JP5856593B2 - 色分解装置、色分解方法および色分解プログラム - Google Patents

Description

本発明は色分解装置、色分解方法および色分解プログラムに係り、特に印刷用の画像データから、印刷装置で使用される色に色分解する色分解装置、色分解方法および色分解プログラムに関する。

画像データを印刷する際には、画像データを色材（例えば、プロセスカラー（ＣＭＹＫ））ごとの網点画像に色分解し、各色材に対応する網点が形成された印刷版を用いて重ね刷りを行うことにより、画像データの階調が表現される。このように複数の色材に対応する網点画像を重ね合わせる場合、網点の位置や角度、スクリーン線数、形状によって、モアレやロゼッタパターンなどの像構造を有する模様が発生する場合がある。

特許文献１には、画像データを色分解する際に、網点画像における強い周期性を有するノイズ情報を評価する方法が開示されている。特許文献１では、印刷されたパッチ画像を読み込み、その画像データの各画素データをＲＧＢデータに分解し、均等色空間の色情報（例えば、Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）に変換して最適化部１２に転送する。そして、最適化部１２は、ＵＩ部１１により選択された粒状度、インク濃度のパラメータおよびＬ＊に基づいて、粒状性評価値を算出する（段落［００１９］〜［００２３］）。

特開２００７−１１６２８７号公報

特許文献１によれば、色分解を行う場合、すべてのデバイス信号値（１色につき２５６色）の組み合わせに対応するパッチを印刷し、このパッチの画像から色情報を取得して粒状度の評価値を算出する。このため、２色への色分解を行う場合には、２５６×２５６（＝６５５３６）という多数のパッチを印刷して測定する必要がある。ＣＭＹＫの４色への色分解を行う場合には、膨大な数のパッチを印刷して測定することになるため手間がかかる。更に、粒状度などの評価値は網点の種類によっても異なるので、網点の種類毎に印刷・測定の作業が必要となり負荷が大きい。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、モアレやロゼッタパターンなどの像構造の発生を防止するための色分解を容易に行うことが可能な色分解装置、色分解方法および色分解プログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の第１の態様に係る色分解装置は、連続調画像データから、印刷装置において画像を構成する網点の形状および配置を示す色材ごとの２値画像データを作成する際に、印刷装置において再現する色の目標値を取得する目標値取得手段と、連続調画像データを色材ごとの２値画像データに変換するための網点ごとの閾値の情報を含む網点閾値データを取得する網点閾値データ取得手段と、印刷装置におけるデバイス信号値と表色系の値との対応関係を示す印刷プロファイルを取得する印刷プロファイル取得手段と、目標値取得手段により取得した色の目標値と、印刷プロファイルに基づいて、印刷装置において目標値に対応する色を再現するためのデバイス信号値の候補を算出し、するデバイス信号値候補算出手段と、網点閾値データを用いてデバイス信号値の候補に２値化処理を施して、各候補について色材ごとの２値画像データを生成し、色材ごとの２値画像データを重ねることにより、印刷装置によって印刷物上に形成される画像のシミュレーションを行って、印刷装置の印刷版上の網点の配置および形状を推定する版上網点形状推定処理と、この印刷版を用いて印刷物上に形成される網点の配置および形状を推定する印刷物上網点形状推定処理を行うシミュレーション手段と、デバイス信号値の候補ごとに、目標値に対応する色との間の色差を示す色の評価値を保持する色評価値保持手段と、印刷物上に形成される画像のシミュレーションの結果に基づいて、デバイス信号値の候補ごとに画質の評価値を算出する画質評価値算出手段と、色の評価値および画質の評価値に基づいてデバイス信号値の候補の中から、印刷装置において目標値に対応する色を再現するためのデバイス信号値を決定する色分解手段とを備える。

本態様によれば、デバイス信号値ごとのパッチの印刷および測定を行うことなく、より簡易な演算により、色差の抑制および像構造の発生の抑制が可能な最適な色分解を実現することができる。

本発明の第２の態様に係る色分解装置は、第１の態様において、シミュレーション手段は、印刷装置において、２値画像データに対応する網点を形成したときにおける応答特性に基づいて、印刷装置によって網点を印刷するときに生じる網点の形状の変化を考慮して２値画像データを生成するように構成したものである。

本発明の第３の態様に係る色分解装置は、第１または第２の態様において、デバイス信号値の各候補について、各色材の網点面積率に基づいてインクコストの評価値を算出するインクコスト評価値算出手段を更に備え、色分解手段は、色の評価値、画質の評価値およびインクコストの評価値に基づいて、印刷装置において目標値に対応する色を再現するためのデバイス信号値を決定するように構成したものである。

本発明の第４の態様に係る色分解装置は、第１から第３の態様において、各評価値に対して重み係数をそれぞれ設定する重み係数設定手段と、重み係数設定手段によって設定された重み係数を用いて、各評価値の重み付け加算を行うことにより、デバイス信号値の候補ごとに総合評価値を算出する総合評価値算出手段とを更に備え、色分解手段は、総合評価値に基づいて、印刷装置において目標値に対応する色を再現するためのデバイス信号値を決定するように構成したものである。

本発明の第５の態様に係る色分解装置は、第１から第４の態様において、目標値取得手段は、色を特定するための識別子の入力を受け付けるか、色を測定することにより、印刷装置において再現する色の目標値を取得するように構成したものである。

本発明の第６の態様は、色分解装置によって実行される色分解方法であって、連続調画像データから、印刷装置において画像を構成する網点の形状および配置を示す色材ごとの２値画像データを作成する際に、印刷装置において再現する色の目標値を取得する目標値取得工程と、連続調画像データを色材ごとの２値画像データに変換するための網点ごとの閾値の情報を含む網点閾値データを取得する網点閾値データ取得工程と、印刷装置におけるデバイス信号値と表色系の値との対応関係を示す印刷プロファイルを取得する印刷プロファイル取得工程と、目標値取得工程により取得した色の目標値と、印刷プロファイルに基づいて、印刷装置において目標値に対応する色を再現するためのデバイス信号値の候補を算出するデバイス信号値候補算出工程と、網点閾値データを用いてデバイス信号値の候補に２値化処理を施して、各候補について色材ごとの２値画像データを生成し、色材ごとの２値画像データを重ねることにより、印刷装置によって印刷物上に形成される画像のシミュレーションを行って、印刷装置の印刷版上の網点の配置および形状を推定する版上網点形状推定処理と、この印刷版を用いて印刷物上に形成される網点の配置および形状を推定する印刷物上網点形状推定処理を行うシミュレーション工程と、デバイス信号値の候補ごとに、目標値に対応する色との間の色差を示す色の評価値を保持する色評価値保持工程と、印刷物上に形成される画像のシミュレーションの結果に基づいて、デバイス信号値の候補ごとに画質の評価値を算出する画質評価値算出工程と、色の評価値および画質の評価値に基づいてデバイス信号値の候補の中から、印刷装置において目標値に対応する色を再現するためのデバイス信号値を決定する色分解工程とを備える。

本発明の第７の態様に係る色分解プログラムは、連続調画像データから、印刷装置において画像を構成する網点の形状および配置を示す色材ごとの２値画像データを作成する際に、印刷装置において再現する色の目標値を取得する目標値取得機能と、連続調画像データを色材ごとの２値画像データに変換するための網点ごとの閾値の情報を含む網点閾値データを取得する網点閾値データ取得機能と、印刷装置におけるデバイス信号値と表色系の値との対応関係を示す印刷プロファイルを取得する印刷プロファイル取得機能と、目標値取得機能により取得した色の目標値と、印刷プロファイルに基づいて、印刷装置において目標値に対応する色を再現するためのデバイス信号値の候補を算出するデバイス信号値候補算出機能と、網点閾値データを用いてデバイス信号値の候補に２値化処理を施して、各候補について色材ごとの２値画像データを生成し、色材ごとの２値画像データを重ねることにより、印刷装置によって印刷物上に形成される画像のシミュレーションを行って、印刷装置の印刷版上の網点の配置および形状を推定する版上網点形状推定処理と、この印刷版を用いて印刷物上に形成される網点の配置および形状を推定する印刷物上網点形状推定処理を行うシミュレーション機能と、デバイス信号値の候補ごとに、目標値に対応する色との間の色差を示す色の評価値を保持する色評価値保持機能と、印刷物上に形成される画像のシミュレーションの結果に基づいて、デバイス信号値の候補ごとに画質の評価値を算出する画質評価値算出機能と、色の評価値および画質の評価値に基づいてデバイス信号値の候補の中から、印刷装置において目標値に対応する色を再現するためのデバイス信号値を決定する色分解機能とをコンピュータに実現させる。

本発明によれば、色差の大きさを示す色差評価値に加えて、網点重なりベタ明度画像のパワースペクトルと視覚特性のパワースペクトルとを用いて算出した画質評価値を用いて色分解を行うので、特色との間で生じる色差を抑制しつつ、モアレやロゼッタパターンのような像構造の発生を抑制することができる。更に、網点重なりシミュレーションを行うことにより、デバイス信号値ごとのパッチの印刷および測定を行うことなく、より簡易な演算により、色差の抑制および像構造の発生の抑制が可能な最適な色分解を実現することができる。

図１は、本発明の一実施形態に係る画像形成システムの構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の一実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。 図３は、網点重なりシミュレーションの基本処理を説明するための図である。 図４は、デバイス信号値（ＣＭＹＫ）の候補から単色の網点画像を生成する処理を説明するための図である。 図５は、網点形状変化の推定処理を行う場合の網点重なりシミュレーション処理部の構成を示すブロック図である。 図６は、版上網点形状推定処理部の構成を示すブロック図である。 図７は、印刷物上網点形状推定処理部の構成を示すブロック図である。 図８は、システム応答特性の推定処理を説明するためのブロック図である。 図９（ａ）は、応答特性取得用網点画像データを示す平面図であり、図９（ｂ）は、印刷版（版現物）における網点の形状を示す平面図であり、図９（ｃ）は、印刷物（印刷物現物）における網点の形状を示す平面図である。 図１０（ａ）から図１０（ｆ）は、露光応答特性の例を示すグラフである。 図１１は、露光応答特性推定部の構成を示すブロック図である。 図１２は、印刷応答特性推定部の構成を示すブロック図である。 図１３は、画質評価値算出部における演算処理を示すブロック図である。 図１４は、観察距離（Ｌ）を３００（ｍｍ）とした場合における視覚特性（Dooley−Shaw関数）を示すグラフである。 図１５（ａ）から図１５（ｄ）は、網点重なりベタ明度画像のパワースペクトルの例を示すグラフである。 図１６は、本発明の一実施形態に係る色分解処理を示すフローチャートである。 図１７は、色分解結果を選択するためのＧＵＩを示す図である。

以下、添付図面に従って本発明に係る色分解装置、色分解方法および色分解プログラムの実施の形態について説明する。

［画像形成システムの構成］
図１は、本発明の一実施形態に係る画像形成システムの構成を示すブロック図である。

図１に示すように、本実施形態に係る画像形成システム１０は、画像処理装置１００と、製版装置２００と、印刷装置３００を備えている。

印刷用画像データＤ１０は、連続調の画像信号を含んでいる。画像処理装置１００は、入力された印刷用画像データＤ１０に対して色分解処理を行い、印刷装置３００において用いられる色材（本実施形態では、シアン（Ｃ），マジェンダ（Ｍ），黄（Ｙ），黒（Ｋ）の４色）ごとの網点画像を示す製版用データＤ２０を作成して製版装置２００に出力する。

製版装置２００は、画像処理装置１００から供給された製版用データＤ２０に基づいて、複数の網点に対応する突起部を備える印刷版２５０を作成するＣＴＰ（Computer To Plate）描画装置である。製版装置２００は、レーザ彫刻機を備えており、印刷版２５０の主面に複数の網点に対応する突起部を彫刻することにより、印刷版２５０を作成する。印刷版２５０の材料としては、フレキソ印刷の場合、例えば、ゴムシート、光硬化性樹脂シート等の高弾性材料が用いられる。

印刷装置３００は、製版装置２００により作成された印刷版２５０に色材（インク）を付与し、記録媒体（記録紙）の版面にインクを転移させて印刷物４００を形成する。フレキソ印刷の場合、記録紙として、印刷用途の枚葉紙、ロール紙に加えて、表面の凹凸形状が大きい印刷媒体（例えば、段ボール紙、フイルム、布）等が用いられる。印刷装置３００は、製版装置２００とともに、記録紙の版面に画像を形成する画像形成装置を構成する。

［画像処理装置の構成］
図２は、本発明の一実施形態に係る画像処理装置（色分解装置）の構成を示すブロック図である。

図２に示す画像処理装置１００は、印刷装置３００において再現する色の目標値を取得する。そして、画像処理装置１００は、色分解処理を行って、上記取得した色の目標値と印刷プロファイルに基づいて、印刷装置３００において最適なデバイス信号値を取得する。

図２において、特色データベース（ＤＢ）１０２および測色部１０４が目標値取得手段を構成し、網点閾値データ格納部１１２および網点重なりシミュレーション部１１４が網点閾値データ取得手段を構成し、デバイス信号値候補算出部１０６および印刷プロファイル格納部１０８が印刷プロファイル取得手段を構成し、デバイス信号値候補算出部１０６、色評価値保持部１１０、網点重なりシミュレーション部１１４、画質評価値算出部１１６、総合評価値算出部１１８および最適値決定部１２０が色分解手段を構成する。

なお、本実施形態では、色の目標値を表す表色系および印刷プロファイルにおける表色
系として、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊表色系（JIS (Japanese Industrial Standards Committee) Z 8729）を用いる例について説明するが、本発明の表色系はこれに限定されるものではない。例えば、国際照明委員会（ＣＩＥ）が定めるＸＹＺ表色系（輝度（明るさ）を含む刺激値Ｙ、色の刺激値Ｘ，Ｚ）、Ｙｘｙ表色系（輝度Ｙ、色度座標ｘ，ｙ）、Ｌ^＊ｕ^＊ｖ^＊表色系（JIS Z 8518）のほか、ＨＳＶ表色系（色相Ｈ（hue）、彩度Ｓ（saturation）、明度Ｖ（value）またはＢ（brightness））、ＨＬＳ表色系（色相Ｈ（hue）、彩度Ｓ（saturation）、輝度Ｌ（luminance））、ＹＣｂＣｒ表色系（輝度Ｙ、色差Ｃｂ，Ｃｒ）を用いることが可能である。

〈特色の取得〉
特色データベース（特色ＤＢ）１０２には、ＰＡＮＴＯＮＥ、ＤＩＣ、ＴＯＹＯ等のインクメーカーの色見本帳における特色の番号（識別子、特色ＩＤ）と、特色ＩＤに対応する表色系の値（本実施形態では、Ｌａｂ値（明度値Ｌ^＊、色度値ａ^＊，ｂ^＊））との対応関係を示すルックアップテーブル（ＬＵＴ）が格納されている。画像処理装置１００は、ユーザから印刷物４００上において再現する目標となる色を特定するための特色ＩＤの入力を受け付けて、入力された特色ＩＤに対応する表色系の値（Ｌａｂ値）を特色ＤＢ１０２から取得する。

測色部１０４は、測色機（例えば、分光測色機等の光学測色機）を備えている。測色部１０４は、印刷物４００上において再現する目標の色を特定するための特色が塗布された特色現物（例えば、カラーチップ、印刷物）または色が測定可能な物（色見本となる物）の色に対応する表色系の値（Ｌａｂ値）を、測色機を用いて測定する。

上記特色ＩＤにより特定された特色のＬａｂ値、または測色機により測定された特色のＬａｂ値（印刷物４００上で再現する目標の色を示す目標値）は、デバイス信号値候補算出部１０６に出力される。

なお、本実施形態では、ＣＭＹＫの４色に色分解する例について説明するが、印刷装置３００における色材の数および種類はこれに限定されるものではない。例えば、色材の数が３色（例えば、ＣＭＹ）の場合にも、本発明に係る色分解方法を適用することができる。また、色材の数が５色以上（例えば、ＣＭＹＫ＋追加の特色１色（例えば、ユーザが指定する色、またはユーザ指定の色の色相に基づいて画像処理装置１００が選択した色）の５色、ＣＭＹＫ＋追加の特色２色（例えば、「橙（Ｏ）、緑（Ｇ）」、「橙（Ｏ）、紫（Ｖ）」）の６色、ＣＭＹＫ＋追加の特色３色（例えば、「赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）」、「Ｏ、Ｇ、Ｖ」）の７色）の場合にも、本発明に係る色分解方法を適用することができる。

〈デバイス信号値候補および色評価値の算出〉
印刷プロファイル格納部１０８には、色材（例えば、プロセスカラー（ＣＭＹＫ））に対応するデバイス信号値と表色系の値（本実施形態では、Ｌａｂ値）の対応関係を示すルックアップテーブル（ＬＵＴ；デバイス信号値を表色系の値（Ｌａｂ値）に変換するための印刷プロファイル）が格納されている。ここで、印刷プロファイルとしては、例えば、インターナショナル・カラー・コンソーシアム（International Color Consortium：ＩＣＣ）のプロファイルのＡ２Ｂ１テーブルを使用することができる。なお、色空間変換の方法としては、Ａ２Ｂ１（Relative Colormetric（測色一致））以外に、Ａ２Ｂ０（Perceptual（知覚的な一致））、Ａ２Ｂ２（Saturation（彩度が強調される））があるが、Ａ２Ｂ１テーブルを採用した場合には、相対的な色域が維持されるので、色域（Ｇａｍｕｔ）変換（圧縮）の影響を最小限にすることができる。

デバイス信号値候補算出部１０６は、色材（例えば、プロセスカラー（ＣＭＹＫ））に
対応するデバイス信号値を表色系の値（Ｌａｂ値）に変換するための印刷プロファイルを印刷プロファイル格納部１０８から取得する。そして、デバイス信号値候補算出部１０６は、この印刷プロファイルを用いて逆演算を行うことにより、記録紙上に再現する目標のＬａｂ値（目標Ｌａｂ値）を、許容色差の範囲内で再現可能なデバイス信号値（印刷装置３００におけるＣＭＹＫ値）の候補（（ｃ１，ｍ１，ｙ１，ｋ１），（ｃ２，ｍ２，ｙ２，ｋ２），（ｃ３，ｍ３，ｙ３，ｋ３），…）を算出する。

具体的には、デバイス信号値候補算出部１０６は、許容色差をｄＥａ、目標Ｌａｂ値を（Ｌｔ，ａｔ，ｂｔ）、印刷プロファイル（ＬＵＴ）に（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）を入力したときの出力値（Ｌａｂ値）を（Ｌｐ，ａｐ，ｂｐ）＝ＬＵＴ（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）としたときに、下記の［数１］の条件を満たすＣＭＹＫ値を探索し、ＣＭＹＫ値の候補を求める。

なお、［数１］において、許容色差ｄＥａの値は、印刷装置３００における色の再現精度等を考慮して、ユーザが指定できるようにしてもよい。また、許容色差ｄＥａの値は、あらかじめ決められた値（例えば、３）であってもよい。

ＣＭＹＫ値の候補の探索方法としては、Ｎｅｗｔｏｎ法等を採用することができる。また、ＣＭＹＫ値の候補の探索においては、［数１］の条件を満たすＣＭＹＫ値をすべて探索するようにしてもよい。

また、デバイス信号値の候補の算出時には、許容色差を用いなくてもよい。この場合、例えば、デバイス信号値の候補の合計数（Ｎ）を設定しておき、探索範囲内において、色差ｄＥが小さい順にＮ個の候補を選択するようにしてもよい。

上記の探索の結果得られたＣＭＹＫ値の各候補に対応する色差ｄＥは、デバイス信号値候補算出部１０６から色評価値保持部（色評価値保持手段）１１０に出力される。色評価値保持部１１０は、この色差ｄＥを、ＣＭＹＫ値の各候補に対応する色評価値（Ｅ）として保持する。

なお、上記［数１］はＬ^＊ａ^＊ｂ^＊表色系における色差ΔＥ^＊ａｂの計算式であるが、ほかの色差の計算式（例えば、ＣＩＥ ＤＥ２０００（Commission International d'Eclairage 2000）における色差ΔＥ００の計算式）を用いてもよい。また、ＣＭＹＫ値の候補の探索に使用する色差の計算式の種類をユーザが指定できるようにしてもよい。

また、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊表色系以外の表色系を用いる場合であっても、上記と同様の方法で色差を計算することが可能である。

〈網点重なりシミュレーション処理〉
網点閾値データ格納部１１２には、色材（プロセスカラー（ＣＭＹＫ））ごとの連続調画像データを２値化するための網点閾値データが格納されている。

網点重なりシミュレーション部（シミュレーション手段）１１４は、各色材（ＣＭＹＫ）に対応する２値画像データを印刷したときに形成される画像の予測（シミュレーション）を行う。具体的には、網点重なりシミュレーション部１１４は、デバイス信号値候補算出部１０６によって算出されたデバイス信号値の各候補から、上記網点閾値データを用い
て、色材（ＣＭＹＫ）ごとの単純（平網）網点画像データ（２値画像データ）を作成する。

図３は、網点重なりシミュレーションの基本処理を説明するための図である。図４は、デバイス信号値（ＣＭＹＫ）の候補から単色の網点画像を生成する処理を説明するための図である。

まず、網点重なりシミュレーション部１１４は、各色材（プロセスカラー（ＣＭＹＫ））に対応する網点閾値データを網点閾値データ格納部１１２から取得する。そして、図３に示すように、網点重なりシミュレーション部１１４は、デバイス信号値候補算出部１０６によって算出されたデバイス信号値の候補（色材（ＣＭＹＫ）ごとの連続調画像データ）をラスタ変換して、デバイス信号値の候補に対応するラスタデータを得る。そして、網点重なりシミュレーション部１１４は、デバイス信号値の候補から得たラスタデータと網点閾値データとを比較して、色材（ＣＭＹＫ）ごとの（平網）網点画像データ（２値画像データ）を作成する。

具体的には、図４に示すように、網点重なりシミュレーション部１１４は、デバイス信号値候補算出部１０６によって算出されたデバイス信号の画素値（Ｇ）が網点閾値データの対応するピクセルの値（Ｔ）よりも大きい場合に（Ｇ＞Ｔ）、２値画像データにおける当該ピクセルの値を「１」とする。一方、網点重なりシミュレーション部１１４は、デバイス信号の画素値が網点閾値データの対応するピクセルの値以下の場合に（Ｇ≦Ｔ）、２値画像データにおける当該ピクセルの値を「０」とする。

次に、図３に示すように、網点重なりシミュレーション部１１４は、色材（ＣＭＹＫ）ごとの２値画像を重ね合わせることにより、各ピクセルの明度値（Ｌ^＊）の情報を含む網点重なりベタ明度画像を生成する。

網点重なりベタ明度画像においては、重なり合うＣＭＹＫの値（網点面積率が０％または１００％の２値）の組み合わせの数に対応する１６の明度値（Ｌ^＊値）の画像となる。ＣＭＹＫの組み合わせの数１６に対する明度値（Ｌ^＊値）は印刷プロファイルから取得することができる。このようにして生成された網点重なりベタ明度画像は、画質評価値算出部１１６に出力される。

表１は、印刷プロファイルから取得した明度値（Ｌ^＊値）の一例を示している。なお、表１における明度値（Ｌ^＊値）は、印刷装置３００の種類によって異なる。

なお、本実施形態では、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊表色系の明度値Ｌ^＊を用いて網点重なりシミュレーションを行っているが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、ＸＹＺ表色系、Ｙｘｙ表色系、ＹＣｂＣｒ表色系、ＨＬＳ表色系を用いる場合には、輝度値（ＹまたはＬ）の分布を示す輝度画像を用いて網点重なりシミュレーションを行ってもよい。

また、明度値または輝度値以外の成分（例えば、色度（Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊表色系の色度値ａ^＊，ｂ^＊）ないし彩度（ＨＳＶ表色系、ＨＬＳ表色系の彩度Ｓ））の分布を示す画像を用いて網点重なりシミュレーションを行ってもよい。この場合、色味に起因するノイズや像構造を評価することが可能になる。

また、明度値または輝度値とこれら以外の成分のそれぞれを用いて網点重なりシミュレーションを行ってもよい。この場合、明るさに起因するノイズや像構造（例えば、モアレ、ロゼッタパターン）だけではなく、色味に起因するノイズや像構造を評価することが可能になる。

〈網点形状の変化を推定する処理を含む網点重なりシミュレーション処理〉
なお、デバイス信号値データにおける網点と印刷物４００における網点の差異が比較的小さい印刷系（オフセット印刷等）を想定して網点重なりシミュレーションを行う場合には、図３に示す基本処理を実行すれば足りる。一方、デバイス信号値データにおける網点と印刷物４００における網点の差異が比較的大きい印刷系（フレキソ印刷等）を想定して
網点重なりシミュレーションを行う場合には、基本処理において単色（平網）網点画像を取得する前までのステップに、図５に示すように、網点形状の変化を推定する処理（網点拡がりシミュレーション）を追加することが好ましい。

図５は、網点形状変化の推定処理を行う場合の網点重なりシミュレーション処理部の構成を示すブロック図である。

図５に示す例において、網点重なりシミュレーション部１１４は、２値化処理部１５０と、版上網点形状推定部１５２と、印刷物上網点形状推定部１５４を含んでいる。図５に示す例では、２値化処理部１５０と単色（平網）網点画像データの生成処理の間に、版上網点形状推定処理と、印刷物上網点形状推定処理の２つの処理が行われる。

システム応答特性データは、画像形成システム１０の構成に応じて変化し得るデータであり、例えば、網点重なりシミュレーション部１１４のメモリに格納されている。システム応答特性データは、露光（彫刻）応答特性データと、印刷応答特性データ（転移応答特性データ）とを含んでいる。

露光応答特性データは、製版装置２００に備えられたレーザ彫刻機の光学的特性を示すものであり、印刷版２５０に網点に対応する突起部を彫刻（露光）した際に印刷版２５０上の彫刻可能な範囲（位置および大きさ）を表す点拡がり関数（Point Spread Function：ＰＳＦ）として定義される。

印刷応答特性データは、印刷装置３００においてインクを記録紙に転移させるときの転移特性を示すものであり、印刷版２５０に形成された突起部を用いて網点を印刷したときに、印刷物４００上に再現される点の範囲（位置および大きさ）を表すＰＳＦとして定義される。

版上網点形状推定部１５２は、露光（彫刻）応答特性データに基づいて、製版装置２００によって印刷版２５０に網点を形成したときにおけるデータ上の網点形状と印刷版２５０に形成される網点形状の差を推定する。

印刷物上網点形状推定部１５４は、印刷応答特性データ（転移応答特性データ）に基づいて、製版装置２００によって印刷版２５０に形成された網点形状と、該印刷版２５０を用いて印刷物４００に形成される網点形状の差を推定する。

図５に示すシステム応答特性データは、２値化処理部１５０によって２値画像信号を作成した後に、記録紙に画像を形成するまでの過程で生じる網点形状の変化を示すデータである。システム応答特性データは、画像形成システム１０の構成に依存して変化するデータである。

図６は、版上網点形状推定部１５２の構成を示すブロック図であり、図７は、印刷物上網点形状推定部１５４の構成を示すブロック図である。

版上網点形状推定部１５２は、図６に示すように、２値化処理部１５０から入力された網点画像データと露光応答特性データにＦＦＴ処理をそれぞれ施して乗算する。そして、版上網点形状推定部１５２は、乗算によって得られたデータに対して高速フーリエ逆変換（ｉＦＦＴ）処理を施して、印刷版２５０上の網点の配置および形状を示す版上網点画像データを生成し、印刷物上網点形状推定部１５４に出力する。

印刷物上網点形状推定部１５４は、図７に示すように、版上網点形状推定部１５２から
入力された版上網点画像データと印刷応答特性データにＦＦＴ処理をそれぞれ施して乗算する。そして、印刷物上網点形状推定部１５４は、乗算によって得られたデータに対して逆高速フーリエ変換（ｉＦＦＴ）処理を施して、印刷物４００上の網点の配置および形状を示す印刷物上網点画像データを生成する。

網点重なりシミュレーション部１１４は、印刷物上網点画像データに基づいて、ＣＭＹＫの色ごとの（平網）網点画像データ（２値画像）を作成する。

図６および図７に示す例では、網点形状推定処理はフーリエ空間での乗算により行ったが、実空間での畳み込み演算によって網点形状推定処理を行ってもよい。

〈システム応答特性の推定処理〉
なお、システム応答特性データがあらかじめ設けられていない場合には、以下のようにして推定することができる。

図８は、システム応答特性の推定処理を説明するためのブロック図である。図９（ａ）、図９（ｂ）および図９（ｃ）は、それぞれ応答特性取得用網点画像データ、印刷版（版現物）および印刷物（印刷物現物）における網点の形状を示す平面図である。

図８に示すように、本実施形態に係るシステム応答特性の推定システムは、版測定器５００、印刷物測定器５０２、露光応答特性推定部５０４および印刷応答特性推定部５０６を備えている。版測定器５００によって測定された版上網点面積率の測定値と、印刷物測定器５０２によって測定された印刷物上網点面積率の測定値は、所定の通信手段または入力手段を介して、それぞれ露光応答特性推定部５０４と印刷応答特性推定部５０６に入力可能となっている。

図８の例において、製版装置２００は、応答特性取得用網点画像データの入力を受け付けて印刷版（版現物）２５０Ａを作成する。そして、印刷装置３００は、この印刷版２５０Ａを用いて印刷物（印刷物現物）４００Ａを作成する。

版測定器５００は、製版装置２００によって作成された印刷版（版現物）２５０Ａにおける網点の形状、印刷版２５０Ａ上の所定の面積（単位面積）の領域（図９（ｂ）の領域Ａ１０）において網点（図９（ｂ）の領域Ａ１２）が占める面積の割合を示す版上網点面積率を測定する装置である。版上網点面積率の測定値は、版測定器５００から露光応答特性推定部５０４に入力される。版測定器５００としては、例えば、Ｘ−Ｒｉｔｅ社のｖｉｐＦＬＥＸ（http://www.sdg-net.co.jp/products/x-rite/products_detail/vip_flex.html）、Ｐｒｏｖｉｄｅｎｔ社のＦｌｅｘｏＣａｍ（http://www.providentgrp.com/）等を用いることができる。

印刷物測定器５０２は、印刷版２５０Ａを用いて作成された印刷物（印刷物現物）４００Ａにおける網点の形状、印刷物４００Ａ上の所定の面積（単位面積）の領域において網点が占める面積の割合を示す印刷物上網点面積率を測定する。印刷物上網点面積率の測定値は、印刷物測定器５０２から印刷応答特性推定部５０６に入力される。印刷物測定器としては、例えば、Ｔｅｃｈｋｏｎ社のＳｐｅｃｔｒｏＰｌａｔｅ（http://www.techkon.co.jp/Products_Techkon_SP_Top.html）、Ｘ−Ｒｉｔｅ社の５００シリーズ（http://www.sdg-net.co.jp/products/x-rite/products_detail/500_series.html）等を用いることができる。

なお、露光応答特性推定部５０４および印刷応答特性推定部５０６は、画像処理装置１００とは別の装置に設けられていてもよいし、画像処理装置１００に備えられていてもよ
い。露光応答特性推定部５０４および印刷応答特性推定部５０６が画像処理装置１００に備えられている場合には、露光応答特性推定部５０４および印刷応答特性推定部５０６による取得結果は、露光応答特性推定部５０４および印刷応答特性推定部５０６を画像処理装置１００と通信可能に接続することにより、画像処理装置１００に入力可能とすることができる。

〈露光（彫刻）応答特性の推定処理〉
図１０（ａ）から図１０（ｆ）は、露光応答特性の例を示すグラフである。図１１は、露光応答特性推定部５０４の構成を示すブロック図である。

図１０（ａ）から図１０（ｃ）に示すように、印刷版２５０Ａの材料（版材）に、網点を露光（彫刻）するときに、版材の面上の彫刻可能な範囲を示す露光（彫刻）応答特性を矩形関数（デルタ関数）と仮定する（実際には、露光応答特性は、図１０（ｄ）から図１０（ｆ）に示すような２次元平面（版材表面、ｘｙ平面）上の円柱状の関数と仮定するが、説明を簡単にするため）。ここで、露光応答特性とは、露光（彫刻）時に網点以外の部分（図９（ｂ）の白い領域）をレーザで露光したときに発生する網点以外の部分（白地の領域）の拡がりを表すものである。なお、露光応答特性は、光学分野等において点光源の拡がりを表す「点拡がり関数（Point Spread Function：ＰＳＦ）」と同様の概念である。

次に、矩形関数の幅ｗ（２次元平面の場合、円柱状の関数の円半径ｒ）を変化させて求めた仮の露光応答特性を用いて特性取得用網点画像に対応する版上網点面積率の計算値を算出する。具体的には、図１１に示すように、露光応答特性推定部５０４は、応答特性取得用網点画像データと仮の露光応答特性の入力を受け付けて、応答特性取得用網点画像データと仮の露光応答特性にＦＦＴ処理を施す。次に、露光応答特性推定部５０４は、ＦＦＴ処理後の応答特性取得用網点画像データと仮の露光応答特性を乗算した後、ｉＦＦＴ処理を施すことにより、仮の露光応答特性に基づいて印刷版２５０Ａに形成される網点の配置および形状を示す版上網点画像を生成する。そして、露光応答特性推定部５０４は、この仮の露光応答特性に基づいて作成された版上網点画像について、版上網点面積率を計算する。

露光応答特性推定部５０４は、矩形関数の幅ｗ（２次元平面の場合、円柱状の関数の円半径ｒ）を変化させて仮の露光応答特性に基づく版上網点版上網点面積率の計算を繰り返す。そして、露光応答特性推定部５０４は、上記の版上網点面積率の測定値と版上網点面積率の計算値が最も近くなる（例えば、版上網点面積率の測定値と版上網点面積率の計算値の差の絶対値が最小または閾値以下になる）仮の露光応答特性が実際の露光応答特性であると決定する。

なお、上記の例では、露光応答特性を矩形関数と仮定したが、例えば、ガウス関数と仮定してもよい。この場合、ガウス関数の半値幅を変化させることにより、仮の露光応答特性を算出すればよい。２次元平面の場合には、ガウス関数を版材表面（ｘｙ平面）の法線周りに回転させて得られる曲面を仮定して、その半値幅を変化させることにより、仮の露光応答特性を求めてもよい。

また、レーザ彫刻機のビームスポット径が既知の場合は、露光応答特性推定を実施せずに、ビームスポット径の値を矩形関数の幅やガウス関数の半値幅としてもよい。

〈印刷応答特性の推定処理〉
図１２は、印刷応答特性推定部５０６の構成を示すブロック図である。

印刷応答特性の推定処理においても、露光応答特性の推定処理の場合と同様に、印刷版２５０Ａを用いて網点を印刷物４００Ａに印刷したときに、印刷物４００Ａ上に再現される点の範囲を示す印刷応答特性を矩形関数と仮定する（実際には、印刷応答特性は、２次元平面（印刷物４００Ａの版面、ｘｙ平面）に対する関数と仮定するが、説明の簡単のため）。ここで、印刷応答特性とは、印刷時に印刷版２５０Ａを紙に押し付けることにより発生する凸版の拡がり変形、インクの拡がり等に起因する網点部（図９（ｃ）の黒い領域）の広がりを表すものである。なお、印刷応答特性は、光学分野等で点光源の拡がりを表す「点拡がり関数（Point Spread Function：ＰＳＦ）」と同様の概念である。

次に、矩形関数の幅ｗ（２次元平面の場合、円柱状の関数の円半径ｒ）を変化させて求めた仮の印刷応答特性を用いて版上網点画像に対応する印刷物上網点面積率の計算値を算出する。なお、ここで用いる版上網点画像としては、露光応答特性推定時に版上面積率計算値と測定値が最も近くなった計算上の網点画像でもよいし、版測定器５００で測定した実測の版上網点画像でもよい。

図１２に示すように、印刷応答特性推定部５０６は、版上網点画像データと仮の印刷応答特性の入力を受け付けて、版上網点画像データと仮の印刷応答特性にＦＦＴ処理を施す。次に、印刷応答特性推定部５０６は、ＦＦＴ処理後の版上網点画像データと仮の印刷応答特性を乗算した後、ｉＦＦＴ処理を施すことにより、仮の印刷応答特性に基づいて印刷物４００Ａに形成される網点の配置および形状を示す印刷物上網点画像を生成する。そして、印刷応答特性推定部５０６は、この仮の印刷応答特性に基づいて作成された印刷物上網点画像について、印刷物上網点面積率を計算する。

印刷応答特性推定部５０６は、矩形関数の幅ｗ（２次元平面の場合、円柱状の関数の円半径ｒ）を変化させて仮の印刷応答特性に基づく版上網点版上網点面積率の計算を繰り返す。そして、印刷応答特性推定部５０６は、上記の印刷物上網点面積率の測定値と印刷物上網点面積率の計算値が最も近くなる（例えば、印刷物上網点面積率の測定値と印刷物上網点面積率の計算値の差の絶対値が最小または閾値以下になる）仮の印刷応答特性を実際の印刷応答特性と決定する。

なお、上記の例では、印刷応答特性を矩形関数と仮定したが、例えば、ガウス関数と仮定してもよい。この場合、ガウス関数の半値幅を変化させることにより、仮の印刷応答特性を算出すればよい。２次元平面の場合には、ガウス関数を印刷物４００Ａの版面（ｘｙ平面）の法線周りに回転させて得られる曲面を仮定して、その半値幅を変化させることにより、仮の印刷応答特性を求めてもよい。

〈画質評価値算出処理〉
図２に示す画質評価値算出部（画質評価値算出手段）１１６は、網点重なりシミュレーション部１１４において生成された網点重なりベタ明度画像に基づいて画質評価値（Ｑ）を算出する。

図１３は、画質評価値算出部１１６における演算処理を示すブロック図である。

図１３に示すように、画質評価値算出部１１６は、網点重なりシミュレーション部１１４において生成された網点（平網）重なりベタ明度画像に対して、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を施して、網点重なりベタ明度画像のパワースペクトルを取得する。ここで、ＦＦＴ処理時のエリアシングを避けるため、網点重なりベタ明度画像のピクセル数をＣＭＹＫの各色に対応する網点閾値データのピクセル数の最小公倍数とすることが好ましい。あるいは、網点重なりベタ明度画像の範囲を任意のピクセル数として、網点重なりベタ明度画像のピクセル値に、網点重なりベタ明度画像の範囲が１で、網点重なりベタ明度画像
の範囲外が０になるような窓関数を掛けてからＦＦＴ処理を施すことがより好ましい。

また、画質評価値算出部１１６は、不図示の記憶手段（メモリ）に視覚特性（Visual Transfer Function：ＶＴＦ）を記憶している。ここで、視覚特性とは、人間の視覚の空間周波数特性を表すものである。視覚特性としては、例えば、ＤｏｏｌｅｙのＶＴＦ（数２）を利用することができる。

［数２］において、Ｌは観察距離（ｍｍ）を表し、ｆ_ｒは空間周波数（ｃｙｃｌｅｓ／ｍｍ）を表す。

図１４は、観察距離（Ｌ）を３００（ｍｍ）とした場合における視覚特性（Dooley−Shaw関数）を示すグラフである。図１４において、横軸は空間周波数（ｃｙｃｌｅｓ／ｍｍ）であり、縦軸は（正規化された）ＶＴＦの値を示している。

なお、視覚特性の関数形状は、図１４に示すDooley−Shaw関数に限定されるものではない。例えば、数理モデルや実験データ等に基づいて種々の特性を適用してもよい。また、視覚特性を算出するときの観察距離３００（ｍｍ）は一例であって、本発明はこれに限定されるものではない。視覚特性を算出するときの観察距離Ｌは、例えば、画像の観察態様等に応じてユーザが設定できるようにしてもよい。

画質評価値算出部１１６は、視覚特性にＦＦＴ処理を施して、視覚特性のパワースペクトルを取得する。そして、画質評価値算出部１１６は、網点重なりベタ明度画像のパワースペクトルと視覚特性のパワースペクトルとを乗算して得たパワースペクトルに基づいて画質評価値を算出する。具体的には、画質評価値算出部１１６は、（Ａ）パワースペクトルの平均値、（Ｂ）パワースペクトルの最大値、または（Ｃ）パワースペクトルの平均値と最大値の重み付き和を画質評価値として算出する。画質評価値算出部１１６によって算出された画質評価値は、総合評価値算出部１１８に出力される。

図１５（ａ）から図１５（ｄ）は、網点重なりベタ明度画像のパワースペクトルの例を示すグラフである。図１５（ａ）から図１５（ｄ）において、横軸は空間周波数（ｃｙｃｌｅｓ／ｍｍ）であり、縦軸は（正規化された）パワースペクトルの値を示している。

なお、図１５（ａ）から図１５（ｄ）に網点重なりベタ明度画像のパワースペクトルには、視覚特性（ＶＴＦ）のパワースペクトルが乗算されているため、人間の視覚によって認知されにくい領域（例えば、空間周波数が約６（ｃｙｃｌｅｓ／ｍｍ）以上の周波数領域）のパワースペクトルの値は相対的に小さくなっている。

図１５（ａ）に示す例では、低周波領域（約１（ｃｙｃｌｅ／ｍｍ））に大きなピークが現れている。このため、図１５（ａ）の場合には、印刷物４００においてモアレが視認されやすくなる。

図１５（ｂ）に示す例では、図１５（ａ）の低周波領域よりも高い周波数領域であって、人間の視覚によって認知され得る領域（約４．５（ｃｙｃｌｅｓ／ｍｍ））に大きなピ
ークが現れている。図１５（ｂ）の場合には、印刷物４００においてロゼッタパターンが視認されやすくなる。

図１５（ｃ）に示す例では、人間の視覚によって認知され得る領域（約０から約６（ｃｙｃｌｅｓ／ｍｍ））のほぼ全体にわたってパワースペクトルの値が比較的高いので、印刷物４００においてノイズや粒状感が視認されやすくなる。

図１５（ｄ）に示す例では、人間の視覚によって認知され得る領域（約０から約６（ｃｙｃｌｅｓ／ｍｍ））のほぼ全体にわたってパワースペクトルの値が、印刷物４００の画質の低下が問題にならない程度に低くなっている。

なお、図１５（ａ）から図１５（ｄ）における縦軸の数値はあくまで一例であり、印刷物４００において要求される画質の程度等に応じて、画質の低下が問題とならないパワースペクトルの値の基準は変化し得る。

表２は、画質評価値の算出例を示している。表２の例１から例４は、それぞれ図１５（ａ）から図１５（ｄ）のパワースペクトルに基づいて算出された画質評価値に対応している。

（Ａ）パワースペクトルの平均値、（Ｂ）パワースペクトルの最大値、または（Ｃ）パワースペクトルの平均値と最大値の重み付き和のうちのどれを画質評価値とした場合であっても、画質評価値が小さいほど、パワースペクトルの値が小さくなるので、画質が向上する。表２に示す例では、（Ａ）から（Ｃ）のいずれの画質評価値を用いた場合でも、例４（図１５（ｄ））の画質評価値が最小であり、例４（図１５（ｄ））の画質が最良と評価される。

なお、表２に示す例では、（Ｃ）パワースペクトルの平均値と最大値の重み付き和を算出する際の（Ａ）パワースペクトルの平均値および（Ｂ）パワースペクトルの最大値に対する重み係数はともに１．０であり、（Ｃ）＝（Ａ）＋（Ｂ）である。この重み係数の値は１．０に限定されるものではなく、印刷物４００の用途等に応じてユーザが変更できるようにしてもよい。例えば、モアレやロゼッタパターン等の特定周波数成分のピークを抑制したい場合には、（Ｂ）パワースペクトルの最大値に掛ける重み係数を、（Ａ）パワースペクトルの平均値に掛ける重み係数よりも大きくすればよい。また、特定周波数成分にピークがないノイズ・粒状感を抑制したい場合には、（Ａ）パワースペクトルの平均値に掛ける重み係数を、（Ｂ）パワースペクトルの最大値に掛ける重み係数よりも大きくすればよい。

〈総合評価値算出処理〉
総合評価値算出部（総合評価値算出手段）１１８は、色評価値保持部１１０を介して入
力される、デバイス信号値候補ごとの色評価値（Ｅ）と、画質評価値算出部１１６によって算出されるデバイス信号値候補ごとの画質評価値（Ｑ）に基づいて、デバイス信号値候補ごとの総合評価値（Ｖ）を算出する。総合評価値（Ｖ）は、色評価値に掛ける重み係数をＷｅ、画質評価値に掛ける重み係数をＷｑとした場合に、下記の［数３］に示す重み付け加算により算出される。

［数３］
Ｖ＝Ｗｅ×Ｅ＋Ｗｑ×Ｑ
また、色評価値（Ｅ）と画質評価値（Ｑ）以外の評価値を加えて総合評価値を算出するようにしてもよい。色評価値（Ｅ）と画質評価値（Ｑ）以外の評価値の例としては、インクコストの評価値、インクの消費期限に関する評価値（消費期限が近いものが優先的に消費されるようにインクの配分が決定されるような指標）、分光特性の評価値（再現目標の特色インキの分光特性に近いかどうか）等が挙げられる。

インクコストを評価するためのインクコスト評価値（Ｉ）は、不図示のインクコスト評価値算出手段によって下記のようにして求められる。ＣＭＹＫ候補の網点面積率をＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋとし、ＣＭＹＫ各インク１ｋｇあたりの値段を、Ｃインク：Ｉｃ、Ｍインク：Ｉｍ、Ｙインク：Ｉｙ、Ｋインク：Ｉｋとすると、インクコスト評価値Ｉは次式で表すことができる。

［数４］
Ｉ＝Ｉｃ×Ｃ＋Ｉｍ×Ｍ＋Ｉｙ×Ｙ＋Ｉｋ×Ｋ
インクコスト評価値に掛ける重み係数をＷｉとすると、総合評価値は、下記の［数５］により表される。

［数５］
Ｖ＝Ｗｅ×Ｅ＋Ｗｑ×Ｑ＋Ｗｉ×Ｉ
なお、上記［数３］または［数５］において、重み係数Ｗｅ，Ｗｑ，Ｗｉの値は、印刷物４００の用途等に応じて、ユーザが入力手段（重み係数設定手段）を介して設定できるようにしてもよい。例えば、モアレ、ロゼッタパターンまたはノイズによる画質の低下よりも、色の再現性を重視する場合（例えば、色相環上で位置が近い色の組み合わせが含まれる画像の場合）には、ＷｑよりもＷｅを大きくすればよい。また、インクコストが高くなっても、画質の低下や色差の増加を防止したい場合には、Ｗｉの値をＷｅおよびＷｑよりも小さくするか、または［数３］を用いればよい。

〈最適デバイス信号値決定処理〉
最適値決定部１２０は、総合評価値算出部１１８によって算出された総合評価値（Ｖ）に基づいて、デバイス信号値候補の中から最適なデバイス信号値（ＣＭＹＫ）を決定する。最適値決定部１２０は、総合評価値（Ｖ）が最小となるＣＭＹＫを最適なデバイス信号値（色分解結果）として決定する。

［色分解方法］
図１６は、本発明の一実施形態に係る色分解方法を示すフローチャートである。

まず、画像処理装置１００は、印刷物４００において再現する色の目標値（特色）の指定を行う（ステップＳ１０）。特色の指定は、特色ＩＤの入力を受け付けるか、または測色部１０４によってカラーチップ等の色を測定することによって行われる。

次に、デバイス信号値候補算出部１０６は、印刷プロファイル格納部１０８から印刷プロファイルを取得する。そして、デバイス信号値候補算出部１０６は、取得した印刷プロ
ファイルに基づいて、記録紙上に再現する目標のＬａｂ値（目標Ｌａｂ値）を、許容色差の範囲内で再現可能なデバイス信号値の候補（デバイス信号値候補）を算出する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において取得されたデバイス信号値の候補ごとの色差は、各デバイス信号値候補の色評価値として色評価値保持部１１０に保持される（ステップＳ１４）。

次に、網点重なりシミュレーション部１１４は、各色材（例えば、プロセスカラー）に対応する網点画像を印刷したときに印刷される画像のシミュレーションを行う（ステップＳ１６）。画質評価値算出部１１６は、このシミュレーションの結果に基づいて、各デバイス信号値候補の画質評価値を算出する（ステップＳ１８）。

次に、総合評価値算出部１１８は、上記色評価値および画質評価値に基づいて、各デバイス信号値候補の総合評価値を算出し（ステップＳ２０）、該総合評価値に基づいて、デバイス信号値候補の中から最適なデバイス信号値が決定される（ステップＳ２２）。ステップＳ２０では、色評価値および画質評価値以外の評価値を用いて総合評価値を算出してもよい。また、ステップＳ２０では、総合評価値の算出に用いる評価値に掛ける重み係数の入力をユーザから受け付けるようにしてもよい。

本実施形態によれば、色差の大きさを示す色差評価値に加えて、網点重なりベタ明度画像のパワースペクトルと視覚特性のパワースペクトルとを用いて算出した画質評価値を用いて色分解が行われるので、特色との間で生じる色差を抑制しつつ、モアレやロゼッタパターンのような像構造の発生を抑制することができる。更に、本実施形態によれば、網点重なりシミュレーションを行うことにより、デバイス信号値ごとのパッチの印刷および測定を行うことなく、より簡易な演算により、色差の抑制および像構造の発生の抑制が可能な最適な色分解を実現することができる。

［その他］
なお、本実施形態では、特色ＩＤにより指定または測色部１０４により測定された特色に応じて最適デバイス信号値を決定するようにしたが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、あらかじめ使用する可能性のある特色（例えば、Ｐａｎｔｏｎｅ等のインクメーカーの色見本帳に掲載されている特色）のすべてについて、最適な色分解結果をあらかじめ算出してデータベース化（テーブル化）しておいてもよい。この場合、画像処理装置１００は、特色ＩＤにより指定または測色部１０４により測定された特色に基づいて、データベース（テーブル）を参照して最適な色分解を取得するようにしてもよい。

また、色分解結果の評価結果（評価値）に応じて、最適なデバイス信号値をユーザが選択できるようにしてもよい。

図１７は、色分解結果を選択するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を示す図である。

図１７に示す例では、３組のデバイス信号値（ＣＭＹＫ値（ｃ１，ｍ１，ｙ１，ｋ１），（ｃ２，ｍ２，ｙ２，ｋ２），（ｃ３，ｍ３，ｙ３，ｋ３））に対する色差評価値、画質評価値およびインクコスト評価値とともに、印刷物４００上に印刷する目標の目標色と、実際に印刷される再現色のサンプルが表示されている。なお、色差評価値、画質評価値およびインクコスト評価値は、ユーザに分かりやすいように、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの４段階で表示したが（例えば、色差はＡ：０〜１．５（未満），Ｂ：１．５〜３．０（未満），Ｃ：３．０〜５．０（未満），Ｄ：５．０以上とする）、各評価値の数値を表示してもよい。

ユーザは、各ＣＭＹＫ値（ｃ１，ｍ１，ｙ１，ｋ１），（ｃ２，ｍ２，ｙ２，ｋ２），
（ｃ３，ｍ３，ｙ３，ｋ３）の右側に表示されている「決定」ボタンを、不図示のポインティングデバイス等を用いて操作することにより、所望のＣＭＹＫ値（色分解結果）を選択することが可能である。

なお、図１７に示すＧＵＩには、例えば、網点重なりシミュレーションにより得られた網点重なりベタ明度画像を表示してもよい。また、各評価値に掛ける重み係数を指定して総合評価値を算出するためのＧＵＩを併せて表示するようにしてもよい。

なお、本発明に係る色分解方法は、プロセッサに上記の処理を行わせるためのコンピュータ読取可能なプログラムコード、該プログラムコードが格納される非一時的（non-transitory）かつコンピュータ読取可能な記録媒体（例えば、光ディスク（例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ（Blu-ray（登録商標） Disc））、磁気ディスク（例えば、ハードディスク、光磁気ディスク）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ）、および上記方法のための実行可能なコードを格納するコンピュータ・プログラム・プロダクトとしても提供することができる。

１０…画像形成システム、１００…画像処理装置、１０２…特色データベース（ＤＢ）、１０４…測色部、１０６…デバイス信号値候補算出部、１０８…印刷プロファイル格納部、１１０…色評価値保持部、１１２…網点閾値データ格納部、１１４…網点重なりシミュレーション部、１１６…画質評価値算出部、１１８…総合評価値算出部、１２０…最適値決定部、２００…製版装置、３００…印刷装置

Claims (7)

1. 連続調画像データから、印刷装置において画像を構成する網点の形状および配置を示す色材ごとの２値画像データを作成する際に、前記印刷装置において再現する色の目標値を取得する目標値取得手段と、
   前記連続調画像データを前記色材ごとの２値画像データに変換するための前記網点ごとの閾値の情報を含む網点閾値データを取得する網点閾値データ取得手段と、
   前記印刷装置におけるデバイス信号値と表色系の値との対応関係を示す印刷プロファイルを取得する印刷プロファイル取得手段と、
   前記目標値取得手段により取得した前記色の目標値と、前記印刷プロファイルに基づいて、前記印刷装置において前記目標値に対応する色を再現するための前記デバイス信号値の候補を算出するデバイス信号値候補算出手段と、
   前記網点閾値データを用いて前記デバイス信号値の候補に２値化処理を施して、前記各候補について前記色材ごとの２値画像データを生成し、前記色材ごとの２値画像データを重ねることにより、前記印刷装置によって印刷物上に形成される画像のシミュレーションを行って、前記印刷装置の印刷版上の網点の配置および形状を推定する版上網点形状推定処理と、前記印刷版を用いて印刷物上に形成される網点の配置および形状を推定する印刷物上網点形状推定処理を行うシミュレーション手段と、
   前記デバイス信号値の候補ごとに、前記目標値に対応する色との間の色差を示す色の評価値を保持する色評価値保持手段と、
   前記印刷物上に形成される画像のシミュレーションの結果に基づいて、前記デバイス信号値の候補ごとに画質の評価値を算出する画質評価値算出手段と、
   前記色の評価値および前記画質の評価値に基づいて前記デバイス信号値の候補の中から、前記印刷装置において前記目標値に対応する色を再現するためのデバイス信号値を決定する色分解手段と、
   を備える色分解装置。
2. 前記シミュレーション手段は、前記印刷装置において、前記２値画像データに対応する網点を形成したときにおける応答特性に基づいて、前記印刷装置によって前記網点を印刷するときに生じる前記網点の形状の変化を考慮して前記２値画像データを生成する、請求項１記載の色分解装置。
3. 前記デバイス信号値の各候補について、各色材の網点面積率に基づいてインクコストの評価値を算出するインクコスト評価値算出手段を更に備え、
   前記色分解手段は、前記色の評価値、前記画質の評価値および前記インクコストの評価値に基づいて、前記印刷装置において前記目標値に対応する色を再現するためのデバイス信号値を決定する、請求項１または２記載の色分解装置。
4. 前記各評価値に対して重み係数をそれぞれ設定する重み係数設定手段と、
   前記重み係数設定手段によって設定された重み係数を用いて、前記各評価値の重み付け加算を行うことにより、前記デバイス信号値の候補ごとに総合評価値を算出する総合評価値算出手段とを更に備え、
   前記色分解手段は、前記総合評価値に基づいて、前記印刷装置において前記目標値に対応する色を再現するためのデバイス信号値を決定する、請求項１から３のいずれか１項記載の色分解装置。
5. 前記目標値取得手段は、色を特定するための識別子の入力を受け付けるか、色を測定することにより、前記印刷装置において再現する前記色の目標値を取得する、請求項１から４のいずれか１項記載の色分解装置。
6. 色分解装置によって実行される色分解方法であって、
   連続調画像データから、印刷装置において画像を構成する網点の形状および配置を示す色材ごとの２値画像データを作成する際に、前記印刷装置において再現する色の目標値を取得する目標値取得工程と、
   前記連続調画像データを前記色材ごとの２値画像データに変換するための前記網点ごとの閾値の情報を含む網点閾値データを取得する網点閾値データ取得工程と、
   前記印刷装置におけるデバイス信号値と表色系の値との対応関係を示す印刷プロファイルを取得する印刷プロファイル取得工程と、
   前記目標値取得工程により取得した前記色の目標値と、前記印刷プロファイルに基づいて、前記印刷装置において前記目標値に対応する色を再現するための前記デバイス信号値の候補を算出するデバイス信号値候補算出工程と、
   前記網点閾値データを用いて前記デバイス信号値の候補に２値化処理を施して、前記各候補について前記色材ごとの２値画像データを生成し、前記色材ごとの２値画像データを重ねることにより、前記印刷装置によって印刷物上に形成される画像のシミュレーションを行って、前記印刷装置の印刷版上の網点の配置および形状を推定する版上網点形状推定処理と、前記印刷版を用いて印刷物上に形成される網点の配置および形状を推定する印刷物上網点形状推定処理を行うシミュレーション工程と、
   前記デバイス信号値の候補ごとに、前記目標値に対応する色との間の色差を示す色の評価値を保持する色評価値保持工程と、
   前記印刷物上に形成される画像のシミュレーションの結果に基づいて、前記デバイス信号値の候補ごとに画質の評価値を算出する画質評価値算出工程と、
   前記色の評価値および前記画質の評価値に基づいて前記デバイス信号値の候補の中から、前記印刷装置において前記目標値に対応する色を再現するためのデバイス信号値を決定する色分解工程と、
   を備える色分解方法。
7. 連続調画像データから、印刷装置において画像を構成する網点の形状および配置を示す色材ごとの２値画像データを作成する際に、前記印刷装置において再現する色の目標値を取得する目標値取得機能と、
   前記連続調画像データを前記色材ごとの２値画像データに変換するための前記網点ごとの閾値の情報を含む網点閾値データを取得する網点閾値データ取得機能と、
   前記印刷装置におけるデバイス信号値と表色系の値との対応関係を示す印刷プロファイルを取得する印刷プロファイル取得機能と、
   前記目標値取得機能により取得した前記色の目標値と、前記印刷プロファイルに基づいて、前記印刷装置において前記目標値に対応する色を再現するための前記デバイス信号値の候補を算出するデバイス信号値候補算出機能と、
   前記網点閾値データを用いて前記デバイス信号値の候補に２値化処理を施して、前記各候補について前記色材ごとの２値画像データを生成し、前記色材ごとの２値画像データを重ねることにより、前記印刷装置によって印刷物上に形成される画像のシミュレーションを行って、前記印刷装置の印刷版上の網点の配置および形状を推定する版上網点形状推定処理と、前記印刷版を用いて印刷物上に形成される網点の配置および形状を推定する印刷物上網点形状推定処理を行うシミュレーション機能と、
   前記デバイス信号値の候補ごとに、前記目標値に対応する色との間の色差を示す色の評価値を保持する色評価値保持機能と、
   前記印刷物上に形成される画像のシミュレーションの結果に基づいて、前記デバイス信号値の候補ごとに画質の評価値を算出する画質評価値算出機能と、
   前記色の評価値および前記画質の評価値に基づいて前記デバイス信号値の候補の中から、前記印刷装置において前記目標値に対応する色を再現するためのデバイス信号値を決定する色分解機能と、
   をコンピュータに実現させる色分解プログラム。