JP2014000686A - 画像処理装置及び方法、プログラム、印刷システム並びに印刷物の製造方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】印刷用の画像データを補正する画像処理装置であって、プリンタに起因して印刷物上に現れるプリンタ欠陥の画像情報を表す欠陥画像データ(48)を取得する欠陥画像データ取得手段(30)と、プリンタ(12)で印刷しようとするプリント対象画像データ(50)を取得するプリント対象画像データ入力手段と、プリント対象画像データ(50)から欠陥画像データ(48)と類似する欠陥類似成分を抽出する欠陥類似成分抽出手段(32)と、プリント対象画像データ(50)から欠陥類似成分を減算する欠陥類似成分減算手段(34)と、を備える。
【選択図】図3
Description
図2は画像処理装置16の要部構成を示すブロック図である。画像処理装置16は、元画像データ入力部26と、プリント画像データ入力部28と、プリンタ欠陥検出部30と、欠陥類似成分抽出部32と、欠陥類似成分減算部34とデータ出力部36とを備える。元画像データ入力部26は、プリンタ12(図1参照)によって印刷(出力)しようとするプリント対象の元画像データ(「プリント対象画像データ」に相当)を取り込むためのデータ取得部として機能するデータ入力インターフェース部である。元画像データ入力部26は、有線又は無線の通信インターフェース部を採用してもよいし、メモリカードなどの外部記憶媒体(リムーバブルディスク)の読み書きを行うメディアインターフェース部を採用してもよく、これらの組み合わせであってもよい。
図3は本実施形態に係る印刷システムの全体的な処理の流れを示した説明図である。本例の印刷システム10における動作は、プリンタ欠陥の情報を取得するためプリンタ欠陥検出処理群(前処理)と、取得したプリンタ欠陥の情報を基にプリント対象の画像データを補正(変換)して補正後の画像データでプリントを実施する処理群(補正及び印刷処理)と、に大別される。
プリント対象の元画像データからプリンタ欠陥の類似成分を抽出する処理は、外部から類似度の判定基準となる閾値Thを与え、類似度評価関数E(x,y)の評価値が閾値Th以下になるように画像処理Ni(i,j)の関数型を探索する問題に帰着される。
=E(Iin(x,y),Iin(x,y)−Ni(x,y)+Np(x,y))≦Th
欠陥類似成分の抽出に際しては、プリンタ12によって発生するプリンタ欠陥と元画像データ内のプリンタ欠陥類似成分の位置が一致している場合と一致していない場合とがあり得る。
画像処理Ni(i,j)と類似度評価関数Eの最も単純な例として、画像データ間の単純差分の絶対値が小さい場合を類似と判断する演算の処理内容を説明する。単純差分の演算法では、画像処理Ni(x,y)をNi(x,y)≡Np(x,y)という処理とする。これはプリンタ欠陥Np(x,y)を画像処理Ni(x,y)で完全に補正(置き換える)ことに相当する。
Iout(x,y)=I’(x,y)+Np(x,y)=Iin(x,y)
E0(Iin(x,y), Iout(x,y))≡(ΣAbs(Iin(x,y)−Iout(x,y))) / N
ただし、式中の「Σ」はプリンタ画素Np(k,l)全体についての和を表し、「Abs」は絶対値を表す。また、「N」はプリンタ画素数を表している。つまり、類似度評価関数E0は、プリント対象の元画像データIin(x,y)とプリント出力されるプリント物のプリント画像データIout(x,y)との差の絶対値を画素毎に求めて、全画素の総和を総画素数Nで除算した値を求めている。これは画素ごとの差分の絶対値の平均値を意味している。
次に、プリント対象元画像データ内の欠陥類似成分がプリンタ欠陥に対し、x方向にa倍、y方向にb倍の変形関係となるa、bを探索する。なお、a、bは任意の正数である。本例の場合、x方向はシングルパス方式の主走査方向(ラインヘッドの長手方向)、y方向は用紙搬送方向(副走査方向)とする。
参考のために、図9(A)〜(E)に模式図を示す。図9(A)は入力画像Iin(x,y)、図9(B)は画像処理Ni(x,y)、図9(C)はΔ(x,y)、図9(D)はプリンタ欠陥Np(x,y)、図9(E)はプリント物のプリント画像Iout(x,y)を示している。
≡〔ΣAbs(Iin(ax,by)−Iout(x,y))〕/N
=〔ΣAbs{Δ(ax, by)+Ni(ax, by)−(Δ(x, y) + Ni(ax, by))}〕/N
=〔ΣAbs{Δ(ax, by)−Δ(x, y)}〕/N
この式は、x方向にa倍、y方向にb倍の変形関係の形状は類似と判断することをモデル化したものである。Abs(Δ(ax, by)−Δ(x, y))の値が小さいほど、つまりプリンタ欠陥類似以外の成分が小さいほど,E2≦ThとなるThが存在する可能性が高い。
上述の「欠陥類似成分抽出手順の例2」の変形例として、x方向にa倍、y方向にb倍の変形関係となるa、bを探索するに際して、類似度評価関数E2の最小値を探察する方法を採用することができる。
欠陥類似成分の抽出に際しては、上述した例1〜3に限らず、画像の類似成分がプリンタ欠陥に対しθラジアン方向の回転となるθを探索する方法を採用してもよい。
y’= xsinθ + ycosθ
まず、初期画像処理Niは、Ni(x',y')≡Np(x,y)と定義する(ステップS302)。θの初期値として、θ=0(ラジアン)を設定する(ステップS304)。
参考のために、図12(A)〜(E)に模式図を示す。図12(A)は入力画像Iin(x,y)、図12(B)は画像処理Ni(x,y)、図12(C)はΔ(x,y)、図12(D)はプリンタ欠陥Np(x,y)、図12(E)はプリント物のプリント画像Iout(x,y)を示している。
≡〔ΣAbs(Iin(x',y')−Iout(x, y))〕/N
=〔ΣAbs{Δ(x',y')+Ni(x',y')−(Δ(x,y) + Ni(x',y'))}〕/N
=〔ΣAbs{Δ(x',y')−Δ(x, y)}〕/N
この式は、画像面内で回転させた形状は類似と判断することをモデル化したものである。Abs(Δ(x’, y’)−(x, y))の値が小さいほど、つまりプリンタ欠陥類似以外の成分が小さいほど,E3≦ThとなるThが存在する可能性が高い。
図13(A)(B)はプリンタ欠陥の位置とプリンタ欠陥類似成分の位置していない場合の説明図である。図13(A)はプリンタに起因するプリンタ欠陥領域Np(x、y)を示し、図13(B)はプリント対象元画像データを示している。
本実施形態によれば、検出したプリンタ欠陥と類似した領域をプリント対象の元画像データから抽出し、プリント対象の元画像データからプリンタ欠陥と類似した領域のピクセル値を減算する。そして、この減算後の画像データにしたがってプリンタ12で印刷を行うことにより、プリント時にプリント画像上にプリンタ欠陥が付加される。
上述の実施形態では、欠陥類似領域の抽出に際し、単純差分、x方向a倍及びb方向b倍の変形変換、回転変換を利用する例を説明したが、これら例示した変換(写像)を利用するものに限定されない。例えば、これら各種の変換処理を適宜組み合わせた写像を利用して類似度を評価することも可能である。また、a倍及びb倍の形状探索による類似領域の抽出処理と、回転による類似領域の抽出処理とを段階的に実施するなど、複数の抽出方法を順次実施して類似領域の抽出を行う態様も可能である。
また、欠陥類似領域の抽出に際しては、スジなど線構造の類似性に限らず、RMS(Root Mean Square)粒状度が近似しているか否かを評価する評価関数を導入して、類似度を評価してもよい。
上述の実施形態では、プリンタ欠陥の例としてスジ状のテクスチャを説明したが、本発明の適用範囲はこの例に限らず、印刷胴の歪み等によって発生する濃度ムラについても同様にプリンタ欠陥として取り扱うことができる。
Claims (12)
- 印刷用の画像データを補正する画像処理装置であって、
プリンタに起因して印刷物上に現れるプリンタ欠陥の画像情報を表す欠陥画像データを取得する欠陥画像データ取得手段と、
前記プリンタで印刷しようとするプリント対象画像データを取得するプリント対象画像データ入力手段と、
前記プリント対象画像データから前記欠陥画像データと類似する欠陥類似成分を抽出する欠陥類似成分抽出手段と、
前記プリント対象画像データから前記欠陥類似成分を減算する欠陥類似成分減算手段と、
を備える画像処理装置。 - 前記欠陥画像データ取得手段は、前記プリンタで印刷されたテストチャートの印刷画像を読み取って得られたプリント画像データから前記プリンタ欠陥を検出して前記欠陥画像データを生成する欠陥検出手段を含む請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記欠陥検出手段は、前記プリント画像データから前記テストチャートの画像データ成分を減算することにより、前記欠陥画像データを得る請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記欠陥類似成分抽出手段は、予め規定された類似度評価関数にしたがって評価値を算出し、前記算出した評価値と予め定められた閾値とを比較することにより前記欠陥類似成分の有無を判定する請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記欠陥類似成分抽出手段は、前記欠陥画像データが示す欠陥画像部分に対し、画像面内の第1方向にa倍、前記第1方向と直交する第2方向にb倍(ただし、a、bは正の数)の変形形状となる画像成分を前記欠陥類似成分として抽出する請求項1から4のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記欠陥類似成分抽出手段は、前記欠陥画像データが示す欠陥画像部分に対し、画像面内で回転させた形状の画像成分を前記欠陥類似成分として抽出する請求項1から5のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記欠陥類似成分抽出手段は、前記欠陥画像データの欠陥領域と前記プリント対象画像データの相対的な位置関係を変えて前記欠陥類似成分の有無を判定する請求項1から6のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 印刷用の画像データを補正する画像処理方法であって、
プリンタに起因して印刷物上に現れるプリンタ欠陥の画像情報を表す欠陥画像データを取得する欠陥画像データ入力工程と、
前記プリンタで印刷しようとするプリント対象画像データを取得するプリント対象画像データ入力工程と、
前記プリント対象画像データから前記欠陥画像データと類似する欠陥類似成分を抽出する欠陥類似成分抽出工程と、
前記プリント対象画像データから前記欠陥類似成分を減算する欠陥類似成分減算工程と、
を備える画像処理方法。 - コンピュータに印刷用の画像データを補正する画像処理機能を実現させるためのプログラムであって、
コンピュータを、
プリンタに起因して印刷物上に現れるプリンタ欠陥の画像情報を表す欠陥画像データを取得する欠陥画像データ入力手段と、
前記プリンタで印刷しようとするプリント対象画像データを取得するプリント対象画像データ入力手段と、
前記プリント対象画像データから前記欠陥画像データと類似する欠陥類似成分を抽出する欠陥類似成分抽出手段と、
前記プリント対象画像データから前記欠陥類似成分を減算する欠陥類似成分減算手段として機能させるためのプログラム。 - 請求項1から7のいずれか1項に記載の画像処理装置と、
前記プリンタと、を備え、
前記画像処理装置の前記欠陥類似成分減算手段によって前記プリント対象画像データから前記欠陥類似成分を減算して得られる欠陥類似成分減算後の画像データに基づいて前記プリンタによる印刷が行われる印刷システム。 - 前記プリンタによって印刷された印刷物の印刷画像を読み取る画像読取装置を備え、
前記プリンタで印刷されたテストチャートの印刷画像を前記画像読取装置によって読み取ることで得られるプリント画像データから前記欠陥画像データが生成される請求項10に記載の印刷システム。 - プリンタによってテストチャートを印刷するテストチャート印刷工程と、
前記テストチャート印刷工程で印刷されたテストチャートの印刷画像を画像読取装置によって読み取り、当該読み取られた印刷画像のプリント画像データを取得するプリント画像データ取得工程と、
前記プリント画像データから前記プリンタに起因して印刷物上に現れるプリンタ欠陥の画像情報を表す欠陥画像データを取得する欠陥画像データ取得工程と、
前記プリンタで印刷しようとするプリント対象画像データを取得するプリント対象画像データ入力工程と、
前記プリント対象画像データから前記欠陥画像データと類似する欠陥類似成分を抽出する欠陥類似成分抽出工程と、
前記プリント対象画像データから前記欠陥類似成分を減算する欠陥類似成分減算工程と、
前記欠陥類似成分減算工程によって前記プリント対象画像データから前記欠陥類似成分を減算して得られる欠陥類似成分減算後の画像データに基づいて前記プリンタによる印刷を行う印刷工程と、
を含む印刷物の製造方法。
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