうでなければ、動作はステップＳ５２４５に続く。

ステップＳ５２４５において、現在の入力ピクセルが垂直縁を含むかどうかの判断がなされる。例えば、ピクセルは、そのピクセルに関連する別の値が所定の閾値を上回る場合に、垂直縁を含むと判断される。その場合、動作はステップＳ５２５０に続く。そうでなければ、動作はステップＳ５２５５にジャンプする。

ステップＳ５２５０において、補正マスクの対応するピクセル位置が、真の値（１）に設定される。水平縁値又は垂直縁値のいずれかが所定の閾値を上回るときに真の値（１）が設定されるが、対応するピクセル位置は、そのピクセルと関連する値の和が所定の値を上回る場合に、縁を示す真の値（１）に設定される。次いで、動作はステップＳ５２６０にジャンプする。対照的に、ステップＳ５２５５において、補正マスクの対応するピクセル位置は、偽の値（０）に設定される。次いで、動作は、ステップＳ５２６０に続く。

ステップＳ５２６０において、現在の走査ページ又は現在の入力ページの現在のピクセルが最後のピクセルであるかどうかの判断がなされる。その場合、動作がステップＳ５２７０にジャンプする。そうでなければ、動作はステップＳ５２６５に続く。

ステップＳ５２６５において、入力画像データと走査画像との両方のための補正マスクが、ステップＳ５２０５において既に作成されているかどうかが判断される。既に作成されている場合、動作はステップＳ５２１５に戻る。そうでなければ、動作はステップＳ５２３５に戻る。

ステップＳ５２７０において、選択されるべき走査画像データの別のページが存在するかの判断がなされる。その場合、動作はステップＳ５２７５に続く。そうでなければ、動作はステップＳ５２８０にジャンプする。

ステップＳ５２７５において、入力画像データと走査画像との両方のための補正マスクが、ステップＳ５２０５において既に作成されているかどうかが判断される。既に作成されている場合、動作はステップＳ５２１０に戻る。そうでなければ、動作はステップＳ５２３０に戻る。ステップＳ５２８０において、方法の動作はステップＳ５３００に戻る。

縁は、ソーベル縁検出フィルタのような公知の又は今後開発される縁検出方法又はデバイスのいずれかによって特定することができる。例えば、Ｘ−フィルタ及びＹ−フィルタにおける荷重が、３×３の隣接ピクセルを有するオリジナル画像の所与のピクセルに適用される。Ｘ−フィルタ及びＹ−フィルタの荷重は、以下のように表すことができる。

隣接ピクセルの相対的荷重値に基づいて、所与のピクセルにおける縁の存在を検出することができる。例えば、関連する入力強度値に、それぞれのピクセルの各々のＸ−フィルタにおけるそれぞれの荷重が掛けられる。次いで、荷重値の和が閾値と比較されて、水平縁が存在するかどうかが判断される。和が閾値、例えばゼロ（０）からかなり遠い正又は負の値を上回る場合には、所与のピクセルは、水平縁コンテンツを含む領域として特定される。所与ピクセルの隣接の全てのピクセルが等しい、すなわち和が実質的にゼロに等しい場合には、所与のピクセルは、小さい縁コンテンツを有するか又は有さない領域として特定される。次いで、上記のプロセスが、Ｙ−フィルタを用いて実行されて、所与のピクセルが垂直縁コンテンツを含む領域として特定される。Ｘ−フィルタ及びＹ−フィルタは、少なくともオリジナル画像の各ピクセルに適用される。

オリジナル画像の各ピクセルについて縁コンテンツの存在が判断されると、単独の又は組み合わされたＸ−フィルタ又はＹ−フィルタの和が所定の閾値又は範囲と比較されて、ピクセルが縁コンテンツを過多に又は僅かに有するか或いは有さないことが判断される。縁コンテンツを過多に有するピクセルについては、補正マスクにおける対応するピクセル位置は、それぞれのピクセルがレンダリング・デバイスにおける画質誤差を判断するのに有用ではない情報を含むことを示す、偽（０）と設定される。所定の閾値又は範囲内でないピクセルについては、補正マスクにおける対応するピクセル位置は、それぞれのピクセルがレンダリング・デバイスにおける画質誤差を判断するのに有用な情報を含むことを示す、真（１）と設定される。

補正マスクは、オリジナル画像のピクセルのためにのみ求めることができ、又は補正マスクは、オリジナル画像と走査画像との両方のピクセルのために求めることができる。補正マスクが、オリジナル画像のピクセルのためにのみ求められる場合には、縁検出が、オリジナル画像のためにのみ実行され、その後、オリジナル画像のための補正マスクに基づいて誤差検出が実行される。或いは、補正マスクは、例えば、図３に関連して上述されたように、オリジナル画像データの事前分析の一部として求められる。

補正マスクが、オリジナル画像のピクセルと走査画像のピクセルとの両方のために求められた場合には、走査画像にのみ縁検出を単独で行うことができ、オリジナル画像に縁検出と白色検出との両方を行うことができる。両方の補正マスクによって真（１）と特定されたピクセル位置において、ピクセル位置は、関心領域として特定される。例えば、オリジナル画像の補正マスクに、走査画像の補正マスクを掛けて、そのピクセル位置における最終的な結果が、いずれかの補正マスクがゼロとなる位置においてゼロ（０）となり、両方の補正マスクが１となる位置において１となるようにすることができる。したがって、オリジナル画像か又は走査画像が、白ページか又は位置ずれ縁のような縁コンテンツを過多に含む場合には、これらの領域に対して、その後の誤差検出は行われない。

図７は、特にピクセルの水平縁及び垂直縁の検出に向けられていることを理解されたい。しかしながら、関心領域を求めるために、あらゆるタイプの縁、例えば、Ｘ−フィルタ及びＹ−フィルタの両方に関する中央値を有する対角線縁を検出することもできることを理解されたい。さらに、所定の閾値は、検出された縁を関心領域として示すための或る範囲の値を含むことができると理解されたい。

図８は、入力画像データの関心領域を走査画像データの対応する関心領域と比較する例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。図８に示されるように、方法の動作は、ステップＳ５３００からステップＳ５３１０に続き、そこで補正マスクの最初の又は次のピクセル位置が現在のピクセル位置として選択される。次いで、ステップＳ５３２０において、現在のピクセル位置が真の値（１）に設定されるかどうかの判断がなされる。真の値（１）に設定される場合、動作はステップＳ５３３０に続く。そうでなければ、動作がステップＳ５３４０にジャンプする。

ステップＳ５３３０において、補正マスクの現在のピクセル位置における入力画像データと走査画像データとの間の色差が求められる。次いで、ステップＳ５３４０において、現在のピクセル位置が最後のピクセル位置であるかどうかの判断がなされる。最後のピクセル位置でない場合には、動作はステップＳ５３１０に戻る。そうでなければ、動作はステップＳ５３５０に続き、そこで動作がステップＳ５４００に戻る。

色差は、レンダリング・デバイスによってレンダリングされた画像における画質誤差を求めるのに有用な情報を含む関心領域の各々についてのみ求められる。入力画像を走査画像とピクセル毎に比較すると、差は、補正マスクが偽の値（０）となるあらゆる位置においてゼロ（０）となるとみなされる。補正マスクがゼロでない真の値（１）となる場合以外は計算が不要であるので、入力強度の差は、例えば、補正マスクが真の値（１）に設定される対応するピクセル位置の、特定された関心領域においてのみ求められる。

図９は、入力画像データと走査画像データとの間の誤差を、変換された差に基づいて求める例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。誤差検出は、レンダリング・デバイスによってレンダリングされた画像の画質誤差を求めるのに有用な情報を含む関心領域に対してのみ行われる。印刷誤差は、例えば、以下の３つのカテゴリ又はグループ、すなわち、ストリーク、例えばページ全体を実質的に横切る水平ストリークと、バンド、例えばページ全体を実質的に横切る垂直ストリークと、ブロッチ、例えば水平ストリークでも垂直ストリークでもない誤差とに分類することができる。

図９に示されるように、方法の動作は、ステップＳ５５００からステップＳ５５１０に続き、最初の又は次の変換された色差が現在の変換された色差として選択される。次いで、ステップＳ５５２０において、最初の又は次の変換された色差の分解が現在の分解として選択される。次に、ステップＳ５５３０において、現在の分解の強度変化が、変換された色差に基づいて、現在の分解のコヒーレント誤差として求められる。次いで、動作がステップＳ５５４０に続く。

ステップＳ５５４０において、現在の分解が現在の変換された色差の最後の分解であるかどうかの判断がなされる。最後の分解である場合、動作はステップＳ５５５０に続く。そうでなければ、動作はステップＳ５５２０に戻る。

ステップＳ５５５０において、現在の変換された色差が最後の変換された色差であるかどうかの判断がなされる。最後の変換された色差でない場合、動作はステップＳ５５１０に戻る。そうでなければ、動作はステップＳ５５６０に続き、そこで動作はステップＳ５６００に戻る。

ステップＳ５５３０において、関心領域におけるオリジナル画像データと走査画像データとの間の強度の変化を求めるために、データ当てはめを行って、コヒーレント誤差を得ることができる。例えば、所与の走査線についての強度の変化を求める補正多項式として多項式当てはめ係数を用いて、データを当てはめることができる。例示的な多項式当てはめが、以下により詳しく説明される。

例示的なシステム及び方法においては、多項式当てはめは、ａ＋ｂｘ＋ｃｘ²・・・の形式の正規多項式と比べてより正確に誤差を求めるために、ルジャンドルの多項式を含むことができる。ルジャンドルの多項式は、以下のように表すことができ、
Ｐ₀（ｘ）＝１
Ｐ₁（ｘ）＝１
ｎＰ_n（ｘ）＝（２ｎ−１）×Ｐ_n-1（ｘ）−（ｎ−１）Ｐ_n-2（ｘ） （１）
それにより式（１）は次の形になる。
Ａ₀Ｐ₀（ｘ）＋Ａ₁Ｐ₁（ｘ）＋．．．Ａ_nＰ_n（ｘ）

例えば、添え字ｊが付されたＮのデータ点と、添え字ｉが付されたルジャンドルの多項式を与えると、最小二乗解を以下の式へと最小化することができる。

式（２）は、以下のように展開することができる。

ａ_jに対する式（３）の導関数は、以下のように表される。

式（４）の導関数を０に設定すると以下のようになる。

多項式当てはめは、Ｍａ＝ｂの行列形式で表すことができ、ここで、

行列Ｍは対称であるので、多項式当てはめは、行列の１つの三角形の部分累積和に、そしてまた右側ベクトルｂに加算することを含む。ルジャンドルの多項式は、［−１，１］上でのみ直交するので、入力強度は、部分和への加算を計算するのに用いられる前に、［−１，１］範囲に最初にスケーリングされ、変換される。

行列Ｍ及び右側ベクトルｂは、入力強度における少なくとも三次多項式をあたかも計算するかのように累積することができる。すなわち、行列Ｍは４×４行列とすることができ、右側ベクトルｂは長さ４とすることができる。ほとんど又は全ての入力強度が狭い範囲内である場合には、入力強度に当てはめるために高次の多項式を用いることは望ましくない。誤差を求めるために単純平均がより正確である場合がある。同様に、入力強度が狭い範囲内にとどまる場合には、入力強度を直線以外に当てはめることは望ましくない。

例えば、三次の場合に行列形式の多項式当てはめを用いることによって、誤差を検出するための行列のサイズの減少を達成することができる。入来データは、１２ビンを用いてヒストグラム化することができ、各ビンは、全入力強度の少なくとも所与のフラクションを含む。１２ビンのヒストグラムから、２、３又は４ビンのヒストグラムを作成することができる。最初に４ビンのヒストグラムを作成することによって、三次曲線が見出されるかどうかの判断がなされる。三次曲線は、各ビンが全入力強度の少なくとも所与のフラクションを有する場合に、全行列を用いて見出すことができる。三次曲線を見出すことができない場合には、二次曲線が形成されるかどうかを判断するために３ビンのヒストグラムが作成される。各ビンが全入力強度の少なくとも所与のフラクションを有する場合には、同じ行列（の一部）を用いて二次曲線が形成される。二次曲線を形成することができない場合には、線が形成されるかどうかを判断するために２ビンのヒストグラムが作成される。各ビンが全入力強度の少なくとも所与のフラクションを有する場合には線が形成され、そうでなければ単純平均がとられる。

より低次の多項式に要求される行列及び右側ベクトルは、より高次の行列の左上の要素に、及び右側ベクトルの上の要素に含まれることを理解されたい。したがって、より低次の多項式に要求される行列及び右側ベクトルは、左上部分行列及びより高次の行列の右側ベクトルの第１ｎ要素を用いる共通解決ルーチンに、行列及び所望の次数の多項式を導入することによって作成することができる。

行列形式の表現を含む多項式当てはめを用いることによって、オリジナル画像のピクセル強度は、強度ｉと表現することができる。オリジナル画像データと対応する走査画像データとの間の強度Δｉの変化を求めるために、Δｉの値は、ｉにおける多項式として当てはめることができ、ｉは独立変数であり、Δｉはオリジナル画像強度ｉの大きさの関数として表される強度又は誤差の変化である。関心領域を含む各走査線においては、強度変化Δｉは、図５のステップＳ５４００において求められたオリジナル画像と走査画像との間の変換された差に基づいて求めることができる。したがって、所与の走査線に関する着色剤誤差の大きさは、オリジナル画像の着色剤データの関数として表すことができる。全く誤差が存在しない場合には、それぞれの走査線に関してΔｉはゼロ（０）に等しい。したがって、多項式は、最大絶対誤差を表す最大絶対ピーク又は谷を生みだす諧調再現性曲線ＴＲＣの一例を示す。

行多項式係数及び列多項式係数は、例えば、図５のステップＳ５２００において、関心領域として特定される各ピクセルの各カラー分解に関して求められる。所与のピクセルにおいては、それぞれのピクセル入力強度は、最初にそのピクセルの列多項式か又は行多項式のいずれかに与えられる。次いで、最初の結果が他方の多項式に与えられて、ピクセルのコヒーレント誤差が求められる。インコヒーレント誤差は、コヒーレント誤差が適用された走査画像とオリジナル画像との間の差を求めることによって特定することができる。

詳細な説明は、多項式データ当てはめに向けられている。しかしながら、この説明はまた、単に理解しやすくするため及び分かりやすくするためのものであり、本発明に係る種々の例示的なシステム及び方法が適用される他の形式のデータ当てはめを排除するものではないと理解されたい。例えば、データは、フーリエ解析を行うこと、誤差マップに対して直接的に統計を計算すること、又は誤差マップに対してその他の種類の有用な解析を行うことなどによる、公知の又は今後開発される方法又はデバイスのいずれかによって当てはめることができる。

図１０は、レンダリング・デバイスによってレンダリングされた画像が画質欠陥を含むかどうかを判断する例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。図１０に示すように、方法の動作はステップＳ６０００からステップＳ６１００に続き、そこで、求められたコヒーレント誤差及び／又はインコヒーレント誤差が所定の閾値を上回るかどうかの判断がなされる。上回る場合には、動作はステップＳ６２００に続く。そうでなければ、動作はステップＳ６３００にジャンプする。

ステップＳ６２００において、レンダリング・デバイスによってレンダリングされた画像は、画質欠陥を含むと判断される。次いで、動作はステップＳ６４００に続く。ステップＳ６３００において、レンダリング・デバイスによってレンダリングされた画像は、画質欠陥を含まないと判断される。次いで、動作はステップＳ６４００に続き、そこで動作はステップＳ７０００に続く。

誤差は、特定の強度範囲（すなわちそのページ上のそれらの領域において実際に観測された強度範囲のみ）を有する関心領域内の入力に対応するが、前に検討された強度レベルを上回る強度レベルが問題なく補間されるかを判断するために、検討されたグレー又は強度レベルを追跡し続けることが望ましい。さらに、最大強度レベルと最小強度レベルとの間のより多くの値を検討することにより、前に検討されたもの以外の強度レベルを有するピクセルの誤差を判断する際に、より高い正確さが与えられる。有用な領域を含むページの数を増加させることによって、オリジナル範囲内と該範囲以外との両方の、より多くの入力強度レベルを検討することができる。さらに、より広いページセットを検討することによって、より多くの関心領域を見出すことができる。

図１１は、レンダリング画像における画質欠陥を検出し、レンダリング・デバイスを評価するための例示的なシステムを概説するブロック図である。図１１に示されるように、システム８０００は、画像データソース８１００、画像レンダリング・デバイス８２００、画像取り込みデバイス８３００、処理デバイス８４００、コントローラ８５００、及びメモリ８６００を含み、各々は、１つ又はそれ以上の制御及び／又はデータ・バス８７００によって適切に接続される。

画像データソース８１００は、コンピュータ・システム、ストレージ・デバイス、スキャナ、ファクシミリ機、又は電子画像データを与えることができるその他の公知のもしくは今後開発されるデバイスといったデバイスとすることができる。画像データソース８１００は、オリジナル・画像の画像データを画像レンダリング・デバイス８２００及び処理デバイス８４００に与えるように配置される。

画像レンダリング・デバイス８２００は、プリンタ、又は有形媒体もしくは電子媒体の画像をレンダリングすることができる他の公知のもしくは今後開発されるデバイスとすることができる。画像レンダリング・デバイス８２００は、レンダリングされた画像データを画像取り込みデバイス８３００に与えるように配置される。

画像取り込みデバイス８３００は、カメラ、スキャナ、又はレンダリング画像を取り込むことができるその他の公知のもしくは今後開発されるデバイスとすることができる。画像取り込みデバイス８３００は、取り込まれた画像の画像データを処理デバイス８４００に与えるように配置される。

処理デバイス８４００は、コンピュータ・システム、プロセッサ又は画像データを操作し、及び／又は解析することができる他のデバイスといったデバイスとすることができる。処理デバイス８４００は、画像データソース８１００からオリジナル画像データを、及び画像取り込みデバイス８３００から取り込まれたデータを受け取る。次いで、処理デバイス８４００は、オリジナル画像データと取り込まれた画像データをピクセル毎に比較して関心領域を特定する。処理デバイス８４００は、その後、特定された関心領域におけるオリジナル画像データと取り込まれた画像データとの間の誤差を求める。求められた誤差に基づいて、処理デバイスは、レンダリング画像における画質欠陥を判断し、画像レンダリング・デバイス８２００を評価することができる。

メモリ８６００は、変更可能揮発性又は不揮発性メモリか、又は変更不可能もしくは固定メモリのいずれかの適切な組み合わせを用いて実装することができる。変更可能メモリは、揮発性であれ不揮発性であれ、静的又は動的ＲＡＭ、ディスケット、及びディスクドライブ、書き込み可能又は再書き込み可能光学ディスク及びディスクドライブ、ハードドライブ、フラッシュメモリなどのいずれかの１つ又はそれ以上を用いることによって実装することができる。同様に、変更不可能又は固定メモリは、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、及びＣＤ ＲＯＭ又はＤＶＤ ＲＯＭディスクといった光学ＲＯＭディスクのギャップ及びディスクドライブなどのいずれかの１つ又はそれ以上を用いて実装することができる。

図１１に係るレンダリング・デバイスに欠陥があるかを判断するための例示的なシステムは、以下のように動作する。

作動時に、オリジナル画像データが、オリジナルデータソース８１００から出力される。コントローラ８５００がオリジナル画像データを受け取り、次いで、所望の解像度のいずれかでオリジナル入力データをメモリ８６００に保存する。次いで、コントローラ８５００は、オリジナル入力データを、メモリ８６００に及び画像レンダリング・デバイス８２００のカラースペースに格納された画像処理アルゴリズムによって認識される形式に変換する。次いで、コントローラ８５００は、変換された画像データをメモリ８６００に格納する。

コントローラは、変換された入力データを画像レンダリング・デバイス８２００に送り、該デバイスが、有形媒体又は電子媒体における変換されたオリジナル画像データをレンダリングする。次いで、コントローラ８５００は、レンダリングされた画像データを含むレンダリング画像をメモリ８６００に保存する。

画像取り込みデバイス８３００が、送られてきたレンダリング画像を取り込む。次いで、コントローラ８５００が、取り込まれた画像データをメモリ８６００に与え、その後に処理デバイス８４００に与える。処理デバイスは、取り込まれた画像データを、保存され変換されたオリジナル画像データの解像度に対応する解像度で取り込まれた画像データを処理し、コントローラ８５００が、減少された解像度の取り込まれた画像を保存のためにメモリ８６００に入力する。次いで、コントローラ８５００は、減少された解像度の取り込まれた画像データ及び変換されたオリジナル画像データを処理デバイス８４００に入力する。

処理デバイス８４００が、変換されたオリジナル画像データと取り込まれた画像データを処理して、関心領域を特定し、変換されたオリジナル画像データと取り込まれた画像データをピクセル毎に比較して、特定された関心領域における誤差を求める。その後に、処理デバイス８４００は、特定された関心領域におけるオリジナル画像データと取り込まれた画像データとの間の誤差を求める。求められた誤差に基づいて、処理デバイスは、レンダリング画像の画質欠陥を判断し、画像レンダリング・デバイス８２００を評価して、画質欠陥を減少させ又は無くすための調整又は修復量を求める。

画質欠陥を検出する例示的な方法を概説するフローチャートである。 オリジナル画像データを受け取る例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。 オリジナル画像データをレンダリングする例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。 レンダリングされた画像を走査する例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。 走査画像データを入力画像と比較する例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。 走査画像を重ね合わせる例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。 入力画像の関心領域を求める例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。 入力画像の関心領域を求める例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。 入力画像の関心領域を求める例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。 入力画像データの関心領域を対応する走査画像の関心領域と比較する例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。 入力画像データと走査画像データとの間の誤差を、変換された差に基づいて求める例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。 レンダリング・デバイスを評価する例示的な方法をより詳しく概説するフローチャートである。 レンダリングされた画像における画質欠陥を検出し、レンダリング・デバイスを評価するための例示的なシステムを概説するブロック図である。

符号の説明

８０００：システム
８１００：画像データソース
８２００：画像レンダリング・デバイス
８３００：画像取り込みデバイス
８４００：画像処理デバイス
８５００：コントローラ
８６００：メモリ

Claims (2)

1. 画質欠陥を検出する方法であって、
   電子画像データを含む電子画像を取得し、
   前記電子画像データに基づいて画像をレンダリングし、
   前記レンダリングされた画像を、取り込まれた画像データを含む状態で取り込み、
   前記電子画像を前記取り込まれた画像に重ね合わせ、
   前記電子画像における少なくとも１つの関心領域を特定し、
   前記電子画像における少なくとも１つの関心領域の電子画像データを、対応する領域の取り込まれた画像データと比較して、着色剤誤差を求める、
   ことを含む方法。
2. 画質欠陥を検出するシステムであって、
   オリジナル画像の画像データを与える画像データソースと、
   前記オリジナル画像のレンダリングされた画像を与える画像レンダリング・デバイスと、
   前記レンダリングされた画像を取り込む画像取り込みデバイスと、
   前記オリジナル画像データと前記取り込まれた画像データを処理して、少なくとも１つの関心領域を検出し、前記少なくとも１つの関心領域の画像データを前記取り込まれた画像と比較し、前記関心領域における前記レンダリングされた画像の着色剤誤差を求める処理デバイスと、
   を含むシステム。

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