JP2006270391A - 画像処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】 印刷作業を止めずにキャリブレーション処理を行うことが可能となり、印刷効率を大きく向上させることが出来る画像処理システムを提供する。
【解決手段】 イメージデータ中の色成分を解析する手段と、解析したデータから補正する色成分を特定する手段と、前記色成分が存在する領域を特定する手段と、特定された部分情報を元に測定を行う手段と、上記得られた情報から色補正を行う手段と、を有することを特徴とする。
【選択図】 図１

Description

本発明は、センサーまたはスキャナなどの測定器を用いてキャリブレーション処理を実行する画像処理システムに関するものである。

近年、印刷市場においてデジタル印刷機が使われるようになり、オンデマンド印刷と呼ばれるシステムが登場している。これは、従来のオフセット方式などの印刷方式では難しかった多品種少部数印刷やバリアブル印刷などを可能としており、ユーザの要求に柔軟に対応できるシステムとして注目されている。

オンデマンド印刷で用いられるデジタル印刷機の印刷方式は様々であるが、その中の一つとして電子写真方式があげられる。電子写真方式の機器は印刷コストが格段に安く、多品種少部数印刷に向いている。また、デジタル化も進んでおり、バリアブル印刷の実現も容易である。

しかし電子写真方式は、他の印刷機器に比べ入出力が不安定な傾向にあるため、キャリブレーション処理を実行して安定性を保つことが必要であった。キャリブレーション処理とは、基準となるチャートを出力し、それをスキャナで読み込んで補正データを作成し、そのデータを用いて画像データを補正して出力するという技術であった（特許文献１参照）。

キャリブレーション処理によって、他の印刷機器と同等な安定性を得ることが可能であった。
特許第０２６４３９５１号公報

しかしながら、上述した従来の技術では、キャリブレーション処理を実行する度にチャートを出力して、スキャナあるいは測色機によって測定しなければならなかった。そのため、キャリブレーション際に印刷作業を中断する必要があった。印刷市場では、生産性をあげるため印刷をできる限り止めないで行うことが重要であるため、作業の中断を必要とする現状のキャリブレーション方式は、印刷効率を著しく低下させてしまっていた。

本発明は、上述の問題点に着目してなされたものであって、印刷作業を止めずにキャリブレーション処理を行うことが可能となり、印刷効率を大きく向上させることが出来る画像処理システムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決するために、イメージデータ中の色成分を解析する手段と、解析したデータから補正する色成分を特定する手段と、前記色成分が存在する領域を特定する手段と、特定された部分情報を元に測定を行う手段と、上記得られた情報から色補正を行う手段と、を有することを特徴とする。

本発明によって、印刷作業を止めずにキャリブレーション処理を行うことが可能となり、印刷効率を大きく向上させることが可能となる。

本発明の実施の形態について説明する。

図１は本発明におけるシステムの構成例を示すブロック図である。このシステムは電子写真方式のＭＦＰ１０１と外部コントローラー１０２が直接ケーブル１０４でつながっており、外部コントローラー１０２とワークフロー制御用ＰＣ１０３とがＬＡＮ１０５で接続された環境で実現される。ＭＦＰ１０１では受け取ったデータを元に画像を形成し、出力する。また、印刷システム１１０をつなぐＬＡＮ１０５と印刷システム１２０をつなぐＬＡＮ１０６はｐｒｏｘｙサーバ１０７を介して接続されている。ＬＡＭ１０６においてもワークフロー制御用ＰＣ１０８が接続されており、外部に存在する印刷システム１２０からでも外部コントローラー１０２と通信することが可能である。

図２はＭＦＰ１０１の構成図である。図２においてオートドキュメントフィーダーを含む画像読み取り部２０１は束状の或いは１枚の原稿画像を図示しない光源で照射し、原稿反射像をレンズで固体撮像素子上に結像し、固体撮像素子からラスター状の画像読み取り信号を６００ＤＰＩの密度のイメージ情報として得る。通常の複写機能はこの画像信号をデータ処理部２０５で記録信号へ画像処理し、複数毎複写の場合は記憶装置２０２に一旦一ページ分の記録データを記憶保持した後、記録装置２０３に順次出力して紙上に画像を形成する。ＭＦＰ１０１への操作者の指示はＭＦＰに装備されたキー操作部などの入力装置２０６から行われ、これら一連の動作はデータ処理装置２０５内の図示しない制御部で制御される。一方、操作入力の状態表示及び処理中の画像データの表示は表示装置２０４で行われる。また、ネットワークＩ／Ｆ２０７を用いてＬＡＮなどに接続することが可能である。ここで、機能の一部については外部コントローラー１０２に処理を委託することが可能である。

図３は外部コントローラー１０２を接続した場合の従来のデータフローを示したものである。

図面上で、ステップはＳで示す。

まず、ステップ３０１で、ワークフロー制御用ＰＣ１０３、ワークフロー制御用ＰＣ１０８から送られた画像データを外部コントローラー１０２が受け取る。次にステップ３０２にて受け取った画像を処理するため、ラスターデータに展開する。次に、ステップ３０４にて色変換処理を行う。ここで、色変換処理を行うためのパラメーターがプロファイル情報３０３である。例えば入力画像データがＲＧＢ、ＭＦＰ１０１の出力色空間がＣＭＹＫの場合は、入力画像データを最適なＣＭＹＫ値に変換させて出力する。外部コントローラーで色変換処理が行われた後、データをＭＦＰ１０１へと送り、ステップ３０５にてガンマ補正処理を行い、ステップ３０６でハーフトーン処理を行って、ステップ３０７にて画像データを出力する。

ここで、ＭＦＰ１０１が特に電子写真方式の出力デバイスである場合、入出力の関係は時間がたつごとに変化が大きくなってくるため、キャリブレーション処理と呼ばれるものが必要になる。これは、あらかじめ用意してあるパッチデータを出力し、スキャナまたは測色機で読み取り、ガンマ補正処理ステップ３０５やＰｒｏｆｉｌｅ情報３０３を直接変更するものである。ガンマ補正処理ステップ３０５を変更する場合は階調性の維持、Ｐｒｏｆｉｌｅ情報を変更する場合は色の再現性向上を目的とする場合が多い。本実施例では、Ｐｒｏｆｉｌｅ情報を変更するキャリブレーション方法に着目して説明するが、結果をガンマ補正処理に反映させても問題はない。

図４は本発明における処理の流れを示したものである。本実施例ではＭＦＰ１０１に色を測るためのラインセンサーを取り付ける。このラインセンサーはどこに取り付けても問題はないが、トナーが定着機によって定着し、外部トレーに搬送される前の部分で取り付けられていると望ましい。図５に例を示す。すでに定着が終了した用紙５０１が矢印方向へ動いていきラインセンサー５０２を通り、その際に色データを読み取る仕組みになっている。この場合、ラインセンサー５０２の位置は固定である。

まず、従来と同様にワークフロー制御用ＰＣ１０３、１０８から送られてきた画像データを外部コントローラー１０２がステップ４０１で受け取り、ステップ４０２でラスター展開する。次にステップ４０３にて主に用いられている色成分の解析を行う。ここでは画像中に主として用いられている色成分を、ユーザが指定あるいは自動推定した数だけ取り出す。例えば図６のような画像データの場合、背景色６０１と円のデータ６０２の２種類に分かれているため２つの色成分を取り出すと指定する。色成分の取り出し方の例としてはクラスター分析があげられる。図７はクラスター分析前と分析後の結果を示したものである。この図では、ＲＧＢ空間に分布されているデータをＲＧ平面に投影した例を示している。図７の例でクラスター分析を実行すると分散していたデータが３つのエリアに分離され、３種類の色成分を求めることができる。ここで、“３”という数字はユーザにあらかじめ決めさせてもよいし、自動推定することも可能である。自動推定の場合はクラスター数１の場合、２の場合、３の場合・・・とすべて求めて中心値を計算し、エリアの分散値の平均が最も小さいクラスター数を選ぶ方法などがあげられる。図７においてクラスター数を２や４に設定すると、３に設定した場合に比べ分散が高くなるため、分散値が低い３を最適と推定することができる。図７ではＲＧ平面で考えているが、実際はＲＧＢの三次元空間で推定を行う。もちろん、ＲＧＢ空間に限らずどのような色空間を用いても問題ない。

次に、ステップ４０４にて、ステップ４０３で解析された色成分が画像中のどこで使われているのかを特定し、位置データとして出力する。例として、マスクを使った方法があげられる。ステップ４０２で推定した色成分の値が入った５×５のマスクを用意し、画像を捜査して差が最小の位置を特定する。そして、ステップ４０５にて算出した位置情報をＭＦＰ１０１側に送信する。もちろん、マスクの大きさや位置特定方法はどのようなものを用いても問題はない。

ＭＦＰ１０１側では、ステップ４０６にて、ラインセンサーが読み取るべき位置とタイミングを決定する。位置というのは、ラインセンサーの主捜査における位置、タイミングとは紙がどこまで流れた時点で読み込むか、ということである。

その後、ステップ４０７にてラスター展開されたデータに対する色変換処理を行う。この際にＰｒｏｆｉｌｅ情報４０８を用いる。

色変換処理が行われたデータをＭＦＰ１０１に送り、ステップ４０９でガンマ補正処理、ステップ４１０でハーフトーン処理を行い、ステップ４１１で画像データを出力する。そしてステップ４１２にてラインセンサーによる読み取りをする。この際にステップ４０６で設定した内容を基に読み取りを行う。

一方、ステップ４１３にてＰｒｏｆｉｌｅ情報４０８と読み取り位置上の色変換処理後の画像データから、基準となる値を計算する。そしてステップ４１４にて外部コントローラー１０２から送信された読み取りデータと基準値との差が規定値以上か否かを判別する。規定値以内である場合は、想定している色で画像が出力されていると判断し、ステップ４１７にて処理を終了させる。

規定値以上である場合は、ステップ４１５にて規定値以内の色になるようにプロファイル調整処理を行う。そしてステップ４１６にて更新したプロファイル情報をフィードバックして、処理を終了する。

本実施例の画像処理の流れは一例であり、色変換処理を行うものであればどのような形式をとっていても問題はない。また、本実施例では処理を外部コントローラー１０２とＭＦＰ１０１に分けているが、いずれかの負荷を大きくする、あるいはすべての処理をいずれかに任せるというようにしても問題はない。

また、本処理は画像出力時に必ず行わなければならないものではない。例えば１０００枚の帳票を出力する場合、１００枚ごとにキャリブレーション処理を行うと言うように定期的に行うように設定することも可能である。その他にも、基準値との差の統計をとり、ある程度安定していると判断したらキャリブレーション処理を一時中断する、といった設定にすることも可能である。

また、本実施例では電子写真方式のＭＦＰについて説明しているが、キャリブレーションが必要なデバイスであればどのような印刷方式の機器であっても問題はない。

実施例１ではラインセンサーを用いた場合の例を示したが、ここではスポットセンサーを取り付けた場合の実施系について説明する。図８にスポットセンサーを用いた場合の処理の流れを示す。実施例１と同様に、まず外部コントローラー１０２で画像データを取得し（ステップ８０１）、ラスター展開を行う（ステップ８０２）。ここでスポットセンサーの場合、図９のように出力された画像データ９０１の中でセンサー９０２が読み取れるエリアが限定されるため、ステップ８０３にてデバイス側にセンサー位置の情報を要求する。

デバイス側はステップ８０４にてセンサーで読み取れる位置を教える。そしてステップ８０５にて主なる色成分の解析及び紙の向き特定処理を行う。詳細を図１０に示す。ここでは、図１０の（ａ）のようなイメージに対して本発明を実施する場合を想定している。この場合、ユーザ指定あるいは自動推定された色成分の数が２であるのが最適である。スポットセンサーは固定なので、（ｂ）のような通常の出力では円の部分にセンサーが通らないため、自動推定した場合は１個の色成分しか抽出されず、ユーザに色成分の数を指定された場合は似たような値を抽出してしまう。そこで、（ｃ）のように画像データを反転させたり、用紙の向きを変えられる場合は（ｄ）のように用紙の向きを変更させたり、（ｅ）のように用紙の向きを変更してさらにデータを反転させたりして、それぞれで色成分の数、値を求める。そして色成分の数や値をみて、最適な方向を求める。類似した結果が求まった場合は優先度をあらかじめ設定しておき、それに従って決定してもよい。図１０の場合だと、（ｃ）が最適となる。

主となる色成分の解析と紙の向きが決まったら、解析した色成分が使われている場所を特定する。ここでは、実施例１とは異なり、センサーの範囲内のみを調べればよい。そしてステップ８０７で位置情報を送信し、ステップ８０８で紙の向きやセンサーでの読み取りタイミングを設定する。

ステップ８０９〜ステップ８１９までの処理は、実施例１のステップ４０７〜４１７と同様である。

本実施例ではスポットセンサーが固定の場合について説明したが、移動型でも問題はない。タイミングや位置などを最適な形で設定し、読み取ればよい。

本実施例におけるシステム構成図の一例を示した図である。 本実施例におけるＭＦＰの構成図の一例を示した図である。 外部コントローラーを接続した際の、従来例のデータフローである。 本発明における実施例１の処理の流れである。 実施例１で用いるラインセンサーを示した図である。 本実施例で用いる画像の例を示した図である。 色成分分析処理の一例を示した図である。 スポットセンサーを用いた実施例２における流れである。 実施例２で用いるスポットセンサーを示した図である。 紙の向き特定処理の概要を示した図である。

符号の説明

１０１ ＭＦＰ
１０２ 外部コントローラー
１０３ ワークフロー制御用ＰＣ
１０４ ケーブル
１０５ ＬＡＮ
１０６ ＬＡＮ
１０７ ｐｒｏｘｙサーバ
１１０ 印刷システム
１２０ 印刷システム

Claims (10)

1. イメージデータ中の色成分を解析する手段と、解析したデータから補正する色成分を特定する手段と、前記色成分が存在する領域を特定する手段と、特定された部分情報を元に測定を行う手段と、上記得られた情報から色補正を行う手段と、を有することを特徴とする画像処理システム。
2. 前記イメージデータ解析手段は、ラスター展開を行ったデータに対して行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
3. 前記補正する色成分を特定する手段は、特定する数をユーザに決めさせることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
4. 前記補正する色成分を特定する手段は、色空間におけるデータの分布から自動抽出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
5. 前記測定手段は画像出力装置内部のラインセンサーを用いることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
6. 前記領域特定手段は、イメージデータの全面に対してフィルタ処理を行うことを特徴とする請求項５に記載の画像処理システム。
7. 前記測定手段は画像出力装置内部のスポットセンサーを用いることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
8. 前記領域特定手段は、イメージデータの一部に対してフィルタ処理を行うことを特徴とする請求項７に記載の画像処理システム。
9. 前記領域特定手段は、解析したデータを用いて紙の出力方向を決定することを特徴とする請求項７に記載の画像処理システム。
10. 前記色補正手段は、測定データと基準となるデータを比較して色変換パラメーターを調整することを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。