JP2014048826A - 画像処理装置、システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像形成装置等で作成した画像をネットワーク経由で他の装置に送信して出力するシステムにおいて出力イメージをプレビューする技術に関し、出力に使用する印刷機が事前に特定できない場合でも、実際の出力結果に近いシミュレーション画像をクライアントに提示する。
【解決手段】印刷条件を設定する印刷条件設定部401と、出力する画像コンテンツを受け付ける画像コンテンツ受付部402と、複数印刷機の過去の出力履歴情報を取得する出力履歴情報取得部404と、印刷条件、画像コンテンツの内容及び出力履歴条件に基づき出力に使用する印刷機を予測する出力印刷機予測部403を備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、画像処理装置、システム及びプログラムに関し、特に、画像形成装置等で作成した画像をネットワーク経由で他の装置に送信して出力するシステムにおいて出力イメージをプレビューする技術に関する。

インターネットが普及した現在では様々な場所で作成されたコンテンツを、ネットワーク経由で印刷工場へと送って出力するようなケースが一般的になってきている。この場合に問題となるのは、コンテンツを作成したサイトとそのコンテンツを出力するサイトが離れているため、最終的な出力物を作成者が確認できず意図したものと違う出力結果になってしまうことがあるという点である。そこで作成サイトと出力サイトそれぞれのデバイス特性と観察条件を取得し、それらを用いてシミュレーション画像を作成してコンテンツ作成者のモニタにプレビュー表示する技術が考えられている。

しかし一方で、最近ではPrint Service Provider（PSP）と呼ばれる印刷仲介業者が注文を一手に集め、提携する各印刷工場へと出力を依頼するWeb2Printと呼ばれる方式も徐々に浸透してきている。

上記のWeb2Printのようなケースの場合、PSPはいずれかの印刷工場にコンテンツの出力を依頼するだけで、特殊な印刷を除いては、印刷機の指定までは難しい。このため、出力に先だってデバイス特性を取得することができず、クライアントであるコンテンツ作成者にプレビューを提示することができないという問題があった。

特許文献１には、他サイトのプリンタのカラーマッチング出力をシミュレートする目的で、ネットワーク上の出力に使用するプリンタとプレビューに使用するカラーモニタのプロファイルを取得し、さらにモニタと出力物の観察条件を設定し、プロファイルと観察条件の情報を基にシミュレーション画像を生成してモニタにプレビュー表示する構成が開示されている。本発明とは確かにデバイス特性を基に出力結果をシミュレートしてプレビュー表示するという点では似ているが、出力デバイスが事前に特定できない場合にシミュレーション画像が作成できないという問題は解消できていない。

また、特許文献２には、２つの画像同士の色を合わせるカラーマッチングを高速に行うことを目的として、プリンタに接続した画像処理装置において、自機でカラーマッチング処理を行うか、プリンタに処理を行わせるかを判断し、負荷分散する技術が開示されている。上述のコンテンツを作成したサイトと、ネットワークを介してそのコンテンツを受信し、出力するサイトが異なるケース（ただし、出力するサイトが特定できる場合）の一例である。

そこで本発明では、出力に使用する印刷機が事前に特定できない場合でも、実際の出力結果に近いシミュレーション画像をクライアントに提示することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明は、印刷条件を設定する印刷条件設定部と、出力する画像コンテンツを受け付ける画像コンテンツ受付部と、複数印刷機の過去の出力履歴情報を取得する出力履歴情報取得部と、印刷条件、画像コンテンツの内容及び出力履歴条件に基づき出力に使用する印刷機を予測する出力印刷機予測部と、を備えたこと特徴とする画像処理装置を提供する。

本発明によれば、出力に使用する印刷機が事前に特定できない場合でも、実際の出力結果に近いシミュレーション画像をクライアントに提示することが可能となる。

第一の実施形態の画像処理システムの全体を示す概要図である。 第一の実施形態のPSPサーバ20のハードウェア構成の一例を示す図である。 第一の実施形態のPSPサーバ20の機能ブロック図である。 第一の実施形態のPSPサーバ20が実行する処理の手順を示すフローチャート図である。 第一の実施形態のクライアントPC10に提示する印刷設定画面の一例を示す図である。 第一の実施形態における出力履歴情報の例を示す図である。 第一の実施形態における合成出力デバイス特性の代表点の情報取得方法の例について示した図である。 第一の実施形態におけるRGB入力の場合の格子点データの生成例について示した図である。 第二の実施形態のPSPサーバ20の機能ブロック図である。 第二の実施形態のPSPサーバ20が実行する処理の手順を示すフローチャート図である。 第二の実施形態における信頼度の算出方法の例について示した図である。 第三の実施形態のPSPサーバ20の機能ブロック図である。 第三の実施形態のPSPサーバ20が実行する処理の手順を示すフローチャート図である。 第三の実施形態における印刷機カテゴライズデータ及びリファレンスデバイス特性の例について示した図である。

以下に説明する本発明の各実施形態においては、具体的にはコンテンツを作成したサイトと異なるサイトにて出力を行う際に、事前に出力に使用される印刷機が特定できなくても、印刷工場が所有する各印刷機の過去の出力履歴情報と、入力されたコンテンツおよび印刷条件を比較して、出力デバイスの特性を予測することでシミュレーション画像を生成している。
このことについて、以下、図面を用いて詳細に説明する。

■第一の実施形態
図１は、本実施形態の画像処理システムの全体を示す概略図である。
Web2Printでは主に印刷の注文を出す印刷発注者サイト、印刷の注文を受け印刷工場に割り振るPSPサイト、割り振られた注文に応じて印刷を行う印刷工場サイトがある。

発注者サイトにはクライアントPC10があり、ここには印刷したい画像コンテンツやPCに接続されたモニタのデバイス情報などが記憶されている。またPSPが提供する印刷条件設定画面において印刷条件の設定などの操作を行ったり、プレビューの表示なども行う。

PSPサイトにはPSPサーバ20があり、このサーバでは各種装置の制御や取得したデータに基づいた種々の計算が行なわれる。

印刷工場サイトには管理サーバ30、データベース40、複数の印刷機301〜305があり、これらは各印刷工場毎に設置されている。管理サーバ30はデータベース40に対する各種情報の保存、取り出しや、印刷機301〜305へのジョブの割り振りや印刷機からのデバイス情報の取得など、印刷工場内で接続されている種々の機器の管理、制御を行う。データベース40は過去に印刷したコンテンツの出力履歴情報や待ちのジョブの情報、所有している機種の情報など工場内に関する種々の情報を記憶している。印刷機301〜305は割り当てられたジョブに従って画像コンテンツの印刷を行う。

図２は本実施形態の画像処理システム全体を制御するPSPサーバ20のハードウェア構成の一例を示す図である。
PSPサーバ20は主にCPU201，RAM202，ROM203，HDD204，ネットワークインターフェース205から構成されている。CPU201は本発明の画像処理を実行するにあたり、プログラムやコマンドに応じて各部を制御したり、必要な演算を行う。
RAM202はROM203やHDD204および外部の記憶装置から、プログラムを読み込んだり、画像データやパラメータなど各種データの読み込み、書き込みを行う。
ROM203，HDD204は画像データやパラメータなど処理で使用される各種データやプログラムを保持する。
ネットワークインターフェース205はLANを介してクライアントPC10や管理サーバ30などの外部機器と接続し、画像データやパラメータなどの各種データの入出力や、プログラムの読み込み、配布などを行う。

図３はPSPサーバ20の機能ブロック図である。
図４はPSPサーバ20が実行する処理の手順を示すフローチャート図である。
図３及び図４を用いてPSPサーバ20に関して具体的に説明する。

PSPサーバ20は、印刷条件設定部401と、画像コンテンツ受付部402と、出力印刷機予測部403と、出力履歴情報取得部404と、出力デバイス特性取得部405と、合成出力デバイス特性生成部406と、シミュレーション画像生成部407と、モニタ特性取得部408とを有して成る。

まず印刷条件設定部401は、クライアントPC10に印刷条件設定画面を提示し、印刷発注者に印刷条件を設定させる（S101）。

図５は印刷条件設定画面の例である。図５に示すように、発注者にはカラー/モノクロの設定や、用紙の種類・サイズ、部数や納期、印刷する画像データの指定などを行うことのできる設定インターフェースが提供される。これら設定項目はカラー設定や用紙設定、部数、画像データの指定など必須のものを除いては、各PSP業者がそれぞれ任意に設定するものである。例えばラミネートやクリアトナーなど特殊な加工を行うかの設定項目を追加したりすることができる。逆に納期などは部数やページ数、稼働状況などに応じて自動で決まるシステムが考えられるので、そのような場合には発注者側からの納期の指定はできない。

次に画像コンテンツ受付部402は、印刷条件で指定された画像データをクライアントPC10より受け取る（S102）。

このように得られた印刷条件と画像コンテンツのデータは出力印刷機予測部403へと送られる。これらのデータを受け取った出力印刷機予測部403は、出力履歴情報取得部404に指示を出し、各印刷工場のデータベース40に記憶されている出力履歴情報データ411を取得する（S103）。

取得する出力履歴情報は印刷を依頼する印刷工場のものであり、どの印刷工場に依頼するかは発注元と印刷工場との距離や、待機中のジョブの数などによって決定される。

出力履歴情報は、例えば図６に示すような形式で記憶されている。出力履歴は各印刷機毎に分けて記憶されており、印刷条件で設定された用紙やカラー/モノクロ、部数や納期などの情報や、画像コンテンツから取得可能なページ数やコンテンツ構成比などの情報を含んでいる。この形式はあくまで一例を示したものであり、より使い易い形式があれば適宜変更して良い。例えば印刷工場のオペレータが各印刷機にジョブを割り振る際に、画像の使用用途に応じて記憶させておく方法が考えられる。使用用途の例としては雑誌、マニュアル、論文、パンフレット、グラビア（写真集）、ポスター、ハガキなどが考えられる。また発注者に印刷条件設定時に指定させる方法や、用紙やコンテンツ構成比、ページ数に応じて自動で予測する方法なども考えられる。図５の例で言うと、印刷機CのID3のコンテンツは上質紙かつ写真が多いので写真集であろうとか、印刷機Dのコンテンツは広幅なのでポスターや見取り図などだろうといった予測ができる。しかしこの場合は、図５にあるような情報だけでは判断が難しいものも多く、誤った判断が行われる可能性が非常に高いため、実際に使用するケースでは空間周波数特性やレイアウトの特性など利用した高度なアルゴリズムが必要になると考えられる。

得られた印刷条件、画像コンテンツ、出力履歴情報のデータを基に、出力印刷機予測部403は、使用される印刷機を予測する（S104）。

予測は出力履歴情報を見て、設定された印刷条件を満たす印刷や、似たようなコンテンツ構成比の画像を印刷していない場合にはその印刷機を予測対象から除外していくことで実現される。例えば図５に示すような印刷条件で画像コンテンツが入力され、そのページ数が25ページ、コンテンツ構成比がグラフィックス：文字：写真＝40：40：20であった場合、まずカラーの印刷であることからモノクロ印刷の履歴しかない印刷機Bは除外される。さらに25ページ×600部/10day＝1500枚/day印刷する必要があり、最大で100枚/dayしか出力したことない印刷機Dは除外される。このように使用されると予測される印刷機は印刷機Aもしくは印刷機Cに限定される。

またコンテンツ構成比がグラフィックス：文字：写真＝15：10：75のように写真が多い画像であり、コンテンツ構成比の許容差が20%と設定されていた場合には、印刷機Aはグラフィックス：文字：写真=15±20：10±20：75±20（合計は100）となる画像コンテンツを印刷した履歴情報が無いことから印刷機Aも除外される。一方、印刷機CはID2、3の印刷履歴が上記の条件を満たしており、よって印刷機Cのみが候補となる。なお、ここで設定している許容差20%という値が重要なのではなく、コンテンツ構成比が近く似たような使用用途と思われる印刷物を過去に出力したことがあるかということが大きな意味がある。

他にも予測の方法は出力履歴情報に記憶されたデータの形式に依存し、上に書いたように使用用途によって記憶されている場合はその情報を用いて予測が行われる。

こうして予測された各印刷機に関して、出力デバイス特性取得部405は、デバイス特性情報データ410を取得する（S105）。

デバイス特性情報データはプロファイルやキャリブレーションデータといった情報から得ることができ、それらの情報は各々の印刷機が持っていてもよいし、データベース40が一括で管理していても良い。デバイス特性情報には主に黒点、白点やグレーバランス、および一次色二次色の最高彩度や階調特性の情報が含まれている。

さらに得られた出力デバイス特性を基に、合成出力デバイス特性生成部406は、予測された出力デバイスの特性を合成して合成デバイス特性を生成する（S106）。

図７は合成出力デバイス特性の代表点の情報取得方法の例について示した図である。図７-aのように白点、黒点、および一次色、二次色の最高彩度点の情報を平均することで、合成デバイスの白点、黒点、および一次色、二次色の最高彩度点を求めることができる。同様に図７-bのように一次色、二次色の階調特性やグレーバランスに関しても、予測された印刷機の階調特性、グレーバランスを基に算出することができる。

合成デバイス特性の求め方として、ここでは単純に予測された印刷機の特性を平均して算出してしまっているが、過去の出力履歴に応じて重みづけする方法なども利用できる。例えば、入力された画像コンテンツのコンテンツ構成比と出力履歴のコンテンツ構成比との差が10%以内のものが1つあるたびに、その印刷機の重みを0.1ずつ大きくするといったことができる。今回の例の場合、印刷機Aの出力履歴のID3はグラフィックス：文字：写真＝46：31：23であり、入力された画像コンテンツの比のグラフィックス：文字：写真＝40：40：20との差は10%以内であるため、印刷機Aの重みを+0.1して0.6とし、印刷機Cの重みを0.4として色再現範囲を算出することとなる。ここで重要であるのは過去に同じような画像コンテンツを印刷したことがある印刷機が使用される可能性が高いという意図を合成デバイス特性に反映させることであって、差の10%や重みの+0.1という値に大きな意味があるわけではなく、生成される合成デバイス特性がより適切なものになるように適宜値を変更することが望ましい。

こうして得られた代表点の特性を基に合成出力デバイス特性のプロファイルを生成する。プロファイルは入力信号の色空間を一定間隔で分割して格子点を設定し、その格子点とデバイス非依存の信号（CIELABやCIELuv、CIECAMなど）を対応づけて記憶させている。

図８ではRGB入力の場合の格子点データの生成例について示している。図８の立方体の各頂点は白点、黒点、一次色のRed、Green、Blue、二次色のCyan、Magenta、Yellowに対応しており、この点に対応する値は図７-aのように生成した合成デバイス特性の代表点の情報から取得できる。また図７-bで示したように合成した階調特性から求めることができ、これにより白と一次色、二次色を結ぶ対角線の上の点の値が求められる。図７-bは色相Rのものなので、図８上で点線で示した白点からRedを繋ぐ直線上の点に対応する値となる。このように得られた代表的な格子点を補間することで、その他の不明な格子点の値に関しても算出することが可能である。補間の方法としては線形補間、三角柱補間、四面体補間など種々の補間アルゴリズムを使用することができる。またNeugebauerの式やYule-Nielsenの式など色予測モデルを用いて不明点の値を算出する方法も考えられる。こうして合成出力デバイス特性となる全格子点のデータが求められ、格子点データを埋め込んでプロファイルを生成することができる。

続いてモニタ特性取得部408は、クライアントPC10のモニタ特性の情報を取得する（S107）。モニタに関しても印刷機と同様にプロファイルやキャリブレーション情報からデバイス特性が分かる。

シミュレーション画像生成部407は、予測出力デバイス特性とモニタ特性の情報を用いて出力結果をシミュレートした画像を生成する（S108）。

最後に生成された画像がクライアントPCへと送られ、モニタへとプレビュー表示される（S109）。

以上のように各印刷機の出力履歴情報を参照することで使用する印刷機の候補が予測でき、複数印刷機があり使用する印刷機が事前に特定できない場合においても、その印刷結果をプレビューすることが可能となる。

■第二の実施形態
以下、第一の実施形態と同一の部分に関しては適宜省略して説明する。
図９は本実施形態のPSPサーバ20の機能ブロック図である。
図１０は本実施形態のPSPサーバ20が実行する処理の手順を示すフローチャート図である。

図９に示すように、第二の実施形態は第一の実施形態の構成に加え、シミュレーション画像信頼度算出部409を含む。
また、図１０に示すように、S100〜S108までの処理は第一の実施形態と同様に行われる。

S108にてシミュレーション画像の生成まで終了すると、シミュレーション画像信頼度算出部409は、モニタ、合成出力デバイス、予測された印刷機の特性に基づいて生成されたシミュレーション画像の信頼度を算出する（S110）。

信頼度は予測された印刷機のデバイス特性と合成出力デバイス特性との差によって主に決まる。図１１は信頼度の算出方法の例について示した図である。各印刷機のデバイス特性情報と合成出力デバイスの特性情報から代表的な点の信号値を取得し、その色差を求める。図１０では一次色と二次色を代表的な点としている。その他のケースとしては、図８に示した各格子点の信号値を代表的な点とする場合や全入力信号について色差を求める場合などが考えられる。こうして得られた色差を平均して各印刷機と合成出力デバイスとの平均色差を算出する。

この平均色差のうち最大値もしくは平均値を予め決められている色差範囲と比較して、どの範囲に含まれるかによって信頼度が決定される。図１０の例の場合、平均色差の最大が11.1であり、6.5〜13.0の範囲に含まれるので信頼度2となる。信頼度を決定する色差範囲はJISに定められた基準や取引を行っている顧客層が求める精度などによって適宜設定する。

さらにシミュレーション画像の信頼度はプレビュー表示を行うモニタによっても左右されるため、モニタのスペックに応じて信頼度を変更することがより望ましい。例えばモニタの製品名、型版から使用しているモニタがキャリブレーション可能なモニタかどうか判定し、キャリブレーション不可能なモニタであったら信頼度を-2したり、キャリブレーション可能であっても前回行ったのが半年以上前の場合には-1するなどの条件を設定しておいた方がより意味のある信頼度になると考えられる。ここで示したモニタに関する条件は適宜追加して良いし、またその際の信頼度の変更値も状況に合わせて設定することができる。

また観察条件に関して、モニタと同様に、設定の有無などに応じて信頼度に影響を与えるようにしても良い。

こうして信頼度が算出されると、その値はシミュレーション画像と共にクライアントPCに送られモニタへと表示される（S111）。

以上のように各印刷機と合成出力デバイスの特性情報を用いることでシミュレーション画像の信頼度が算出でき、色にこだわりのあるユーザが利用する場合でも、シミュレーション画像と実際の印刷が変わる可能性がどの程度あるのか判断することができる。

■第三の実施形態
以下、第一、第二の実施形態と同一の部分に関しては適宜省略して説明する。
図１２は本実施形態のPSPサーバ20の機能ブロック図である。
図１３は本実施形態のPSPサーバ20が実行する処理の手順を示すフローチャート図である。

図１２に示すように、第三の実施形態は第一、第二の実施形態の401〜404および407、408に加え、印刷機カテゴリ判定部420と、リファレンスデバイス特性取得部421とを含む。
また、図１３に示すように、S101〜S104の処理は第一、第二の実施形態と同様に行われる。

S104にて印刷機の予測がなされると、印刷機カテゴリ判定部421は、印刷機カテゴライズデータ431に基づき予測された印刷機がどのカテゴリに属するか判定する（S121）。

印刷機カテゴライズデータ431には、図１４-aに示した例のように、印刷機のカテゴリ分類とその各々のカテゴリに属する印刷機が一覧となって記憶されている。

判定結果に基づいて、リファレンスデバイス特性取得部421は、リファレンスデバイス特性データ432から対応するリファレンスデバイス特性を取得する（S122）。

上記の例の場合には印刷機A、Cが予測された印刷機であるので、カテゴリBのリファレンス特性が使用されることとなる。複数カテゴリの印刷機が予測された場合には、最も属する印刷機が多かったカテゴリを使用したり、複数のリファレンスデバイス特性を合成する方法などがとれる。

リファレンスデバイス特性には異なる特性の任意のものを複数設定でき、それぞれが印刷機カテゴリと対応づいている。どのように印刷機のカテゴリを設定するかの例としては、オフセット、電子写真、インクジェット、昇華型など印刷機の種類や、上質紙、コート紙、普通紙、再生紙など用紙の種類、またそれらの組み合わせによって分類する方法などが考えられる。この場合は新たに印刷機を追加する際に、その印刷機の白、黒、一次色、二次色のデータを測色やプロファイル情報から取得して色再現範囲を求め、その色再現範囲と最も近いリファレンスデバイス特性のカテゴリに登録すればよい。記憶されているリファレンスデバイス特性の形式としては図１４-b, cに示されているような白、黒、一次色、二次色の最高彩度と、濃度階調特性の情報でも良いし、より好ましくは図８に示したように入力信号と出力されるデバイス非依存の信号が対応づいた格子点データの形式になっていることが望まれる。なお、ここでは印刷工場側にてリファレンスデバイス特性データ432を記憶しているが、PSPサーバ20側で記憶するようにしても良い。

こうして得られたリファレンスデバイス特性がシミュレーション画像生成部407に送られると、S107にてモニタのデバイス特性が習得され、モニタのデバイス特性とリファレンスデバイス特性を用いてシミュレーション画像が生成される（S123）。

最後にS109にてシミュレーション画像がクライアントPCに送られモニタに表示される。

以上のようにリファレンスデバイス特性を利用することで、各印刷機のデバイス特性の取得ができないような場合においても、シミュレーション画像を生成してプレビュー表示することが可能となる。

上述した各実施形態によれば、複数の印刷機が存在し、そのうちのどの印刷機で出力されるか特定できない場合に、出力に利用される確率の高い印刷機を予測する。特に、印刷工場が所有している各印刷機の過去の出力履歴情報を取得して、入力されたコンテンツおよび印刷条件と比較して、出力に使用されるであろう印刷機のデバイスの特性を予測する。そのため、出力デバイスが特定できない事前に特定できない場合でも、実際の出力結果に近いシミュレーション画像を提示することができる。

また、上述の各実施形態によれば、予測された印刷機が複数の場合にも、合成デバイス特性を作ることで、各印刷機からの差をなるべく小さくした1つのシミュレーション画像として表示できる。

また、第二の実施形態によれば、合成出力デバイス特性と各印刷機のデバイス特性との代表点の色差を用いて、生成したシミュレーション画像の信頼度を算出する。したがって、合成出力デバイス特性の場合の出力結果と、実際の各印刷機の出力結果との違いがどの程度まで大きい可能性があるのかをあらかじめ知ることができ、発注者が注文を行うかどうかの最終的な判断を下す際の手助けとなる。

また、第三の実施形態によれば、デバイス特性情報の吸い上げができないケースでもシミュレートが可能になる。

１０ クライアントPC
２０ PSPサーバ
３０１〜３０５ 複数の印刷機
４０１ 印刷条件設定部
４０２ 画像コンテンツ受付部
４０３ 出力印刷機予測部
４０４ 出力履歴情報取得部
４０５ 出力デバイス特性取得部
４０６ 合成出力デバイス特性生成部
４０７ シミュレーション画像生成部
４０８ モニタ特性取得部
４０９ シミュレーション画像信頼度算出部
４１０ デバイス特性情報データ
４１１ 出力履歴情報データ
４２０ 印刷機カテゴリ判定部
４２１ リファレンスデバイス特性取得部

特許第４３５６９７５号公報 特開２００４−００７４１５号公報

Claims (10)

1. 印刷条件を設定する印刷条件設定部と、
   出力する画像コンテンツを受け付ける画像コンテンツ受付部と、
   複数印刷機の過去の出力履歴情報を取得する出力履歴情報取得部と、
   印刷条件、画像コンテンツの内容及び出力履歴条件に基づき出力に使用する印刷機を予測する出力印刷機予測部と、
   を備えたこと特徴とする画像処理装置。
2. 予測された出力デバイスの特性を取得する出力デバイス特性取得部と、
   シミュレーション画像を表示するモニタの特性を取得するモニタ特性取得部と、
   取得した出力デバイス特性とモニタ特性を基にシミュレーション画像を生成するシミュレーション画像生成部と、
   を備えたことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記出力印刷機予測部で予測された印刷機が複数存在する場合に、前記出力デバイス特性取得部で取得した複数の出力デバイス特性を用いて合成出力デバイス特性を生成する合成出力デバイス特性生成部を備えたことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
4. 合成出力デバイス特性と各印刷機のデバイス特性との代表点の色差を用いて、生成したシミュレーション画像の信頼度を算出するシミュレーション画像信頼度算出部を備えたことを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
5. 予め決められた印刷機のカテゴリに基づき、予測された印刷機のカテゴリを判定する印刷機カテゴリ判定部と、
   前記印刷機カテゴリ判定部の判定結果に基づき、リファレンスデバイス特性を取得するリファレンスデバイス特性取得部と、
   シミュレーション画像を表示するモニタの特性を取得するモニタ特性取得部と、
   取得したリファレンスデバイス特性とモニタ特性を基にシミュレーション画像を生成するシミュレーション画像生成部と
   を備えたことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
6. 前記出力印刷機予測部は、印刷物のカラー設定、用紙種類、用紙サイズ、部数、納期から選ばれる１以上の基準を印刷機予測のための判断基準として含むことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記画像コンテンツの内容とは画像に含まれるコンテンツの構成比であることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. ネットワークを介して接続された情報処理装置と、画像処理装置と、複数の印刷機とを含む画像処理システムであって、
   前記情報処理装置は、
   ユーザ操作により印刷条件の設定と画像コンテンツとを前記画像処理装置に入力する入力手段を備え、
   前記画像処理装置は、
   入力された印刷条件の設定に基づき、印刷条件を設定する印刷条件設定部と、
   入力された画像コンテンツに基づき、出力する画像コンテンツを受け付ける画像コンテンツ受付部と、
   複数印刷機の過去の出力履歴情報を取得する出力履歴情報取得部と、
   印刷条件、画像コンテンツの内容及び出力履歴条件に基づき出力に使用する印刷機を予測する出力印刷機予測部と、
   を備えることを特徴とする画像処理システム。
9. コンピュータを、
   印刷条件を設定する印刷条件設定部と、
   出力する画像コンテンツを受け付ける画像コンテンツ受付部と、
   複数印刷機の過去の出力履歴情報を取得する出力履歴情報取得部と、
   印刷条件、画像コンテンツの内容及び出力履歴条件に基づき出力に使用する印刷機を予測する出力印刷機予測部として機能させるためのプログラム。
10. 前記コンピュータを、さらに、
    予測された出力デバイスの特性を取得する出力デバイス特性取得部と、
    シミュレーション画像を表示するモニタの特性を取得するモニタ特性取得部と、
    取得した出力デバイス特性とモニタ特性を基にシミュレーション画像を生成するシミュレーション画像生成部として機能させるための請求項９記載のプログラム。

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