JP5743498B2 - Image correction apparatus and image correction method - Google Patents

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Description

本発明は、画像補正装置に関する。   The present invention relates to an image correction apparatus.

近年、インクジェット方式や電子写真方式などのプリンタエンジン部は、より品位の高い印字を行うために印字の高密度化が進んでいる。その結果、600dpiやそれ以上の印字密度のプリンタが発売されているが、印字が高密度化してくると解像度が向上する一方、画像の細線の再現性は不安定になりやすい。そこで高密度な印字が可能なプリンタでは、細線の再現性を向上させるための画像補正処理が求められる。   In recent years, printer engine units such as an ink jet system and an electrophotographic system have been printed with higher density in order to perform higher quality printing. As a result, printers with a print density of 600 dpi or higher have been put on the market. However, as the print density increases, the resolution improves, but the reproducibility of fine lines of the image tends to become unstable. Therefore, a printer capable of high-density printing requires an image correction process for improving the reproducibility of fine lines.

特許文献1に記載された方法によれば、細線の太さを判定し細線の太さに応じて階調補正を行うことで、細線をユーザの所望の太さに再現することができる。   According to the method described in Patent Document 1, it is possible to reproduce the thin line to a user's desired thickness by determining the thickness of the thin line and performing gradation correction according to the thickness of the thin line.

また、プリンタなどの出力機器で出力した画像を、CCDカメラなどの画像取得機器で読み取って、画質を定量的に評価する手法もいくつか提案されている。   There have also been proposed several methods for quantitatively evaluating image quality by reading an image output by an output device such as a printer with an image acquisition device such as a CCD camera.

特許文献2に記載された方法によれば、CCDカメラで読み取り、取得した線画像から線幅と線の濃さを求めることができる。   According to the method described in Patent Document 2, the line width and the line density can be obtained from a line image read and acquired by a CCD camera.

特許文献3に記載された方法によれば、CCDカメラで読み取り、取得した線画像からエッジの凹凸度(以下、ぎざぎざさと記述)と線の濃さを測定することができる。   According to the method described in Patent Document 3, it is possible to measure the degree of unevenness of an edge (hereinafter referred to as jaggedness) and the line density from a line image read and acquired by a CCD camera.

これらの測定方法によって算出される評価値をもとに細線画像を補正することが可能である。   It is possible to correct the fine line image based on the evaluation value calculated by these measurement methods.

特開2004−153747JP2004-153747 特開平10−283483JP-A-10-28383 特開平10−288507JP 10-288507 A

しかしながらいずれの方法によっても、細線の再現性を低下させてしまう6つの要因、線幅、線の濃さ、ぎざぎざさ、ぼけ、色ずれ、途切れを総合的に評価して補正することはできないという課題がある。   However, by any of these methods, it is impossible to comprehensively evaluate and correct the six factors that reduce the reproducibility of thin lines: line width, line density, jaggedness, blur, color shift, and discontinuity. There are challenges.

具体的には、特許文献1では「線幅」、特許文献2では「線幅」と「線の濃さ」、特許文献3の評価方法では「ぎざぎざさ」と「線の濃さ」は考慮されているが、それ以外の要因については考慮されていない。特に途切れや、ぼけ、色ズレによって細線の再現性が悪化していても、それらは考慮されていない。そのためこれらの要因の変動を総合的に補正することはできなかった。   Specifically, “Line width” in Patent Document 1, “Line width” and “Line darkness” in Patent Document 2, and “Jaggedness” and “Line darkness” are considered in the evaluation method of Patent Document 3. However, other factors are not considered. In particular, even if the reproducibility of thin lines is deteriorated due to discontinuity, blur, or color shift, they are not taken into consideration. Therefore, the fluctuation of these factors could not be corrected comprehensively.

そこで、本発明の目的は、「線の幅」、「線の濃さ」、「ぎざぎざさ」「ぼけ」、「色ズレ」、「途切れ」といった細線の再現性に関わる要因を総合的に評価して、補正する画像補正装置を提供することにある。   Therefore, the object of the present invention is to comprehensively evaluate factors related to the reproducibility of thin lines such as “line width”, “line density”, “jaggedness”, “blur”, “color shift”, and “discontinuity”. An object of the present invention is to provide an image correction apparatus for correcting.

上記課題を解決するため、本発明に係る画像補正装置は、入力画像の周波数空間におけるスペクトルを算出するスペクトル算出手段と、前記入力画像に対応する周波数空間における参照スペクトルを取得する参照情報取得手段と、前記入力画像のスペクトルと前記参照スペクトルとを比較して、前記入力画像を評価する評価手段と、前記評価手段による結果に応じて、前記入力画像を補正する補正手段とを有し、前記評価手段は、前記参照スペクトルにおいて振幅が出現する領域と、振幅が出現しない領域とを分けて、前記入力画像のスペクトルと前記参照スペクトルとを比較することを特徴とする。   In order to solve the above problems, an image correction apparatus according to the present invention includes a spectrum calculation unit that calculates a spectrum in a frequency space of an input image, and a reference information acquisition unit that acquires a reference spectrum in a frequency space corresponding to the input image. An evaluation unit that compares the spectrum of the input image with the reference spectrum and evaluates the input image; and a correction unit that corrects the input image according to a result of the evaluation unit; The means divides a region where the amplitude appears in the reference spectrum and a region where the amplitude does not appear, and compares the spectrum of the input image with the reference spectrum.

本発明によって、細線再現性に関わる複数の要因を総合的に評価して、補正することが可能となる。   According to the present invention, it is possible to comprehensively evaluate and correct a plurality of factors related to fine line reproducibility.

実施例1における画像補正装置のブロック図1 is a block diagram of an image correction apparatus according to a first embodiment. 図1の線再現性評価部110のブロック図Block diagram of the line reproducibility evaluation unit 110 in FIG. 細線再現性評価処理のフローチャートThin line reproducibility evaluation process flowchart 妨害度算出のフローチャートInterference calculation flowchart 忠実度算出のフローチャートFidelity calculation flowchart DC差算出のフローチャートDC difference calculation flowchart 従来の評価項目と本発明の評価値の関係を表す振幅スペクトルAmplitude spectrum representing relationship between conventional evaluation items and evaluation values of the present invention 従来の評価項目と本発明の評価値の関係を表すスペクトルのグラフ(断面図)Graph of spectrum (cross-sectional view) showing relationship between conventional evaluation items and evaluation values of the present invention 実施例2の細線補正方法のフローチャートFlowchart of fine line correction method of embodiment 2 忠実領域と妨害領域を示す図Diagram showing faithful and disturbing areas 図1の補正処理部109のブロック図Block diagram of the correction processing unit 109 of FIG.

以下、添付の図面を参照して、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。   Hereinafter, the present invention will be described in detail based on preferred embodiments with reference to the accompanying drawings. The configurations shown in the following embodiments are merely examples, and the present invention is not limited to the illustrated configurations.

スキャナなどの読み取り機器から取得した細線を含む画像データに対して、細線の再現性を総合的に評価し、細線再現性の悪化への影響が大きい項目から補正をする装置について説明する。細線再現性の評価は、評価したい線画像と参照する線画像との周波数特性(スペクトル)の違いに基づいて算出する。   An apparatus that comprehensively evaluates the reproducibility of fine lines for image data including fine lines acquired from a reading device such as a scanner and corrects items that have a large influence on the deterioration of the fine line reproducibility will be described. The thin line reproducibility is calculated based on the difference in frequency characteristics (spectrum) between the line image to be evaluated and the line image to be referenced.

●細線補正装置
図1は、本実施形態である細線補正装置の構成をあらわすブロック図である。
Thin Line Correction Device FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a thin line correction device according to this embodiment.

画像入力部101は、細線の再現性を評価したい画像データを入力画像データとして取得する。ここでは、入力画像データの色空間はレッド(R)、グリーン(G)、ブルー(B)からなるRGBであり、入力画像データは、それぞれR(x、y)、G(x、y)、B(x、y)と定義する。ここでx、yは画像の座標である。   The image input unit 101 acquires image data whose fine line reproducibility is to be evaluated as input image data. Here, the color space of the input image data is RGB composed of red (R), green (G), and blue (B), and the input image data is R (x, y), G (x, y), It is defined as B (x, y). Here, x and y are image coordinates.

画像前処理部102は、入力画像データにおける線が画像の中心を通るように線の周囲を切り取る(トリミングする)処理を行う。   The image preprocessing unit 102 performs a process of cutting out (trimming) the periphery of the line so that the line in the input image data passes through the center of the image.

第1色空間変換部103は、色変換テーブル部104を用いて、入力画像データの色空間をXYZ色空間に変換する。これは紙白領域(線以外の領域)の入力画像データの平均値を算出するのに適した色空間にするためである。
X=X_LUT_3D(R,G,B)
Y=Y_LUT_3D(R,G,B)・・・(1)
Z=Z_LUT_3D(R,G,B)
The first color space conversion unit 103 uses the color conversion table unit 104 to convert the color space of the input image data into an XYZ color space. This is to make the color space suitable for calculating the average value of the input image data in the paper white area (area other than the line).
X = X_LUT_3D (R, G, B)
Y = Y_LUT — 3D (R, G, B) (1)
Z = Z_LUT — 3D (R, G, B)

線領域抽出処理部105は、線以外の領域が評価値に及ぼす影響を低減するため、入力画像データを線領域と紙白(線以外の)領域とに分離する。線領域の抽出には例えば、大津による方法(大津,判別および最小2乗基準に基づく自動しきい値選定法,電子通信学会論文誌,Vol.J63−D,No.4,pp.349−356,1980)を用いれば良い。   The line area extraction processing unit 105 separates the input image data into a line area and a paper white (other than the line) area in order to reduce the influence of the area other than the line on the evaluation value. For extracting the line area, for example, the method by Otsu (Otsu, automatic threshold selection method based on discrimination and least square criterion, IEICE Transactions, Vol. J63-D, No. 4, pp. 349-356). , 1980) may be used.

また、紙白領域の入力画像データを一定値X_wh、Y_wh、Z_wh(以下、紙白代表値と書く)に置き換える。紙白代表値は、例えば、紙白領域における入力画像データの平均値を用いる。線以外の領域において、必ずしも各画素の入力画像データが一定値なわけではない。そこで、紙白領域における各画素の入力画像データの平均値を紙白値として用いることにより、細線再現性の評価に及ぼす紙白領域の影響を抑制することができる。   Also, the input image data in the paper white area is replaced with constant values X_wh, Y_wh, Z_wh (hereinafter referred to as paper white representative values). As the paper white representative value, for example, an average value of the input image data in the paper white area is used. In an area other than the line, the input image data of each pixel is not necessarily a constant value. Therefore, by using the average value of the input image data of each pixel in the paper white area as the paper white value, it is possible to suppress the influence of the paper white area on the evaluation of the fine line reproducibility.

第2色空間変換部106は、XYZ色空間をL*a*b*色空間に変換する。   The second color space conversion unit 106 converts the XYZ color space to the L * a * b * color space.

この際、紙白代表値X_wh、Y_wh、Z_whもL*a*b*色空間に変換し、L_wh、a_wh、b_whとする。
L=L_LUT_3D(X,Y,Z)
a=a_LUT_3D(X,Y,Z)・・・(2)
b=b_LUT_3D(X,Y,Z)
At this time, the paper white representative values X_wh, Y_wh, and Z_wh are also converted into the L * a * b * color space and are set as L_wh, a_wh, and b_wh.
L = L_LUT — 3D (X, Y, Z)
a = a_LUT — 3D (X, Y, Z) (2)
b = b_LUT — 3D (X, Y, Z)

細線再現性評価部107は、細線の再現性を評価するための評価値を算出する。再現性は、参照細線テーブル部108に格納された参照画像における細線に関する情報と比較して評価する。   The fine line reproducibility evaluation unit 107 calculates an evaluation value for evaluating the fine line reproducibility. The reproducibility is evaluated by comparing with information related to the fine line in the reference image stored in the reference fine line table unit 108.

本実施例では、「妨害度」、「忠実度」、「DC差」の3種類の評価値をL、a、bごとに算出する(以降、L_妨害度、a_妨害度、b_妨害度、L_忠実度、a_忠実度、b_忠実度、L_DC差、a_DC差、b_DC差と記述する)。   In the present embodiment, three kinds of evaluation values of “interference level”, “fidelity”, and “DC difference” are calculated for each of L, a, and b (hereinafter, L_interference level, a_disturbance level, b_disturbance level, L_fidelity, a_fidelity, b_fidelity, L_DC difference, a_DC difference, b_DC difference).

さらにこれら9つの評価値を合わせた値である「再現性評価値」(以降、再現性評価値LNと記述する)を算出し、本実施例では以上10個の評価値を算出する例を示す。前記評価値の数はこれに限らず、全てが使われていなくても良い。細線再現性評価部107の詳細は後述する。   Furthermore, a “reproducibility evaluation value” (hereinafter referred to as a reproducibility evaluation value LN), which is a value obtained by combining these nine evaluation values, is calculated, and in this embodiment, an example of calculating the above ten evaluation values is shown. . The number of evaluation values is not limited to this, and not all of them may be used. Details of the fine line reproducibility evaluation unit 107 will be described later.

参照細線テーブル部108は、細線再現性評価部107において必要な参照画像における細線の直流成分(以下、参照L_DC、参照a_DC、参照b_DCと記述)と細線の振幅スペクトルが格納されている。なお、参照する線の振幅スペクトルは図8の801に示すようなsinc関数の形になる。また701、801からわかるように、参照画像の線では、u軸上以外の周波数帯における振幅はゼロなので、参照細線テーブル部108に格納するのは、u軸上の振幅スペクトルのみでもよい。本実施例では、参照細線テーブル部108に格納されている振幅スペクトルはu軸上の振幅スペクトル(以下、参照F_L忠実、参照F_a忠実、参照F_b忠実と記述)とする。参照L_DC、参照a_DC、参照b_DC、参照F_L忠実、参照F_a忠実、参照F_b忠実の詳細ついては後述する。   The reference thin line table unit 108 stores a thin line direct current component (hereinafter referred to as reference L_DC, reference a_DC, and reference b_DC) and a fine line amplitude spectrum necessary for the reference image in the thin line reproducibility evaluation unit 107. It should be noted that the amplitude spectrum of the reference line is in the form of a sinc function as indicated by 801 in FIG. As can be seen from 701 and 801, since the amplitude in the frequency band other than on the u-axis is zero in the reference image line, only the amplitude spectrum on the u-axis may be stored in the reference thin line table unit 108. In the present embodiment, the amplitude spectrum stored in the reference thin line table unit 108 is an amplitude spectrum on the u axis (hereinafter referred to as reference F_L faithfulness, reference F_a faithfulness, and reference F_b faithfulness). Details of reference L_DC, reference a_DC, reference b_DC, reference F_L faithfulness, reference F_a faithfulness, and reference F_b faithfulness will be described later.

補正処理部109は、細線再現性評価部107から得られた評価結果に応じて、細線の再現性を悪化させる要因に対して補正処理を行う。補正処理の詳細は後述する。   The correction processing unit 109 performs correction processing for a factor that deteriorates the reproducibility of the thin line according to the evaluation result obtained from the thin line reproducibility evaluation unit 107. Details of the correction processing will be described later.

画像出力装置110は、プリンタやディスプレイ、プロジェクタなどを表し、補正処理部から得た補正後の画像データを出力する。   The image output device 110 represents a printer, a display, a projector, or the like, and outputs the corrected image data obtained from the correction processing unit.

本実施形態の構成においては、上記以外にも様々な構成要素が存在し得るが、本発明の主眼ではないため、その説明は省略する。   In the configuration of the present embodiment, there may be various components other than the above, but the description thereof is omitted because it is not the main point of the present invention.

●細線再現性評価部
以下、細線再現性評価部107を図2のブロック図と図3のフローチャートを使って説明する。
Thin Line Reproducibility Evaluation Unit Hereinafter, the thin line reproducibility evaluation unit 107 will be described with reference to the block diagram of FIG. 2 and the flowchart of FIG.

まず、妨害度および忠実度を算出するため振幅スペクトルを求める。   First, an amplitude spectrum is obtained in order to calculate the disturbance degree and the fidelity.

ステップS301において、第2色空間変換部106は入力画像データ(L、a、b)と紙白代表値L_wh、a_wh、b_whを算出し、細線再現性評価部107に入力する。   In step S <b> 301, the second color space conversion unit 106 calculates input image data (L, a, b) and paper white representative values L_wh, a_wh, b_wh, and inputs them to the fine line reproducibility evaluation unit 107.

次に、ステップS302において、紙白反転処理部200は、入力画像データL、a、bの紙白代表値がゼロになるように入力画像データから紙白代表値を減算し、その差分を反転する。
L’(x,y)=L_wh−L(x,y)
a’(x,y)=a_wh−a(x,y)・・・(3)
b’(x,y)=b_wh−b(x,y)
In step S302, the paper white inversion processing unit 200 subtracts the paper white representative value from the input image data so that the paper white representative values of the input image data L, a, and b become zero, and inverts the difference. To do.
L ′ (x, y) = L_wh−L (x, y)
a ′ (x, y) = a_wh−a (x, y) (3)
b ′ (x, y) = b_wh−b (x, y)

次に、ステップS303において、二次元窓かけ処理部201は、入力画像データL’(x,y)、a’(x,y)、b’(x,y)に二次元の窓関数win(x,y)をかける。この二次元窓かけ処理により、余分な高周波を除去するとともに、フーリエ変換するために信号を有限時間長に切りだしている。窓関数にはハミング窓などを使えばよい。
Lw(x,y)=L’(x,y)win(x,y)
aw(x,y)=a’(x,y)win(x,y)・・・(4)
bw(x,y)=b’(x,y)win(x,y)
In step S303, the two-dimensional windowing processing unit 201 applies a two-dimensional window function win () to the input image data L ′ (x, y), a ′ (x, y), b ′ (x, y). x, y). By this two-dimensional windowing process, an extra high frequency is removed and a signal is cut into a finite time length for Fourier transform. A Hamming window or the like may be used for the window function.
Lw (x, y) = L ′ (x, y) win (x, y)
aw (x, y) = a ′ (x, y) win (x, y) (4)
bw (x, y) = b ′ (x, y) win (x, y)

次に、ステップS304において、直流成分算出部202は線画像の直流成分L_DC,a_DC,b_DCを算出する。直流成分を算出するには、例えば、二次元窓掛け処理部201で算出した窓かけ後画像の画素値の和を窓関数の値の和で割れば良い。   Next, in step S304, the DC component calculation unit 202 calculates DC components L_DC, a_DC, and b_DC of the line image. In order to calculate the direct current component, for example, the sum of the pixel values of the image after window calculated by the two-dimensional windowing processing unit 201 may be divided by the sum of the values of the window function.

次に、ステップ305において、フーリエ変換部203は、フーリエ変換により振幅スペクトルを作成する。なお、フーリエ変換する前に二次元窓かけ処理をした値(Lw、aw、bw)から、直流成分(L_DC,a_DC,b_DC)を引いてからフーリエ変換を行う。
F_L(u,v)=Fourier{Lw(x,y)−L_DC×w(x,y)}
F_a(u,v)=Fourier{aw(x,y)−a_DC×w(x,y)}…(6)
F_b(u,v)=Fourier{bw(x,y)−b_DC×w(x,y)}
なお、u、vは周波数を示す。ここで、u、v=0(uv座標の原点)の場合は直流成分を示し、u、v<0は負の周波数を示す。
Next, in step 305, the Fourier transform unit 203 creates an amplitude spectrum by Fourier transform. Note that the Fourier transform is performed after subtracting the direct current components (L_DC, a_DC, b_DC) from the values (Lw, aw, bw) subjected to the two-dimensional windowing process before the Fourier transform.
F_L (u, v) = Fourier {Lw (x, y) −L_DC × w (x, y)}
F_a (u, v) = Fourier {aw (x, y) −a_DC × w (x, y)} (6)
F_b (u, v) = Fourier {bw (x, y) −b_DC × w (x, y)}
U and v represent frequencies. Here, when u, v = 0 (the origin of the uv coordinate), a direct current component is indicated, and u, v <0 indicates a negative frequency.

次に、ステップS306において、スペクトル領域分割部204は、フーリエ変換部203から出力された振幅スペクトルを図10のように分離する。具体的には参照となる線画像において振幅スペクトルが出現する領域(以下、忠実領域と記述)と出現しない領域(以下、妨害領域と記述)に分離する。入力画像データ1005の場合、振幅スペクトル1006の忠実領域は線の方向に対して垂直であるu軸上であり、妨害領域はu軸上以外である。入力画像データ1007の場合、振幅スペクトル1008の忠実領域は細線に対して垂直な方向、妨害領域はそれ以外である。   Next, in step S306, the spectrum region dividing unit 204 separates the amplitude spectrum output from the Fourier transform unit 203 as shown in FIG. Specifically, the reference line image is divided into a region where the amplitude spectrum appears (hereinafter referred to as a faithful region) and a region where the amplitude spectrum does not appear (hereinafter referred to as a disturbing region). In the case of the input image data 1005, the faithful region of the amplitude spectrum 1006 is on the u axis that is perpendicular to the direction of the line, and the disturbing region is other than on the u axis. In the case of the input image data 1007, the faithful region of the amplitude spectrum 1008 is the direction perpendicular to the thin line, and the disturbing region is other than that.

このとき、図10の忠実領域と妨害領域を分ける境界線1001〜1004は画像の線の傾きをc[rad]、線の傾き推定の許容誤差をe[rad]、忠実領域の幅をd[周波数]とすると次の式で表すことができる。
1001:v=tan(c−e+π/2)u+d/2(sin(c)−cos(c)tan(c−e+π/2))
1002:v=tan(c+e+π/2)u+d/2(sin(c)−cos(c)tan(c+e+π/2))
1003:v=tan(c+e+π/2)u−d/2(sin(c)−cos(c)tan(c+e+π/2))
1004:v=tan(c−e+π/2)u−d/2(sin(c)−cos(c)tan(c−e+π/2)) ・・・(7)
このとき、境界線1001〜1004に囲まれた領域が忠実領域、それ以外が妨害領域といえる。以降、妨害領域の振幅スペクトルをF_L妨害、F_a妨害、F_b妨害と記述し、忠実領域の振幅スペクトルをF_L忠実、F_a忠実、F_b忠実と記述する。
In this case, the boundary lines 1001 to 1004 that divide the faithful area and the disturbing area in FIG. 10 are c [rad] for the inclination of the line of the image, e [rad] for the tolerance of the line inclination estimation, and d [ Frequency] can be expressed by the following formula.
1001: v = tan (c−e + π / 2) u + d / 2 (sin (c) −cos (c) tan (c−e + π / 2))
1002: v = tan (c + e + π / 2) u + d / 2 (sin (c) −cos (c) tan (c + e + π / 2))
1003: v = tan (c + e + π / 2) u−d / 2 (sin (c) −cos (c) tan (c + e + π / 2))
1004: v = tan (c−e + π / 2) u−d / 2 (sin (c) −cos (c) tan (c−e + π / 2)) (7)
At this time, it can be said that the area surrounded by the boundary lines 1001 to 1004 is the faithful area, and the other area is the disturbing area. Hereinafter, the amplitude spectrum of the interference region is described as F_L interference, F_a interference, and F_b interference, and the amplitude spectrum of the faithful region is described as F_L faithful, F_a faithful, and F_b faithful.

次に、ステップS307において、妨害度算出部205は、妨害領域の振幅スペクトルF_L妨害、F_a妨害、F_b妨害を評価するためのL_妨害度、a_妨害度、b_妨害度を算出する。詳細は後述する。   Next, in step S307, the interference level calculation unit 205 calculates the L_interference level, a_interference level, and b_interference level for evaluating the amplitude spectrum F_L interference, F_a interference, and F_b interference in the interference area. Details will be described later.

次に、ステップS308において、忠実度算出部206は、忠実領域の振幅スペクトルF_L忠実、F_a忠実、F_b忠実を評価するためのL_忠実度、a_忠実度、b_忠実度を算出する。処理の詳細は後述する。   Next, in step S308, the fidelity calculation unit 206 calculates L_fidelity, a_fidelity, and b_fidelity for evaluating the amplitude spectra F_L fidelity, F_a fidelity, and F_b fidelity of the fidelity region. Details of the processing will be described later.

次に、ステップS309において、DC差算出部207は、入力画像データの直流成分を評価するためのDC差を求める。S304で算出した入力画像データの直流成分L_DC、a_DC、b_DCと参照細線テーブル部108に記憶されている参照画像における線の直流成分参照L_DC、参照a_DC、参照b_DCとの差分をとる。そしてL_DC差、a_DC差、b_DC差を算出する。詳細は後述する。   Next, in step S309, the DC difference calculation unit 207 obtains a DC difference for evaluating the direct current component of the input image data. Differences between the direct current components L_DC, a_DC, and b_DC of the input image data calculated in S304 and the direct current component references L_DC, reference a_DC, and reference b_DC of the line in the reference image stored in the reference thin line table unit 108 are obtained. Then, the L_DC difference, a_DC difference, and b_DC difference are calculated. Details will be described later.

次に、ステップS310において、再現性評価値算出部208は、S307〜S309求めた、L_妨害度、a_妨害度、b_妨害度、L_忠実度、a_忠実度、b_忠実度、L_DC差、a_DC差、b_DC差の計9個の値にそれぞれ適切な重み付け(αL、βL、χL、αa、βa、χa、αb、βb、χb)をして足し合わせ、最後にγ補正するために指数γallをかけ、得た値を出力する。
再現性評価値LN=(αL妨害度L+βL忠実度L+χLDC差L
+αa妨害度a+βa忠実度a+χaDC差a
+αb妨害度b+βb忠実度b+χbDC差b)^γall…(8)
このとき、重み(αL、βL、χL、αa、βa、χa、αb、βb、χb)と指数γallの値は評価パラメータテーブル部209から取得する。評価パラメータテーブル部209のパラメータは評価する線画像の種類によって適切な設定が記憶されていることが望ましい。例えば、電子写真の線画像用にパラメータ、ディスプレイを撮像した画像に対するパラメータなど用途別に適切なパラメータを使うことが望ましい。
Next, in step S310, the reproducibility evaluation value calculation unit 208 calculates the L_disturbance, a_disturbance, b_disturbance, L_fidelity, a_fidelity, b_fidelity, L_DC difference, a_DC obtained in S307 to S309. The difference and b_DC difference are added to each of the 9 values, and appropriate weights (αL, βL, χL, αa, βa, χa, αb, βb, χb) are added, and finally an index γall is used for γ correction. Multiply and output the value obtained.
Reproducibility evaluation value LN = (αL interference L + βL fidelity L + χLDC difference L
+ Αa Interference a + βa Fidelity a + χaDC difference a
+ Αb Interference b + βb Fidelity b + χbDC difference b) ^ γall (8)
At this time, the values of the weights (αL, βL, χL, αa, βa, χa, αb, βb, χb) and the index γall are acquired from the evaluation parameter table unit 209. It is desirable that the parameters of the evaluation parameter table unit 209 store appropriate settings depending on the type of line image to be evaluated. For example, it is desirable to use an appropriate parameter for each application such as a parameter for an electrophotographic line image and a parameter for an image captured by a display.

●妨害度算出方法
図4はS307における妨害度算出部205の妨害度算出処理手順を表すフローチャートである。前述の通り参照する線画像では、妨害領域に振幅が出現しない。そこで、評価したい線画像の妨害領域に振幅が出現していないか、出現している場合どれくらい振幅があるのかを評価する。以下、図4のフローチャートに沿って妨害度算出部205の動作を説明する。
Interference Degree Calculation Method FIG. 4 is a flowchart showing the obstruction degree calculation processing procedure of the obstruction degree calculation unit 205 in S307. In the line image referred to as described above, no amplitude appears in the disturbing area. Therefore, it is evaluated whether the amplitude does not appear in the disturbing region of the line image to be evaluated, or how much amplitude is present when it appears. Hereinafter, the operation of the disturbance degree calculation unit 205 will be described with reference to the flowchart of FIG.

まず、S401において、スペクトル領域分割部204から入力されたL、a、bそれぞれの妨害領域のスペクトル(F_L妨害、F_a妨害、F_b妨害)を視覚特性関数G_L、G_a、G_bで重み付けする。これにより、人の視認性に対応した妨害度を算出できる。
F_L妨害w(u,v)=F_L妨害(u,v)×G_L(u,v)
F_a妨害w(u,v)=F_a妨害(u,v)×G_a(u,v)
F_b妨害w(u,v)=F_b妨害(u,v)×G_b(u,v)・・・(9)
この視覚特性関数G_L、G_a、G_bは例えばVTF(Visual Transfer Function、視覚の伝達関数)や実験の結果から得られる周波数応答特性を使えば良い。ここで、VTFとは人間の視覚の空間周波数に対する感度を表す曲線である。VTFの参考文献にはR.Pdooley、”Prediction Brightness Appearance at Edges Using Linear and Non−Linear Visual Describing Functions”、APSE Annual Meeting 1975などがある。
First, in S401, the spectrum (F_L interference, F_a interference, F_b interference) of each of L, a, and b interference regions input from the spectrum region dividing unit 204 is weighted with visual characteristic functions G_L, G_a, G_b. Thereby, the disturbance degree corresponding to human visibility can be calculated.
F_L obstruction w (u, v) = F_L obstruction (u, v) × G_L (u, v)
F_a interference w (u, v) = F_a interference (u, v) × G_a (u, v)
F_b interference w (u, v) = F_b interference (u, v) × G_b (u, v) (9)
As the visual characteristic functions G_L, G_a, and G_b, for example, VTF (Visual Transfer Function) or frequency response characteristics obtained from experimental results may be used. Here, VTF is a curve representing the sensitivity to human visual spatial frequency. References to VTF include R.I. Pdolly, “Prediction Brightness Appearance at Edges Using Linear and Non-Linear Visual Describing Functions”, APSE Annual Meeting 1975, and the like.

次に、S402において、重み付けした妨害領域のパワー(振幅の2乗)を積分する。
P_L妨害=Σ F_L妨害w(u,v)^2
P_a妨害=Σ F_a妨害w(u,v)^2
P_b妨害=Σ F_b妨害w(u,v)^2・・・(10)
ここで、Σは妨害領域内の全てのu、vで和を取ることを表す。
Next, in step S402, the weighted power (amplitude squared) of the disturbing area is integrated.
P_L interference = Σ F_L interference w (u, v) ^ 2
P_a interference = Σ F_a interference w (u, v) ^ 2
P_b interference = Σ F_b interference w (u, v) ^ 2 (10)
Here, Σ represents summing all u and v in the interference area.

最後に、S403において直流成分(L_DC、a_DC、b_DC)を用いてP_L妨害、P_a妨害、P_b妨害を正規化する。具体的には、P_L妨害、P_a妨害、P_b妨害に直流成分(L_DC、a_DC、b_DC)の2乗の逆数を積算した値を適切にγ補正し、妨害度(L妨害度、a妨害度、b妨害度)として出力する。ここでγは再現性評価部208で算出する評価値が主観と良い対応がとれるように決めれば良い。
L妨害度={P_L妨害/(L_DC^2)}^γL妨害
a妨害度={P_a妨害/(a_DC^2)}^γa妨害
b妨害度={P_b妨害/(b_DC^2)}^γb妨害・・・(11)
ここで、直流成分を2乗するのは、分子のパワー(振幅の2乗)と単位を合わせるためである。また、DCの2乗で正規化する理由は、スペクトルのDC成分をそろえてスペクトルの形状を評価するためである。以上のように求めた妨害度は、値が小さいほど(最小はゼロ)妨害領域における振幅スペクトルの再現性がいいと言える。妨害度が悪化しているときは、細線に途切れやぎざぎざが発生していることが多い。
Finally, P_L interference, P_a interference, and P_b interference are normalized using direct current components (L_DC, a_DC, b_DC) in S403. Specifically, a value obtained by integrating the reciprocal of the square of the DC component (L_DC, a_DC, b_DC) to P_L interference, P_a interference, and P_b interference is appropriately γ-corrected, and the interference level (L interference level, a interference level, b) Interference level). Here, γ may be determined so that the evaluation value calculated by the reproducibility evaluation unit 208 can have a good correspondence with the subjectivity.
L Interference = {P_L Interference / (L_DC ^ 2)} ^ γL Interference a Interference == P_a Interference / (a_DC ^ 2)} ^ γa Interference b Interference = {P_b Interference / (b_DC ^ 2)} ^ γb Interference (11)
Here, the reason why the DC component is squared is to match the unit with the power of the molecule (the square of the amplitude). The reason for normalization by the square of DC is to evaluate the shape of the spectrum by aligning the DC components of the spectrum. It can be said that the smaller the value of the interference obtained as described above (the minimum is zero), the better the reproducibility of the amplitude spectrum in the interference region. When the degree of interference is getting worse, there are many breaks and jagged lines on the thin lines.

●忠実度算出方法
図5はS308における忠実度算出部206による忠実度算出処理手順を表すフローチャートである。前述の通り、理想的な線画像の場合、忠実領域にのみ振幅スペクトルが出現する。そこで、評価したい線画像の忠実領域における振幅スペクトルがどれくらい参照する線画像と異なっているのかを評価する。以下、図5のフローチャートに沿って忠実度算出部206の動作を説明する。
Fidelity Calculation Method FIG. 5 is a flowchart showing the fidelity calculation processing procedure by the fidelity calculation unit 206 in S308. As described above, in the case of an ideal line image, an amplitude spectrum appears only in the faithful region. Therefore, how much the amplitude spectrum in the faithful region of the line image to be evaluated differs from the line image to be referenced is evaluated. Hereinafter, the operation of the fidelity calculation unit 206 will be described with reference to the flowchart of FIG.

まず、S501において、スペクトル領域分割部204から入力されたL、a、bそれぞれの忠実領域のスペクトル(F_L忠実、F_a忠実、F_b忠実)を視覚特性関数H_L、H_a、H_bで重み付けする。
F_L忠実w(u,v)=F_L忠実(u,v)H_L(u,v)
F_a忠実w(u,v)=F_a忠実(u,v)H_a(u,v)
F_b忠実w(u,v)=F_b忠実(u,v)H_b(u,v)・・・(12)
この視覚特性関数H_L、H_a、H_bは妨害度と同様にVTFや実験の結果から決めればよい。この視覚特性関数は必ずしも妨害度に使った関数と同じ関数でなくて良い。
First, in S501, the spectra (F_L faithfulness, F_a faithfulness, F_b faithfulness) of L, a, and b input from the spectral region dividing unit 204 are weighted with visual characteristic functions H_L, H_a, H_b.
F_L faithful w (u, v) = F_L faithful (u, v) H_L (u, v)
F_a faithful w (u, v) = F_a faithful (u, v) H_a (u, v)
F_b faithful w (u, v) = F_b faithful (u, v) H_b (u, v) (12)
The visual characteristic functions H_L, H_a, and H_b may be determined from the VTF and the result of the experiment as well as the disturbance level. This visual characteristic function is not necessarily the same function as the function used for the disturbance degree.

次に、S502において、重み付けした忠実領域のパワーの周方向最大値(P_L_max、P_a_max、P_b_max)を算出し、それを直流成分(L_DC、a_DC、b_DC)の2乗の逆数で重み付けする。   Next, in S502, the circumferential maximum power (P_L_max, P_a_max, P_b_max) of the weighted faithful region is calculated, and weighted with the inverse of the square of the DC component (L_DC, a_DC, b_DC).

ここでDCの2乗で割っている理由は妨害度と同じ理由であるため省略する。   Here, the reason for dividing by the square of DC is the same reason as the degree of disturbance, and is omitted.

次に、S503において、参照細線テーブル部108から参照細線の忠実領域の振幅スペクトル(参照F_L忠実、参照F_a忠実、参照F_b忠実)と直流成分(参照L_DC、参照a_DC、参照b_DC)を取得する。   Next, in S503, the amplitude spectrum (reference F_L faithfulness, reference F_a faithfulness, reference F_b faithfulness) and direct current components (reference L_DC, reference a_DC, reference b_DC) of the reference fine line are acquired from the reference fine line table unit 108.

次に、S504において、S501の式(12)と同様に参照細線の忠実領域のスペクトルを視覚特性関数で重み付けする。
参照F_L忠実w(u,v)=参照F_L忠実(u,v)×H_L(u,v)
参照F_a忠実w(u,v)=参照F_a忠実(u,v)×H_a(u,v)
参照F_b忠実w(u,v)=参照F_b忠実(u,v)×H_b(u,v)…(14)
Next, in S504, the spectrum of the fidelity region of the reference thin line is weighted with the visual characteristic function in the same manner as Expression (12) in S501.
Reference F_L faithful w (u, v) = reference F_L faithful (u, v) × H_L (u, v)
Reference F_a faithful w (u, v) = reference F_a faithful (u, v) × H_a (u, v)
Reference F_b faithful w (u, v) = reference F_b faithful (u, v) × H_b (u, v) (14)

次に、S505において、S502と同様に参照細線の忠実領域のパワーの周方向最大値を算出し、直流成分の2乗の逆数で重み付けする(P_L_忠実0,P_a_忠実0,P_b_忠実0)。   Next, in S505, as in S502, the maximum value in the circumferential direction of the power of the fidelity region of the reference thin line is calculated and weighted by the reciprocal of the square of the DC component (P_L_faithful 0, P_a_faithful 0, P_b_faithful 0).

次に、S506において、線画像と参照細線の前記重み付けした周方向最大値の差の絶対値を積分する。
Dif_L忠実=Σ|P_L忠実(f)−参照P_L忠実(f)|
Dif_a忠実=Σ|P_a忠実(f)−参照P_a忠実(f)|
Dif_b忠実=Σ|P_b忠実(f)−参照P_b忠実(f)|・・・(16)
ここでΣは全てのfで和を取ることを表す。
In step S506, the absolute value of the difference between the weighted circumferential maximum values of the line image and the reference thin line is integrated.
Dif_L faithfulness = Σ | P_L faithfulness (f) −reference P_L faithfulness (f) |
Dif_a faithful = Σ | P_a faithful (f) −reference P_a faithful (f) |
Dif_b faithful = Σ | P_b faithful (f) −reference P_b faithful (f) | (16)
Here, Σ represents that the sum is obtained for all f.

最後に、S507において、前記積分値に適切な対数(γL忠実、γa忠実、γb忠実)乗してγ補正した結果を忠実度として出力する。
L忠実度={Dif_L忠実}^γL忠実
a忠実度={Dif_a忠実}^γa忠実
b忠実度={Dif_b忠実}^γb忠実・・・(17)
ここでγL忠実、γa忠実、γb忠実は再現性評価部208で算出する評価値が主観と良い対応がとれるように決めれば良い。この値は妨害度の対数と必ずしも同じでなくても良い。
Finally, in S507, the integral value is multiplied by an appropriate logarithm (γL faithfulness, γa faithfulness, γb faithfulness) and the result of γ correction is output as the fidelity.
L fidelity = {Dif_L faithful} ^ γL fidelity a fidelity = {Dif_a faithful} ^ γa faithful b fidelity = {Dif_b faithful} ^ γb faithful (17)
Here, γL faithfulness, γa faithfulness, and γb faithfulness may be determined so that the evaluation value calculated by the reproducibility evaluation unit 208 can correspond well with the subjectivity. This value does not necessarily have to be the same as the logarithm of interference.

●DC差算出方法
図6はステップS309のDC差算出部207によるDC差算出処理手順を表すフローチャートである。直流成分DCは線の濃さを表し、評価したい線画像と参照する線画像とのDC差により濃度差を評価する。以下、図6のフローチャートに沿ってDC差算出部207の動作を説明する。
DC Difference Calculation Method FIG. 6 is a flowchart showing a DC difference calculation processing procedure by the DC difference calculation unit 207 in step S309. The direct current component DC represents the darkness of the line, and the density difference is evaluated by the DC difference between the line image to be evaluated and the line image to be referenced. Hereinafter, the operation of the DC difference calculation unit 207 will be described with reference to the flowchart of FIG.

まず、S601において、参照細線テーブル部111から参照細線の直流成分(L_DC0、a_DC0、b_DC0)を取得する。   First, in S601, the direct current components (L_DC0, a_DC0, b_DC0) of the reference thin line are acquired from the reference thin line table unit 111.

次に、S602において、線画像の直流成分(L_DC、a_DC、b_DC)と参照細線の直流成分(L_DC参照、a_DC参照、b_DC参照)の相対的な差を算出し、適切にγ補正をした値(γLDC差、γaDC差、γbDC差)をDC差とする。フローチャートではウェーバーの法則に従い、
LDC差={|L_DC−参照L_DC|/|L_DC|}^γLDC差
aDC差={|a_DC−参照a_DC|/|a_DC|}^γaDC差
bDC差={|b_DC−参照b_DC|/|b_DC|}^γbDC差・・・(18)
という式を利用したが、この場合分母がゼロになってしまうこともあるため、
LDC差={|L_DC−参照L_DC|/|L_DC+α_L|}^γLDC差
aDC差={|a_DC−参照a_DC|/|a_DC+α_a|}^γaDC差
bDC差={|b_DC−参照b_DC|/|b_DC+α_b|}^γbDC差・・・(19)
(α_L,α_a,α_bは適切な実数)などとしても良い。ここでの対数(γLDC差、γaDC差、γbDC差)は妨害度、忠実度と同様に再現性評価部208で算出する評価値が主観と良い対応がとれるように決めれば良い。DC差は値が小さいほど再現性が高いと言える。
Next, in S602, the relative difference between the direct current component (L_DC, a_DC, b_DC) of the line image and the direct current component of the reference thin line (refer to L_DC, a_DC reference, b_DC) is calculated, and a value obtained by appropriately performing γ correction. (ΓLDC difference, γaDC difference, γbDC difference) is defined as a DC difference. The flow chart follows Weber's law,
LDC difference = {| L_DC−reference L_DC | / | L_DC |} ^ γLDC difference aDC difference = {| a_DC−reference a_DC | / | a_DC |} ^ γaDC difference bDC difference = {| b_DC−reference b_DC | / | b_DC | } ^ ΓbDC difference (18)
In this case, the denominator may become zero,
LDC difference = {| L_DC−reference L_DC | / | L_DC + α_L |} ^ γ LDC difference aDC difference = {| a_DC−reference a_DC | / | a_DC + α_a |} ^ γaDC difference bDC difference = {| b_DC−reference b_DC | / | b_DC + α_b | } ^ ΓbDC difference (19)
(Α_L, α_a, α_b may be appropriate real numbers). The logarithm (γLDC difference, γaDC difference, γbDC difference) here may be determined so that the evaluation value calculated by the reproducibility evaluation unit 208 can be in good correspondence with the subjectivity as well as the interference degree and fidelity. It can be said that the smaller the DC difference, the higher the reproducibility.

●細線補正部
以下、線画像補正部109を図11のブロック図と図9のフローチャートを使って説明する。なお本実施例では、元データをスクリーン処理によってハーフトーン処理した線画像を評価・補正の対象とする。
Thin Line Correction Unit The line image correction unit 109 will be described below with reference to the block diagram of FIG. 11 and the flowchart of FIG. In this embodiment, a line image obtained by halftoning the original data by screen processing is set as an evaluation / correction target.

まず、ステップS901において、線画像補正部109は、細線再現性評価部107が算出した10個の評価値(L妨害度、a妨害度、b妨害度、L忠実度、a忠実度、b忠実度、LDC差、aDC差、bDC差、再現性評価値LN)を取得する。   First, in step S901, the line image correction unit 109 calculates the ten evaluation values calculated by the thin line reproducibility evaluation unit 107 (L disturbance level, a disturbance level, b disturbance level, L fidelity, a fidelity, b faithfulness). Degree, LDC difference, aDC difference, bDC difference, reproducibility evaluation value LN).

次に、ステップS902において、再現性判定部1102は、再現性評価値LNが閾値記憶部1101に記憶されている再現性評価値の閾値以上かどうかを判定する。なお、閾値記憶部1101にはL妨害度、a妨害度、b妨害度、L忠実度、a忠実度、b忠実度、LDC差、aDC差、bDC差、再現性評価値LNの10個の評価値に対応する閾値が記憶されている。これらの閾値は、例えば、線の変化が許容し難い時の各評価値の値を閾値として設定すれば良い。これら閾値はあらかじめ設定されていても良いし、ユーザが後から調整できても良い。ここで再現性評価値LNが閾値以下ならば、補正の必要なしとして処理を終了する。   Next, in step S <b> 902, the reproducibility determination unit 1102 determines whether or not the reproducibility evaluation value LN is greater than or equal to the reproducibility evaluation value threshold stored in the threshold storage unit 1101. Note that the threshold storage unit 1101 includes 10 pieces of L obstruction, a obstruction, b obstruction, L fidelity, a fidelity, b fidelity, LDC difference, aDC difference, bDC difference, and reproducibility evaluation value LN. A threshold value corresponding to the evaluation value is stored. These threshold values may be set, for example, as the threshold values of the respective evaluation values when it is difficult to tolerate line changes. These threshold values may be set in advance or may be adjusted later by the user. Here, if the reproducibility evaluation value LN is equal to or smaller than the threshold value, the process is terminated as no correction is necessary.

次に、ステップS903において、妨害度判定部1103は、閾値記憶部1101に記憶されている妨害度が閾値を越えているかどうかを判定する。評価したい線に、参照した線にはない途切れやぎざぎざが発生している場合、妨害度は値が大きくなる。よってこの判定により線のぎざぎざや途切れの補正をするかどうかの判定を行う。   Next, in step S903, the interference level determination unit 1103 determines whether the interference level stored in the threshold storage unit 1101 exceeds the threshold value. If the line to be evaluated has a discontinuity or jaggedness that does not exist in the referenced line, the value of the disturbance level increases. Therefore, by this determination, it is determined whether to correct the jaggedness or discontinuity of the line.

まずL妨害度、a妨害度、b妨害度を合算して、総合妨害度を算出する。そして総合妨害度が、閾値記憶部1101の閾値を超えていなければ、ぎざぎざさと途切れの補正をせずに次の処理に進む。   First, the total disturbing degree is calculated by adding up the L disturbing degree, the a disturbing degree, and the b disturbing degree. If the total disturbance level does not exceed the threshold value stored in the threshold value storage unit 1101, the process proceeds to the next process without correcting the jaggedness and discontinuity.

もし、妨害度が閾値以上ならば、S904において線のぎざぎざさと途切れの補正を行う。線にぎざぎざさや途切れが発生している時は、スクリーン処理の際に用いられたスクリーンと線画像とが干渉していることが多い。そこで、元データを修正できる場合には、スクリーン処理に用いられたスクリーンを変更する。ここで変更するスクリーンは線の方向に対して直交するラインスクリーンが望ましい。   If the interference level is equal to or greater than the threshold value, the line jaggedness and discontinuity are corrected in step S904. When jaggedness or discontinuity occurs in a line, the screen used for screen processing often interferes with the line image. Therefore, when the original data can be corrected, the screen used for the screen processing is changed. The screen to be changed here is preferably a line screen orthogonal to the direction of the line.

一方元データの修正ができない場合、ぎざぎざさや途切れを補正するために、強制的にドットを打つなどの補正処理をする。なお、元データの修正が可能かどうかは、例えば、ユーザの設定によって画像を変更することが許可されているかどうかや、スクリーンを変更できる元画像が多値画像であるかどうかなどによって判定すればよい。   On the other hand, when the original data cannot be corrected, correction processing such as forcing dots is performed in order to correct jaggedness and discontinuity. Note that whether or not the original data can be corrected is determined by, for example, whether or not the user is allowed to change the image according to user settings, whether or not the original image that can change the screen is a multi-valued image, and the like. Good.

次に、S905において、忠実度判定部1105は、忠実度が閾値記憶部1101に記憶されている忠実度の閾値を越えているかどうかを判定する。妨害度判定部1103と同様に、L忠実度、a忠実度、b忠実度を合算して総合忠実度を算出し、閾値と比較する。忠実度が大きくなる要因は3つある。色ずれ、線幅、ぼけである。ここからは、3つの要因のうちもっとも忠実度を悪化させている要因の一つを補正する。   In step S <b> 905, the fidelity determination unit 1105 determines whether the fidelity exceeds the fidelity threshold stored in the threshold storage unit 1101. Similar to the interference determination unit 1103, the total fidelity is calculated by adding the L fidelity, the a fidelity, and the b fidelity, and is compared with a threshold value. There are three factors that increase fidelity. Color shift, line width, and blur. From here, one of the three factors that most deteriorates fidelity is corrected.

まずS906においてDC差判定部1107は、aDC差、bDC差が閾値を超えているかどうかを判定する。aDC差、bDC差が大きい場合、色ずれの発生により忠実度が悪化している場合が多い。そこで、aDC差、bDC差が閾値以上ならば、S908において忠実度補正部1106は画像出力装置110に対して色ずれ補正処理を行い、処理を終了する。色ずれ補正処理は、例えば、線を単色に置き換えたり、画像の出力機のレジストレーション機能によって補正を行ったりすれば良い。   First, in step S906, the DC difference determination unit 1107 determines whether the aDC difference and the bDC difference exceed a threshold value. When the aDC difference and the bDC difference are large, the fidelity is often deteriorated due to the occurrence of color misregistration. Therefore, if the aDC difference and the bDC difference are equal to or larger than the threshold values, the fidelity correction unit 1106 performs color misregistration correction processing on the image output apparatus 110 in S908, and the processing ends. In the color misregistration correction process, for example, a line may be replaced with a single color, or correction may be performed by a registration function of an image output device.

もしS906で閾値以下ならば、S907においてDC差判定部1107は、L_DC差が閾値以上かどうかを判定する。忠実度とL_DC差が大きい場合、線幅の再現性が悪いことが多い。そこでS913において忠実度補正部1106は、画像出力装置110に対して線幅補正処理を行い、処理を終了する。線幅補正は例えば、元データが修正可能であれば、元データの線幅を調整すればよい。   If it is less than the threshold value in S906, the DC difference determination unit 1107 determines in S907 whether the L_DC difference is greater than or equal to the threshold value. When the fidelity and the L_DC difference are large, the line width reproducibility is often poor. In step S <b> 913, the fidelity correction unit 1106 performs line width correction processing on the image output apparatus 110 and ends the processing. For the line width correction, for example, if the original data can be corrected, the line width of the original data may be adjusted.

さらにS906とS907においてDC差判定部1107がいずれのDC差も閾値以下であると判定した場合、ぼけの発生によって再現性が悪化していることが多い。そこで、忠実度補正部1106は、画像出力装置110に対してぼけ補正処理を行う。ぼけ補正処理は、例えば、入力画像にアンシャープマスクをかけたり、電子写真ならばレーザの出力を変えたりすれば良い。   Furthermore, when the DC difference determination unit 1107 determines that any DC difference is equal to or less than the threshold value in S906 and S907, the reproducibility often deteriorates due to the occurrence of blur. Therefore, the fidelity correction unit 1106 performs blur correction processing on the image output apparatus 110. In the blur correction process, for example, an unsharp mask may be applied to the input image, or the laser output may be changed for electrophotography.

もしS905で忠実度が閾値以下ならば、S910において、DC差判定部1007はDC差が閾値記憶部1101に記憶されているDC差の閾値を越えているかどうかを判定する。DC差が閾値以下ならば、特に補正処理は行わない。一方DC差が閾値以上ならば、DC差補正部1008は画像出力装置110に対して濃度の補正処理を行う。濃度の補正処理は、例えば、薄くなっている場合は電子写真ならばトナーの配給量を増やしたり、レーザの出力を上げたり、元データが修正可能ならば元データの濃度や線幅を増加させれば良い。逆に、濃くなっている場合は、電子写真ならばトナーの配給量を減らしたり、レーザの出力を下げたり、元データが修正可能ならば元データの濃度や線幅を減少させれば良い。以上で全ての補正処理が終了する。   If the fidelity is equal to or less than the threshold value in S905, the DC difference determination unit 1007 determines whether or not the DC difference exceeds the DC difference threshold value stored in the threshold value storage unit 1101 in S910. If the DC difference is less than or equal to the threshold value, no correction process is performed. On the other hand, if the DC difference is greater than or equal to the threshold, the DC difference correction unit 1008 performs density correction processing on the image output apparatus 110. For example, if the image is thin, the density correction process can increase the amount of toner delivered in the case of electrophotography, increase the laser output, or increase the density or line width of the original data if the original data can be corrected. Just do it. On the other hand, if it is dark, it is sufficient to reduce the amount of toner delivered in the case of electrophotography, reduce the output of the laser, or reduce the density and line width of the original data if the original data can be corrected. This completes all the correction processing.

本実施例では、妨害度→忠実度→DC差の順に優先して補正を行ったが、これらの値のうち最も値(悪化度合い)が大きい項目から優先して補正を行っても良い。   In this embodiment, correction is performed with priority in the order of interference level → fidelity → DC difference, but correction may be performed with priority given to the item having the largest value (deterioration degree) among these values.

また、プリンタに応じて補正手順を適宜変えることも有用である。具体的には、補正のし易さによって閾値を変えることで、プリンタの性能に応じた補正処理を適切に施すことができる。補正がしやすいなら低い閾値、補正し難いなら高い閾値を与えれば、プリンタが補正しやすい要因を優先して補正処理することになる。   It is also useful to appropriately change the correction procedure according to the printer. Specifically, by changing the threshold depending on the ease of correction, correction processing according to the performance of the printer can be appropriately performed. If a low threshold is given if correction is easy, and a high threshold is given if correction is difficult, correction processing is performed with priority given to factors that the printer can easily correct.

また、このフローチャートでは全ての補正処理を行う例を示したが、6つに要因のうち一部補正する処理を施しても良い。時間的制限がある場合など、必ずしもすべての補正処理をできるわけではない。そこで、本実施例における評価値を用いれば、細線の再現性を悪化させる6つの要因のうちから、補正すべき要因を適切に選択することができる。   Moreover, although the example which performs all the correction processes was shown in this flowchart, you may perform the process which corrects a part among six factors. Not all correction processes can be performed, such as when there is a time limit. Therefore, if the evaluation value in this embodiment is used, the factor to be corrected can be appropriately selected from the six factors that deteriorate the reproducibility of the thin line.

以上のようにこれまで細線の再現性を妨げる6つの要因は独立して評価されていたが、本実施例によれば、総合的に細線を評価することができる。   As described above, the six factors that hinder the reproducibility of the fine lines have been evaluated independently, but according to the present embodiment, the fine lines can be comprehensively evaluated.

●評価項目との対応
以上説明した評価値と先行技術で挙げた評価項目「線幅」、「ぎざぎざさ」、「線の濃さ」、との対応を図7に示す。また、図7には「ぼけ」、「途切れ」、「色ズレ」と評価値の対応も示す。6つの評価項目「線幅」、「ぎざぎざさ」、「線の濃さ」、「ぼけ」、「途切れ」、「色ずれ」はこれまで説明した評価値によって評価できる。図7の二次元振幅スペクトルから参照細線との差が分かり難い「線幅」、「ぼけ」、「色ズレ」については図8で断面図でも示す。
Correspondence with Evaluation Items FIG. 7 shows the correspondence between the evaluation values described above and the evaluation items “line width”, “jaggedness”, and “line density” mentioned in the prior art. FIG. 7 also shows correspondence between evaluation values and “blur”, “discontinuity”, and “color shift”. The six evaluation items “line width”, “jaggedness”, “line density”, “blur”, “discontinuity”, and “color shift” can be evaluated based on the evaluation values described so far. “Line width”, “blur”, and “color shift” in which the difference from the reference thin line is difficult to understand from the two-dimensional amplitude spectrum of FIG. 7 are also shown in a cross-sectional view in FIG.

701は参照した細線の周波数空間におけるスペクトルである。妨害領域のパワーはゼロであり、忠実領域(u軸)にパワーが存在する。振幅の形は図8の参照振幅スペクトル801のようなsinc関数になる。   Reference numeral 701 denotes a spectrum of the referenced thin line in the frequency space. The power of the disturbing area is zero, and power exists in the faithful area (u axis). The shape of the amplitude is a sinc function like a reference amplitude spectrum 801 in FIG.

702は線幅のみ変わった時の周波数空間におけるスペクトルである。参照細線と同じく妨害領域のパワーはゼロだが、忠実領域のパワーが出現する周波数帯が変わる。これは、802のように線幅が変わるとsinc関数の幅が変わるためである。よって、線幅の差が変わると妨害度はゼロだが忠実度の値が大きくなる。   Reference numeral 702 denotes a spectrum in the frequency space when only the line width is changed. Like the reference thin line, the power of the interference area is zero, but the frequency band in which the power of the faithful area appears changes. This is because the width of the sinc function changes when the line width changes as in 802. Therefore, if the line width difference changes, the interference level is zero, but the fidelity value increases.

703は線がぎざぎざになった時の周波数空間におけるスペクトルである。妨害領域にランダムなパワーが発生し、忠実領域のパワーは参照画像の細線と比べて高周波成分が減衰する。結果として妨害度、忠実度ともに大きくなる。   Reference numeral 703 denotes a spectrum in the frequency space when the line becomes jagged. Random power is generated in the disturbing area, and the high-frequency component of the power in the faithful area is attenuated as compared with the thin line of the reference image. As a result, both interference and fidelity increase.

704は(線の)濃さが変わった時の周波数空間におけるスペクトルである。妨害領域のパワーはゼロである。忠実領域では、パワーの形(周波数帯)は参照細線と変わらないが、そのパワーの大きさ(DC成分)が異なる。よって、妨害度と忠実度はゼロだが、DC差が大きくなる。   Reference numeral 704 denotes a spectrum in the frequency space when the density changes. The interference area power is zero. In the faithful region, the power form (frequency band) is not different from the reference thin line, but the power magnitude (DC component) is different. Thus, the interference and fidelity are zero, but the DC difference is large.

705は線にぼけが発生した時の周波数空間におけるスペクトルである。妨害領域のパワーはゼロだが、忠実領域のパワーは参照細線と比べて高周波成分が減衰する。線がぼけた時の振幅スペクトル803と参照振幅スペクトル801とを比べると、高周波成分の振幅が減衰していることがわかる。よって、妨害度はゼロだが忠実度が大きくなる。   Reference numeral 705 denotes a spectrum in the frequency space when the line is blurred. Although the power in the disturbing area is zero, the high-frequency component is attenuated in the power in the faithful area compared to the reference thin line. Comparing the amplitude spectrum 803 when the line is blurred and the reference amplitude spectrum 801, it can be seen that the amplitude of the high frequency component is attenuated. Therefore, the obstruction degree is zero, but the fidelity is increased.

706は色ズレが起こった時の周波数空間におけるスペクトルである。妨害領域のパワーはゼロだが、忠実領域のパワーが参照細線の場合と異なる周波数帯に出現する。色ずれが起きた時の振幅スペクトル804と参照振幅スペクトル801とを比べると、関数の形が大きく変わっていることが分かる。よって、妨害度はゼロだが忠実度が大きくなる。   Reference numeral 706 denotes a spectrum in the frequency space when color misregistration occurs. The interference area power is zero, but the faithful area power appears in a frequency band different from that of the reference thin line. Comparing the amplitude spectrum 804 and the reference amplitude spectrum 801 when color misregistration occurs, it can be seen that the shape of the function is greatly changed. Therefore, the obstruction degree is zero, but the fidelity is increased.

707は線に途切れが発生した時の周波数空間におけるスペクトルである。忠実領域のパワーは参照細線と変わらないが、途切れによる縦方向の形の変化のため妨害領域にパワーが発生する。よって、妨害度が大きくなる。   Reference numeral 707 denotes a spectrum in the frequency space when the line is interrupted. The power of the faithful area is the same as that of the reference thin line, but power is generated in the disturbing area due to the change in the vertical shape due to the break. Therefore, the degree of disturbance increases.

以上説明した通り、妨害度、忠実度、DC差によって細線再現性を低下させる6つの要因を総合的に評価できることを示した。   As described above, it has been shown that the six factors that reduce the fine line reproducibility can be comprehensively evaluated by the interference, fidelity, and DC difference.

以上説明したように本実施例によれば、スキャナなどの入力機器から取得した線画像に対して、複数の要因によって起こる細線再現性の悪化を総合的に評価し、適切に悪化の原因に対する補正を行うことが可能となる。   As described above, according to the present embodiment, the line image acquired from an input device such as a scanner is comprehensively evaluated for the deterioration of fine line reproducibility caused by a plurality of factors, and appropriately corrected for the cause of the deterioration. Can be performed.

また、従来の独立して6つの要因を評価・補正する場合に比べて、優先度の高い順や線の再現性を悪化させている順に、再現性悪化の要因に対する補正をすることができる。   In addition, as compared with the conventional case where six factors are evaluated and corrected independently, correction of the factors of deterioration in reproducibility can be performed in the order of higher priority and in the order of decreasing line reproducibility.

さらには、補正機能が限られている場合や時間的制約がある場合には、本実施例の評価方法を用いることで、補正の最適な組み合わせを選択することもできる。   Furthermore, when the correction function is limited or when there is a time constraint, an optimal combination of corrections can be selected by using the evaluation method of this embodiment.

(その他の実施例)
本実施例における細線補正部では、総合妨害度や総合忠実度を用いて評価する例を示したが、これに限らない。L妨害度、a妨害度、b妨害度、L忠実度、a忠実度、b忠実度全て個別に閾値と比較してもよい。また全てを用いるのではなく、一部を用いてもよい。
(Other examples)
In the thin line correction unit according to the present embodiment, an example in which the evaluation is performed using the total disturbance degree and the total fidelity is shown, but the present invention is not limited thereto. The L interference degree, a interference degree, b interference degree, L fidelity, a fidelity, and b fidelity may all be individually compared with a threshold value. Moreover, you may use one part instead of using all.

また、本実施例で示した周波数空間におけるスペクトルの算出方法は全く同様である必要はない。   Further, the spectrum calculation method in the frequency space shown in the present embodiment need not be exactly the same.

また、本発明は、上述した実施例の機能(例えば、上記のフローチャートにより示される機能)を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給することによっても実現できる。この場合、そのシステム或いは装置のコンピュータ(又はCPUやMPU)が、コンピュータが読み取り可能に記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することにより、上述した実施例の機能を実現する。   The present invention can also be realized by supplying a storage medium storing software program codes for realizing the functions of the above-described embodiments (for example, the functions shown in the above flowchart) to a system or apparatus. In this case, the functions of the above-described embodiments are realized by the computer (or CPU or MPU) of the system or apparatus reading and executing the program code stored in the storage medium so that the computer can read the program code.

Claims (9)

入力画像の周波数空間におけるスペクトルを算出するスペクトル算出手段と、
前記入力画像に対応する周波数空間における参照スペクトルを取得する参照情報取得手段と、
前記入力画像のスペクトルと前記参照スペクトルとを比較して、前記入力画像を評価する評価手段と、
前記評価手段による結果に応じて、前記入力画像を補正する補正手段
とを有し、
前記評価手段は、前記参照スペクトルにおいて振幅が出現する領域と、振幅が出現しない領域とを分けて、前記入力画像のスペクトルと前記参照スペクトルとを比較する
ことを特徴とする画像補正装置。
Spectrum calculating means for calculating a spectrum in the frequency space of the input image;
Reference information acquisition means for acquiring a reference spectrum in a frequency space corresponding to the input image;
An evaluation means for evaluating the input image by comparing the spectrum of the input image with the reference spectrum;
Correction means for correcting the input image according to the result of the evaluation means,
The evaluation unit divides a region where amplitude appears in the reference spectrum and a region where amplitude does not appear, and compares the spectrum of the input image with the reference spectrum.
前記評価手段は、前記振幅が出現しない領域における前記入力画像のスペクトルと前記参照スペクトルとを比較することを特徴とする請求項1に記載の画像補正装置。   The image correction apparatus according to claim 1, wherein the evaluation unit compares the spectrum of the input image with the reference spectrum in a region where the amplitude does not appear. 前記評価手段は、前記振幅が出現する領域における前記入力画像のスペクトルと前記参照スペクトルとを比較することを特徴とする請求項1に記載の画像補正装置。   The image correction apparatus according to claim 1, wherein the evaluation unit compares the spectrum of the input image with the reference spectrum in a region where the amplitude appears. さらに、前記入力画像の直流成分を算出する直流成分算出手段と、
前記直流成分によって、前記入力画像のスペクトルを正規化する正規化手段とを有することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の画像補正装置。
Furthermore, DC component calculation means for calculating a DC component of the input image,
4. The image correction apparatus according to claim 1, further comprising a normalizing unit that normalizes a spectrum of the input image based on the DC component. 5.
前記評価手段は、前記入力画像のスペクトルに視覚特性に応じた関数を乗じた結果に基づいて、評価値を算出することを特徴とする請求項1ないし4のいずれか一項に記載の画像補正装置。   5. The image correction according to claim 1, wherein the evaluation unit calculates an evaluation value based on a result obtained by multiplying the spectrum of the input image by a function corresponding to a visual characteristic. apparatus. 前記評価手段は、前記参照スペクトルの振幅が出現する領域における前記画像のスペクトルと前記参照スペクトルとの差分に基づいて忠実度を算出する忠実度算出手段と、
前記参照スペクトルの振幅が出現しない領域における前記入力画像のスペクトルと前記参照スペクトルとの差分に基づいて妨害度を算出する妨害度算出手段とを有することを特徴とする請求項1乃至5いずれか一項に記載の画像補正装置。
The evaluation unit is a fidelity calculation unit that calculates a fidelity based on a difference between the spectrum of the image and the reference spectrum in a region where the amplitude of the reference spectrum appears.
6. Interference degree calculating means for calculating an interference degree based on a difference between the spectrum of the input image and the reference spectrum in a region where the amplitude of the reference spectrum does not appear. The image correction apparatus according to item.
前記評価手段は、前記参照スペクトルの振幅が出現する領域における前記画像のスペクトルと前記参照スペクトルとの差分に基づいて忠実度を算出する忠実度算出手段と、
前記参照スペクトルの振幅が出現しない領域における前記入力画像のスペクトルと前記参照スペクトルとの差分に基づいて妨害度を算出する妨害度算出手段とを有し、
前記補正手段は、前記直流成分、前記忠実度、前記妨害度に基づいて、前記入力画像を補正することを特徴とする請求項に記載の画像補正装置。
The evaluation unit is a fidelity calculation unit that calculates a fidelity based on a difference between the spectrum of the image and the reference spectrum in a region where the amplitude of the reference spectrum appears.
Interference level calculation means for calculating a disturbance level based on a difference between the spectrum of the input image and the reference spectrum in a region where the amplitude of the reference spectrum does not appear,
The image correction apparatus according to claim 4 , wherein the correction unit corrects the input image based on the DC component, the fidelity, and the interference.
入力画像の周波数空間におけるスペクトルを算出するスペクトル算出工程と、
前記入力画像に対応する周波数空間における参照スペクトルを取得する参照情報取得工程と、
前記入力画像のスペクトルと前記参照スペクトルとを比較して、前記入力画像を評価する評価工程と、
前記評価工程による結果に応じて、前記入力画像を補正する補正工程
とを有し、
前記評価工程は、前記参照スペクトルにおいて振幅が出現する領域と、振幅が出現しない領域とを分けて、前記入力画像のスペクトルと前記参照スペクトルとを比較する
ことを特徴とする画像補正方法。
A spectrum calculation step of calculating a spectrum in the frequency space of the input image;
A reference information acquisition step of acquiring a reference spectrum in a frequency space corresponding to the input image;
An evaluation step of evaluating the input image by comparing the spectrum of the input image with the reference spectrum;
A correction step of correcting the input image according to the result of the evaluation step,
In the image correction method, the evaluation step divides a region where amplitude appears in the reference spectrum and a region where amplitude does not appear, and compares the spectrum of the input image with the reference spectrum.
請求項1から請求項7の何れか一項に記載の画像補正装置の各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。   A computer program for causing a computer to function as each unit of the image correction apparatus according to any one of claims 1 to 7.
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