JP6835271B2 - プリントジョブのためのページ複雑性解析 - Google Patents

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Description

本開示は、印刷システムの分野に、特に、入ってくるプリントジョブを解釈及びラスタライズするプリントコントローラに関係がある。
印刷の分野では、一般に、印刷品質だけでなくプリンタの印刷速度も最大限にすることが望ましい。顧客は、プリントジョブをプリンタへ送ることと、プリントジョブの印刷シートを受け取ることとの間に起こる如何なる遅延も嫌う傾向がある。従って、プリンタ製造業者は、印刷シートにマークするマーキングエンジンの物理的な印刷速度だけでなく、入ってくるプリントジョブを解釈しラスタライズすることによってそれを印刷のために準備するデバイスの処理速度も最適化しようと努める。
入ってくるプリントデータのための処理速度を上げるために、プリントコントローラはしばしば、並列に作動する複数のラスタ画像プロセッサ（Raster Image Processors）（ＲＩＰ）を含む。プリントコントローラは、入ってくるプリントジョブを論理ページのグループに分け、論理ページのグループを、解釈及びラスタライゼーションのために、異なる並列なＲＩＰへ送る。
しかし、プリントジョブのいくつかの部分は、他よりも多くの処理を必要とすることがあり、これは、それらの部分を処理するＲＩＰを過負荷とし、場合により、プリントジョブのそれらの部分が印刷処理中の必要とされるときに準備できないようにする可能性がある。よって、ページをＲＩＰに対してスケジューリングするプロセスを改良する必要がある。
本明細書で記載される実施形態では、繰り返しの複雑性パターンがジョブに存在するかどうかを判定するために、ジョブのページのサブセットがページ複雑性に関して解析される。繰り返しの複雑性パターンが見つけられる場合に、複雑性解析中に計算されたページ複雑性がジョブの他のページに適用され得る。これは、ジョブのページをスケジューリングすることを助け得る。ジョブのページの一部のみが複雑性に関して解析されて、その結果がジョブの他のページへ外挿されるということで、複雑性解析は、ジョブ全体を解析することと比べてずっと速く実行される。
一実施形態は、複数のＲＩＰ及びスケジューラを含むプリントコントローラを有する。スケジューラは、プリントジョブを受け取り、プリントジョブの論理ページのサブセットを複雑性解析のために識別し、論理ページのサブセットに含まれる論理ページのページ複雑度値を計算する。スケジューラは、ページ複雑度値の繰り返しパターンが論理ページのサブセットに存在することを決定し、ページ複雑度値の繰り返しパターンをプリントジョブの残りの論理ページに外挿することによって残りの論理ページに対してページ複雑度値を割り当てる。スケジューラは、プリントジョブの論理ページをそれらのページ複雑度値に基づいて複数のＲＩＰに割り当てる。
他の実施形態は、プリントジョブに対して複雑性解析を実行する方法を有する。当該方法は、プリントジョブを受け取ることと、プリントジョブの論理ページのサブセットを複雑性解析のために識別することと、論理ページのサブセットに含まれる論理ページのページ複雑度値を計算することとを有する。当該方法は、ページ複雑度値の繰り返しパターンが論理ページのサブセットに存在することを決定することと、ページ複雑度値の繰り返しパターンをプリントジョブの残りの論理ページに外挿することによって残りの論理ページに対してページ複雑度値を割り当てることと、プリントジョブの論理ページをそれらのページ複雑度値に基づいて複数のＲＩＰに割り当てることとを更に有する。
他の実施形態は、１以上のプロセッサによって実行される場合に、該１以上のプロセッサに、プリントジョブを受け取らせ、プリントジョブの論理ページのサブセットを複雑性解析のために識別させ、論理ページのサブセットに含まれる論理ページのページ複雑度値を計算させるプログラム命令を有する非一時的なコンピュータ可読媒体を有する。プログラム命令は更に、１以上のプロセッサに、ページ複雑度値の繰り返しパターンが論理ページのサブセットに存在することを決定させ、ページ複雑度値の繰り返しパターンをプリントジョブの残りの論理ページに外挿することによって残りの論理ページに対してページ複雑度値を割り当てさせ、プリントジョブの論理ページをそれらのページ複雑度値に基づいて複数のＲＩＰに割り当てさせる。
上記の概要は、明細書のいくつかの態様の基本的な理解を提供する。この概要は、明細書の広範囲に及ぶ概説ではない。それは、明細書の重要な又は必須の要素を特定することも、明細書の実施形態の範囲を線引きすること、すなわち、特許請求の範囲の適用範囲を線引きすることも意図していない。その唯一の目的は、明細書のいくつかの概念を、簡易な形で、後述される詳細な説明の前置きとして与えることである。
いくつかの実施形態が、これより、単なる一例として、添付の図面を参照して記載される。同じ参照番号は、全ての図面で同じ要素又は同じタイプの要素を表す。
実例となる実施形態におけるシステムのブロック図である。 実例となる実施形態において、プリントジョブに対して複雑性解析を実行する方法のフローチャートである。 実例となる実施形態における方法２００の更なる詳細を表す。 実例となる実施形態における方法２００の更なる詳細を表す。 実例となる実施形態における方法２００の更なる詳細を表す。 実例となる実施形態における方法２００の更なる詳細を表す。 実例となる実施形態における方法２００の更なる詳細を表す。 実例となる実施形態において、複雑性解析のために識別される論理ページのサブセットを表す。 実例となる実施形態において図８で表された論理ページのサブセットについてページ複雑度値を決定した結果を表す。 実例となる実施形態において図９で表されたページ複雑度値の繰り返しパターンの外挿に基づくページ複雑度値割り当ての結果を表す。 本明細書で開示される機能のいずれかを実行する命令をコンピュータ可読媒体が提供し得るコンピュータシステムを表す。
図面及び以下の記載は、具体例となる実施形態について説明する。当業者であれば、本明細書で明示的に記載及び図示されていなくても、本明細書で記載される原理を具現化し、且つ、以下の記載に続く特許請求の範囲の意図された範囲内に含まれる様々な配置を考え付くことができると理解されるだろう。更に、本明細書で記載される如何なる例も、本開示の原理を理解するのを助けるよう意図され、制限されないと解釈されるべきである。結果として、本開示は、特許請求の範囲及びそれらの均等によることを除いて、後述される具体的な実施形態又は例に制限されない。
図１は、実例となる実施形態におけるシステム１００のブロック図である。この実施形態で、システム１００はプリントコントローラ１０１を含む。いくつかの実施形態で、システム１００はプリントエンジン１１８を更に含み得る。プリントコントローラ１０１は、いくつかの実施形態では、印刷システムの外で別個の要素として動作してよく、あるいは、他の実施形態では、印刷システム内に含まれてもよい。更に、プリントコントローラ１０１は、いくつかの実施形態では、プリントエンジン１１８内に含まれてもよい。
この実施形態で、プリントコントローラ１０１は、スケジューラ１０２と、複数のラスタ画像プロセッサ（Raster Image Processor）（ＲＩＰ）１０４とを含む。この実施形態では、スケジューラ１０２は、プロセッサ１０６と、メモリ１０８とを含む。ＲＩＰ１０４は、ハードウェア、ファームウェア、又はハードウェアとファームウェアとの組み合わせで実装されてよい。ＲＩＰ１０４は、ラスタデータ１１２を生成するように論理ページ１１４をラスタライズする如何なるコンポーネント、システム、又はデバイスも有する。ラスタデータ１１２は、スケジューラ１０２のメモリ１０８に、又はＲＩＰスプール（図示せず。）に記憶されてよい。印刷処理中に、プリントコントローラ１０１は、ラスタデータ１１２をあて先（例えば、プリントエンジン１１８）へ送信してよい。プリントエンジン１１８は、プリントコントローラ１０１からラスタデータ１１２を受け取り、ラスタデータ１１２に基づき印刷出力を生成してよい。
プリントコントローラ１０１の具体的なハードウェア実装は設計選択に従うが、一方で、プリントコントローラ１０１は、プリントコントローラ１０１について本明細書で記載されている機能を実行することができる如何なる電子回路及び／又は光学回路も有してよい。プリントコントローラ１０１は、１以上のプロセッサ（例えば、スケジューラ１０２のプロセッサ１０６）、中央演算処理装置（Central Processing Units）（ＣＰＵ）、グラフィクス処理ユニット（Central Processing Units）（ＧＰＵ）マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（Digital Signal Processors）（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（Application-Specific Integrated Circuits）（ＡＳＩＣ）、プログラム可能論理デバイス（Programmable Logic Devices）（ＰＬＤ）、制御回路、などを含んでよい。プロセッサのいくつの例には、インテルコアプロセッサ、高度縮小命令セットコンピューティング（Reduced Instruction Set Computing）（ＲＩＳＣ）マシン（Advanced RISC Machines）（ＡＲＭ）プロセッサ、などがある。
プリントコントローラ１０１は、データを記憶することができる如何なる電子回路、及び／又は光学回路、及び／又は磁気回路も更に有してよい。例えば、プリントコントローラ１０１は、１以上のメモリ（例えば、スケジューラ１０２のメモリ１０８）、揮発性又は不揮発性の動的ランダムアクセスメモリ（Dynamic Random Access Memory）（ＤＲＡＭ）デバイス、フラッシュデバイス、揮発性又は不揮発性の静的（Static）ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）デバイス、磁気ディスクドライブ、ソリッドステートディスク（Solid State Disks）（ＳＳＤ）、などを含んでよい。不揮発性のＤＲＡＭ及びＳＲＡＭのいくつかの例には、バッテリーバックアップ式ＤＲＡＭ及びバッテリーバックアップ式ＳＲＡＭがある。
プリントエンジン１１８は、１以上の色材（colorant）１２２をメディア１２０に付ける如何なるシステム、コンポーネント、又はデバイスも有する。色材１２２は、トナー、液状インク、ワックス、又はメディア１２０に付けられるのに適した任意の材料を有してよい。メディア１２０は、望まれるように、連続的なシート又はカットされたシートであってよい。メディア１２０は、紙、布地、プラスチック、又は色材１２２を付けるための任意の有形基材を有してよい。プリントエンジン１１８は、１以上のマーキングエンジンを設計事項として有してよい。例えば、プリントエンジン１１８は、メディア１２０の各側に配置された少なくとも１つのマーキングエンジンを有してよい。
この実施形態では、メモリ１０８は、複数の複雑性属性重み係数１１６を記憶している。重み係数１１６は、スケジューラ１０２によって、プリントジョブ１１０の論理ページ１１４をＲＩＰ１０４に割り当てるために使用されてよい。
プリントコントローラ１０１がプリントジョブ１１０を処理し始めるよう動作可能であって準備できていると考える。図２は、実例となる実施形態において、プリントジョブ１１０に対して複雑性解析を実行する方法２００のフローチャートである。図３〜７は、実例となる実施形態において方法２００の更なる詳細について説明する。
方法２００は、図１のプリントコントローラ１０１に関して説明される。なお、方法２００は、他のシステム（図示せず。）によって実行されてもよい。本明細書で記載されるフローチャートのステップは、図示されていない他のステップを含んでもよい。また、本明細書で記載されるフローチャートのステップは、別の順序で実行されてもよい。
スケジューラ１０２のプロセッサ１０６はプリントジョブ１１０を受け取る（図２のステップ２０２を参照）。プリントジョブ１１０は、プリントジョブ１１０の印刷データを記述するためにページ記述言語（Page Description Language）（ＰＤＬ）を利用してよい。一実施形態では、プリントジョブ１１０は、論理ページ１１４を編成するために記録を使用するバリアブル印刷（Variable Data Print）（ＶＤＰ）ジョブを有してよい。ＰＤＬのいくつかの例には、ポータブル・ドキュメント・フォーマット（Portable Document Format）（ＰＤＦ）、インテリジェント・プリンタ・データ・ストリーム（Intelligent Printer Data Stream）（ＩＰＤＳ）、ポストスクリプト（ＰＯＳＴＳＣＲＩＰＴ）、などがある。プリントジョブ１１０は、いくつかの実施形態では、プリントジョブ１１０の処理のための命令を指定するメカニズムを提供するジョブチケットを含んでよい。ジョブチケットは、いくつかの実施形態では、プリントジョブ１１０とは別に受け取られてもよい。
図２を参照すると、プロセッサ１０６は、ページ複雑性解析のためにプリントジョブ１１０の論理ページ１１４のサブセットを識別する（図２のステップ２０４を参照）。いくつかの実施形態で、識別される論理ページ１１４のサブセットは、プリントジョブ１１０における論理ページ１１４の構造編成に対応する。例えば、プリントジョブ１１０がＶＤＰジョブを有する場合には、複雑性解析のために識別される論理ページ１１４のサブセットは、ＶＤＰジョブの記録を有し得る。
図８は、実例となる実施形態において、ページ複雑性解析のために識別される論理ページ１１４のサブセットを表す。この実施形態における論理ページ１１４のサブセットは６ページを含むが、ページ複雑性解析のために識別されるページは、望まれるように、より多い又はより少ないページを有してよい。従って、図８に表されている特定のページ数は、単に、方法２００を説明するためのものである。更に、解析のために識別されるページは、プリントジョブ１１０内のページの順序又は位置とは無関係に、望まれるように、プリントジョブ１１０の論理ページ１１４の任意のサブセットを有してよい。更に、解析のために識別されるページは、望まれるように、連続的であっても又は不連続であってもよい。この実施形態では、図８に表されている論理ページ１１４のページ複雑度値は、“？”によって示されているように、未知である。
プロセッサ１０６は、論理ページ１１４のサブセットのページ複雑度値を決定する（図２のステップ２０６を参照）。論理ページ１１４のサブセットのページ複雑度値を決定することは、望まれるように、複雑性属性重み係数１１６の任意の組み合わせを用いて実行されてよい。一般に、ページのページ複雑度値は、ページの複雑性が互いにどのように比較されるかを表す可変な重み付け値である。例えば、１の論理ページが“１”のページ複雑度値を有すると計算され、別の論理ページが“２．５”のページ複雑度値を有すると計算される場合に、それら２ページの間の差が、計算されたページ複雑性の差を表す。ページ複雑性の差は、ページを解釈及び／又はラスタライズするときの計算労力の差になり得る。例えば、“２．５”のページ複雑度値を割り当てられたページを解釈及び／又はラスタライズすることは、“１”のページ複雑度値を割り当てられたページを解釈及び／又はラスタライズすることよりも計算労力、時間、及び／又はシステム資源を必要とし得る。
一般に、複雑性属性重み係数１１６は、ページ又はジョブ属性が、ページを解釈及び／又はラスタライズするために使用される計算労力、システム資源、及び時間にどのように影響するのかの違いを定義する複数の異なる値を有する。例えば、いくつかの複雑性属性は、ページを解釈及び／又はラスタライズするために使用される計算労力、システム資源、及び／又は時間にほとんど又は全く影響しないことがある。そのような複雑性属性は、ページを解釈及び／又はラスタライズするために使用される計算労力、システム資源、及び／又は時間に対してより大きな影響を有している他の複雑性属性よりも重み付けが小さくてよい。本明細書で記載される実施形態では、ページ複雑度値に対する正の重み付け調整を使用して、ベースライン複雑度値に関して、ページについて計算されたより高いページ複雑性を示すことができる。しかし、他の実施形態は、望まれるように、他のタイプの重み付け調整を利用してもよい。
プロセッサ１０６は、ページ複雑度値の繰り返しパターンが、ページ複雑性解析のために識別された論理ページ１１４のサブセットに存在するかどうかを判定する（図２のステップ２０８を参照）。論理ページ１１４のサブセットにおいてプロセッサ１０６によって繰り返しパターンが検出されなかった場合には、次いで、プロセッサ１０６は、プリントジョブ１１０に残っている論理ページ１１４に対してベースライン複雑度値（例えば、非ゼロの値）を割り当ててよい（図２のステップ２１０を参照）。本明細書で記載されるように、プリントジョブ１１０に残っている論理ページ１１４は、ページ複雑度値を割り当てられていない論理ページ１１４を有してよい。一実施形態では、プロセッサ１０６は、残りのページのページ複雑度値に対して“１”のページ複雑度値（例えば、ベースライン複雑度値）を割り当ててよい。他の実施形態では、方法２００の処理はステップ２０４へ戻ってよく、このステップで、論理ページ１１４のより大きいサブセットが解析のために識別され、ページ複雑性解析が繰り返され得る。プリントジョブ１１０の残りの論理ページ１１４に対してベースライン複雑度値を割り当てることに応答して、プロセッサ１０６は、プリントジョブ１１０の論理ページ１１４をそれらのページ複雑度値に基づいてＲＩＰ１０４へ割り当てる（図２のステップ２１４を参照）。
ページ複雑度値の繰り返しパターンが論理ページ１１４のサブセットに存在するとプロセッサ１０６が決定する場合に、次いで、プロセッサ１０６は、プリントジョブ１１０に残っている論理ページ１１４に対してページ複雑度値の繰り返しパターンを外挿することによって、プリントジョブ１１０に残っている論理ページ１１４に対してページ複雑度値を割り当てる（図２のステップ２１２を参照）。図９は、実例となる実施形態において図８で表された論理ページ１１４のサブセットについてページ複雑度値を決定した結果を表す。この実施形態では、プロセッサ１０６は、複雑性解析のために識別された論理ページ１１４のサブセットがＸ、Ｙ又はＺのページ複雑度値を割り当てられていることを求める。ここで、ページがＸ、Ｙ及びＺの値を共有していることは、同じか又は類似したページ複雑度値を表す。図９に表される実施形態では、パターンは、繰り返すＸ、Ｙ及びＺの連続を有する。特に、論理ページ１１４−１は、論理ページ１１４−４と同じか又は類似した複雑度値（例えば、Ｘ）を有し、論理ページ１１４−２は、論理ページ１１４−５と同じか又は類似したページ複雑度値（例えば、Ｙ）を有し、論理ページ１１４−３は、論理ページ１１４−６と同じか又は類似した複雑度値（例えば、Ｘ）を有する。図９に表される特定のパターン及び相対的なページ複雑度値は、単に説明のために提示されており、他のパターン及び相対的なページ複雑度値が、複雑性解析のために識別された論理ページ１１４のサブセットに存在する可能性がある。
図９に表される実施形態では、ページ複雑度値の繰り返しパターンが、複雑性解析のために識別された論理ページ１１４のサブセットに存在する。特に、Ｘ、Ｙ及びＺのページ複雑度値の繰り返しパターンが存在する。外挿によるページ複雑度値割り当てのステップ２１２を実行するために、プロセッサ１０６は、ページ複雑度値を割り当てられていないプリントジョブ１１０の論理ページ１１４に対して、Ｘ、Ｙ及びＺのページ複雑度値の繰り返しパターンを外挿する。
図１０は、実例となる実施形態において図９で表されたページ複雑度値の繰り返しパターンの外挿に基づくページ複雑度値割り当ての結果を表す。一実施形態でステップ２１２を実行するために、プロセッサ１０６は、論理ページ１１４−７から始まって、ページ複雑度値の繰り返しパターンの部分であるページの番号に基づき続く連続的な様態で、Ｘ、Ｙ及びＺのページ複雑度値のパターンを論理ページ１１４に反復的に割り当ててよい（例えば、論理ページ１１４−７＝Ｘ、論理ページ１１４−８＝Ｙ、論理ページ１１４−９＝Ｚ、論理ページ１１４−１０＝Ｘ、など）。他の実施形態でステップ２１２を実行するために、プロセッサ１０６は、論理ページ１１４−１と論理ページ１１４−４との間の第１オフセットを計算し、第１オフセットに基づいて論理ページ１１４を識別し、プリントジョブ１１０に残っている論理ページ１１４に対してＸのページ複雑度値を割り当ててよい。プロセッサ１０６は、論理ページ１１４−２と論理ページ１１４−５との間の第２オフセットを計算し、第２オフセットに基づいて論理ページ１１４を識別し、プリントジョブ１１０に残っている論理ページ１１４に対してＹのページ複雑度値を割り当ててよい。プロセッサ１０６は更に、論理ページ１１４−３と論理ページ１１４−６との間の第３オフセットを計算し、第３オフセットに基づいて論理ページを識別し、プリントジョブ１１０に残っている論理ページ１１４に対してＺのページ複雑度値を割り当ててよい。
論理ページ１１４が外挿によりページ複雑度値を割り当てられた状態で、プロセッサ１０６は、プリントジョブ１１０の論理ページ１１４をそれらのページ複雑度値に基づきＲＩＰ１０４へ割り当てる（図２のステップ２１４を参照）。プロセッサ１０６は、ＲＩＰ１０４に割り当てられたページのページ複雑度値の平均が同じようであるように論理ページ１１４をＲＩＰ１０４へ割り当ててよく、それによって、例えばＲＩＰ１０４−４へ割り当てられるページの計算複雑性が、例えばＲＩＰ１０４−２へ割り当てられるページの計算複雑性と同じようであることが、確かにされ得る。
図３〜７は、実例となる実施形態における方法２００について更なる詳細を表す。特に、図３〜７は、複雑性解析のために識別された論理ページ１１４のサブセットに対してページ複雑度値が、互いに異なり得る多数の複雑性属性重み係数１１６に基づき決定されるところの、方法２００のステップ２０６（図２を参照）についての更なる詳細を表す。図３〜７の夫々で表される具体的な複雑性解析は、ステップ２０６を実施するように個別的に実行されてよく、あるいは、ステップ２０６を実施するように様々な組み合わせで実行されてもよい。
図３で説明される解析は、ページが解析され得る複数の複雑性属性のうちの１つである埋め込みサブセットフォントをページが含むかどうかに基づき、ページのページ複雑度値を決定することに関係がある。図３を参照すると、プロセッサ１０６は、複雑性解析のために論理ページ１１４のサブセットに含まれる論理ページを識別する（ステップ２１６を参照）。プロセッサ１０６は、そのページに対してベースライン複雑度値を割り当てる（図３のステップ２１８を参照）。一実施形態では、プロセッサ１０６は、“１”の値をページのページ複雑度値に割り当ててよい。プロセッサ１０６は、ページが埋め込みサブセットフォントを有するかどうかを判定する（図３のステップ２２０を参照）。ページが埋め込みサブセットフォントを有さないとプロセッサ１０６が決定する場合に、次いで、ステップ２２４が実行される。
ページが埋め込みサブセットフォントを有する場合には、次いで、プロセッサ１０６は、ページに割り当てられているページ複雑度値を、フォントに関連した複雑性属性重み係数１１６に基づき更新してよい（図３のステップ２２２を参照）。埋め込みサブセットフォントは他のページで再利用できず、従って、埋め込みサブセットフォントのグリフは、それらを含む各ページで繰り返し描画される可能性があるので、埋め込みサブセットフォントは、ページ複雑性に影響を及ぼすことがある。埋め込みサブセットフォントの存在は、プロセッサ１０６によって現在のページ複雑度値に“０．２”の複雑性属性重み係数１１６を加えられているものとして表され得る。例えば、ページが埋め込みサブセットフォントを含む場合に、“０．２”が、プロセッサ１０６によって、ページに割り当てられたベースライン複雑度値に加えられてよい（例えば、０．２＋１＝１．２）。
閾数よりも多い埋め込みサブセットフォントをページが含むとプロセッサ１０６が決定する場合には、次いで、プロセッサ１０６は、異なる複雑性属性重み係数１１６を現在のページ複雑度値に加えてよい（例えば、埋め込みサブセットフォントに対する複雑性属性重み係数１１６は、ページ内の埋め込みサブセットフォントの数に応じて異なる値を有してよい。）。例えば、閾数よりも多い埋め込みサブセットフォントをページが含む場合に、 “０．５”が、プロセッサ１０６によって、ページに割り当てられている現在のページ複雑度値に加えられてよい（例えば、論理ページの現在のページ複雑度値がベースライン複雑度値であるとして、０．５＋１＝１．５）。この例では、ページの現在のページ複雑度値がベースライン複雑度値は、これより“１．５”である。ページ内の埋め込みサブセットフォントの数に基づく重みの変化に対する論理的根拠は、ＲＩＰ１０４において、グリフを記憶するためのキャッシュメモリが有限であり、閾数よりも多い埋め込みサブセットフォントを有するページはキャッシュミスを引き起こす可能性があり、その結果、グリフが再描画されることがあることである。
プロセッサ１０６は、解析のために論理ページ１１４のサブセットにページが残っているかどうかを判定する（ステップ２２４を参照）。ページが残っている場合には、次いで、処理は、ステップ２１６へ戻って、論理ページ１１４のサブセットにおいて解析のために他の論理ページを識別する。解析のためにページが残っていない場合には、次いで、上述されたように（図２を参照）、ステップ２０８が実行される。
図４で説明される解析は、ページが解析され得る複数の複雑性属性のうちの１つである１以上の高解像度画像をページが含むかどうかに基づき、ページのページ複雑度値を決定することに関係がある。図４を参照すると、プロセッサ１０６は、複雑性解析のために論理ページ１１４のサブセットに含まれる論理ページを識別する（ステップ２１６を参照）。プロセッサ１０６は、そのページに対してベースライン複雑度値を割り当てる（図４のステップ２１８を参照）。例えば、プロセッサ１０６は、“１”の値をページのページ複雑度値に割り当ててよい。プロセッサ１０６は、ページが高解像度画像を有するかどうかを判定する（図４のステップ２２６を参照）。ページが高解像度画像を有さない場合に、次いで、ステップ２２４が実行される。ページが１以上の高解像度画像を有する場合には、次いで、プロセッサ１０６は、そのページのページ複雑度値を、画像に関連した複雑性属性重み係数１１６に基づき更新してよい（図４のステップ２２８を参照）。ＲＩＰ１０４が有限なメモリを有し、そして、画像がＲＩＰスプール（図示せず。）へ圧縮解凍されなければならないことがあるので、大きいカバレッジ範囲を有している高解像度画像は、ページ複雑性に影響を及ぼす可能性がある。画像は、解像度が閾解像度よりも高い（例えば、６００×６００以上のソース解像度）ときに高解像度と見なされてよく、一方、画像のカバレッジ範囲は、面積が閾面積よりも広い（例えば、２００ｉｎ２以上）ときに大きいと見なされ得る。いくつかの実施形態では、大きいカバレッジ範囲を有している高解像度画像の存在は、プロセッサ１０６によって現在のページ複雑度値に“０．１”の複雑性属性重み係数１１６を加えられているものとして表され得る。
ページが多数の小さい高解像度画像を含む場合には、いくつかの実施形態で、“１．２”の複雑性属性重み係数１１６が、プロセッサ１０６によって現在のページ複雑度値に加えられてよい（例えば、画像の複雑性属性重み係数１１６は、ページ内の画像の数、サイズ、及び／又は解像度に応じて異なる値を有してよい。）。高解像度画像は、それが閾面積よりも小さい（例えば、“２”ｉｎ２未満）カバレッジ範囲を有するとプロセッサ１０６が決定するときに小さいと見なされ得る。ページは、画像の数が閾数よりも多い（例えば、“２５０”よりも多い画像）とプロセッサ１０６が決定するときに多数の画像を有していると見なされ得る。重みの変化に対する論理的根拠は、多数の小さい高解像度画像が計算上高価であり、場合により時間がかかることである。
プロセッサ１０６は、解析のために論理ページ１１４のサブセットにページが残っているかどうかを判定する（ステップ２２４を参照）。ページが残っている場合には、次いで、処理は、ステップ２１６へ戻って、論理ページ１１４のサブセットにおいて解析のために他の論理ページを識別する。解析のためにページが残っていない場合には、次いで、上述されたように（図２を参照）、ステップ２０８が実行される。
図５で説明される解析は、プリントジョブがＰＤＦ／Ｘ−４に対応するかどうかに基づき、ページのページ複雑度値を決定することに関係がある。この解析は、プリントジョブ１１０がＰＤＦジョブでない場合にはスキップされ得る。図５を参照すると、プロセッサ１０６は、複雑性解析のために論理ページ１１４のサブセットに含まれる論理ページを識別する（ステップ２１６を参照）。プロセッサ１０６は、そのページに対してベースライン複雑度値を割り当てる（図５のステップ２１８を参照）。例えば、プロセッサ１０６は、“１”の値をページのページ複雑度値に割り当ててよい。プロセッサ１０６は、プリントジョブ１１０が非ＰＤＦ／Ｘ−４対応であるかどうかを判定する（図５のステップ２３０を参照）。プリントジョブ１１０がＰＤＦ／Ｘ−４に対応する場合には、次いで、ステップ２２４が実行される。
プリントジョブ１１０が非ＰＤＦ／Ｘ−４対応であるとプロセッサ１０６が決定する場合に、次いで、プロセッサ１０６は、そのページのページ複雑度値を、非ＰＤＦ／Ｘ−４対応に関連した複雑性属性重み係数１１６に基づき更新してよい（図５のステップ２３２を参照）。非ＰＤＦ／Ｘ−４対応ジョブの場合には、結果として、ページオブジェクトがキャッシュされるがそのページ及び／又は他のページ上で再利用されない。プリントジョブ１１０が非ＰＤＦ／Ｘ−４対応ジョブである場合に、“１．５”の複雑性属性重み係数１１６が、プロセッサ１０６によって現在のページ複雑度値に加えられてよい。
プロセッサ１０６は、解析のために論理ページ１１４のサブセットにページが残っているかどうかを判定する（ステップ２２４を参照）。ページが残っている場合には、次いで、処理は、ステップ２１６へ戻って、論理ページ１１４のサブセットにおいて解析のために他の論理ページを識別する。解析のためにページが残っていない場合には、次いで、上述されたように（図２を参照）、ステップ２０８が実行される。
図６で説明される解析は、ページが解析され得る複数の複雑性属性のうちの１つである異なったトランスペアレンシブレンディングモード（transparency blending modes）を有する重なり合ったページオブジェクトをページが含むかどうかに基づき、ページのページ複雑度値を決定することに関係がある。図６を参照すると、プロセッサ１０６は、複雑性解析のために論理ページ１１４のサブセットに含まれる論理ページを識別する（ステップ２１６を参照）。プロセッサ１０６は、そのページに対してベースライン複雑度値を割り当てる（図６のステップ２１８を参照）。例えば、プロセッサ１０６は、“１”の値をページのページ複雑度値に割り当ててよい。プロセッサ１０６は、異なったトランスペアレンシブレンディングモードを有する多数の重なり合ったページオブジェクトをページが含むかどうかを判定する（図６のステップ２３４を参照）。異なったトランスペアレンシブレンディングモードを有する重なり合ったページオブジェクトをページが含まないとプロセッサ１０６が決定する場合に、次いで、ステップ２２４が実行される。
異なったトランスペアレンシブレンディングモードを有する多数の重なり合ったページオブジェクトをページが含む場合には、次いで、プロセッサ１０６は、ページのページ複雑度値を、トランスペアレンシに関連した複雑性属性重み係数１１６に基づき更新してよい（図６のステップ２３６を参照）。異なったトランスペアレンシブレンディングモードを有する重なり合ったページオブジェクトを含むページは、正しい出力を生成するためにＲＩＰ１０４において計算上高価な階層の平坦化（flattening）を必要とする可能性がある。ページが閾数よりも多いオブジェクト（例えば、１０以上のページオブジェクト）を含む場合に、そのページは、異なったトランスペアレンシブレンディングモードを有する多数の重なり合ったページオブジェクトを有していると、プロセッサ１０６は決定してよい。一実施形態では、異なったトランスペアレンシブレンディングモードを有する多数の重なり合ったページオブジェクトの存在は、プロセッサ１０６によってページ複雑度値に“２．０”の複雑性属性重み係数１１６を加えられているものとして表され得る。
プロセッサ１０６は、解析のために論理ページ１１４のサブセットにページが残っているかどうかを判定する（ステップ２２４を参照）。ページが残っている場合には、次いで、処理は、ステップ２１６へ戻って、論理ページ１１４のサブセットにおいて解析のために他の論理ページを識別する。解析のためにページが残っていない場合には、次いで、上述されたように（図２を参照）、ステップ２０８が実行される。
図７で説明される解析は、ページが解析され得る複数の複雑性属性のうちの１つである刷り重ね（overprint）のために標識される多数のページオブジェクトをページが含むかどうかに基づき、ページのページ複雑度値を決定することに関係がある。刷り重ね（例えば、シアン、マゼンタ、イエロー、及びキーブラック（ＣＭＹＫ）刷り重ね）は、下位層オブジェクトの色材１２２のチャネル値がラスタデータ１１２に現れることを可能にする上位層オブジェクトの能力である。いくつかの制約として、（１）上位層オブジェクトは、有効にされた刷り重ねで標識されること、（２）上位層オブジェクトは、デバイス色材（例えば、デバイスＣＭＹＫ）又はＩＣＣに基づくデバイス入力色空間（例えば、ＩＣＣに基づくＣＭＹＫ入力色空間）で記述されること、（３）上位層オブジェクトは、一定の色のオブジェクトタイプ（例えば、テキスト、ラインアート、など）であること、及び（４）上位層オブジェクトは、色材１２２の１以上のチャネルでゼロの色材１２２の値（例えば、シアン色チャネルの場合に０．０）を有すること、がある。それらの制約が満足される場合に、上位層オブジェクトのゼロ値色材１２２チャネルにおける下位層オブジェクトの色材１２２の値が、ラスタデータ１１２で現れ得る。更に、刷り重ねの実施は、ＰＤＬに依存し得る。例えば、ＰＤＦは、ページレベルで刷り重ねを有効又は無効にするが、ポストスクリプトはそうではない。
図７を参照すると、プロセッサ１０６は、複雑性解析のために論理ページ１１４のサブセットに含まれる論理ページを識別する（ステップ２１６を参照）。プロセッサ１０６は、そのページに対してベースライン複雑度値を割り当てる（図７のステップ２１８を参照）。例えば、プロセッサ１０６は、“１”の値をページのページ複雑度値に割り当ててよい。プロセッサ１０６は、刷り重ねで標識される多数のページオブジェクトをページが含むかどうかを判定する（図７のステップ２３８を参照）。刷り重ねで標識される多数のページオブジェクトをページが含まない場合に、次いで、ステップ２２４が実行される。
刷り重ねで標識される多数のページオブジェクトをページが含むとプロセッサ１０６が決定する場合に、次いで、プロセッサ１０６は、ページのページ複雑度値を、刷り重ねに関連した複雑性属性重み係数１１６に基づき更新してよい（図７のステップ２４０を参照）。刷り重ねで標識される多数のオブジェクトを含むページは、正しい出力を生成するためにＲＩＰ１０４において計算上高価な階層の平坦化を必要とする可能性がある。ページが閾数よりも多いオブジェクト（例えば、刷り重ねで標識される“１００”以上のページオブジェクト）を含むとプロセッサ１０６が決定する場合に、そのページは、刷り重ねで標識される多数のオブジェクトを有していると見なされ得る。いくつかの実施形態では、刷り重ねで標識される多数のページオブジェクトの存在は、ページ複雑度値に“２．５”の複雑性属性重み係数１１６を加えられているものとして表され得る。
プロセッサ１０６は、解析のために論理ページ１１４のサブセットにページが残っているかどうかを判定する（ステップ２２４を参照）。ページが残っている場合には、次いで、処理は、ステップ２１６へ戻って、論理ページ１１４のサブセットにおいて解析のために他の論理ページを識別する。解析のためにページが残っていない場合には、次いで、上述されたように（図２を参照）、ステップ２０８が実行される。
図３〜７で表される様々な複雑性解析属性は別々に説明されてきたが、様々な組み合わせが、論理ページ１１４を解析するために存在する。属性がページを解析する際に組み合わされる場合に、図３〜７で説明されるステップに対していくつかの変更が行われてよい。例えば、ステップ２１６は、ページ複雑度値の重み付けされた出力においてベースライン複雑度値が大きな比率を占めないことを確かにするために、方法２００におけるプロセス又は配置によって変更されてよい。
プリントジョブ１１０の論理ページ１１４のサブセットに対して複雑性解析を実行することと、プリントジョブ１１０の他のページに結果を外挿することとは、実現不可能であるか又は望ましくない、印刷の前にプリントジョブ１１０の各ページを解析する潜在的に時間のかかる動作なしで、ＲＩＰ１０４へのスケジューリングがより効率的に実行されることを可能にする。
図示されているか又は本明細書で記載される様々な要素のいずれもが、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はそれらの何らかの組み合わせとして実装されてよい。例えば、要素は、専用のハードウェアとして実装されてよい。専用のハードウェア要素は、「プロセッサ」、「コントローラ」、又は何らかの同様の用語で呼ばれ得る。プロセッサによって提供される場合に、機能は、単一の専用プロセッサによって、単一の共有プロセッサによって、又は一部が共有され得る複数の個別プロセッサによって提供されてよい。更に、「プロセッサ」又は「コントローラ」との語の明示的な使用は、ソフトウェアを実行可能なハードウェアにもっぱら言及していると解釈されるべきではなく、制限なしに、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）ハードウェア、ネットワークプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）若しくは他の回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、ソフトウェアを記憶するリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、不揮発性ストレージ、ロジック、又は何らかの他の物理ハードウェア部品若しくはモジュールを暗に含み得る。
また、要素は、要素の機能を実行するようにプロセッサ又はコントローラによって実行可能なプログラム命令として実装されてもよい。プログラム命令のいくつかの例は、ソフトウェア、プログラムコード、及びファームウェアである。プログラム命令は、要素の機能を実行するようにプロセッサに指示するために、プロセッサによって実行される場合に動作可能である。命令は、プロセッサによって読み出し可能な記憶デバイスに記憶されてよい。記憶デバイスのいくつかの例は、デジタル若しくは固体状態メモリ、磁気ディスク及び磁気テープのような磁気記憶媒体、ハードドライブ、又は光学読み出し可能なデジタルデータ記憶媒体である。
一実施形態では、本発明は、制限なしに、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含むソフトウェアで実装される。図１１は、コンピュータ可読媒体１１０４が、本明細書で開示される機能のいずれかを実行するための命令を提供し得るコンピュータシステム１１００を表す。
更に、本発明は、プロセッサ又は任意の命令実行システムによる使用のために又はそれと関連してプログラムコードを提供するコンピュータ可読媒体１１０４からアクセス可能なコンピュータプログラム製品の形をとることができる。この記載のために、コンピュータ可読媒体１１０４は、コンピュータシステム１１００を含む命令実行システム、装置、又はデバイスによる使用のために又はそれと関連してプログラムを有形に記憶することができる如何なる装置であることもできる。
コンピュータ可読媒体１１０４は、如何なる有形な電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、又は半導体システム（又は装置又はデバイス）であることもできる。コンピュータ可読媒体１１０４の例には、半導体若しくは固体状態メモリ、磁気テープ、リムーバブルコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、硬質磁気ディスク及び光ディスクがある。光ディスクのいくつかの例には、コンパクトディスク型リードオンリーメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクトディスク型リード／ライト（ＣＤ−ＲＷ）及びＤＶＤがある。
プログラムコードを記憶及び／又は実行することに適しているコンピュータシステム１１００は、システムバス１１１０を通じてメモリ１１０８へ直接又は間接的に結合される１以上のプロセッサ１１０２を含むことができる。メモリ１１０８は、プログラムコードの実際の実行中に用いられるローカルメモリと、バルクストレージと、コードが実行中にバルクストレージから読み出される回数を減らすために少なくとも一部のプログラムコードの一時記憶を提供するキャッシュメモリとを含んでよい。入出力（Ｉ／Ｏ）デバイス１１０６（制限なしに、キーボード、ディスプレイ、指示デバイス、などを含む。）が、介在するＩＯコントローラを通じて又は直接にシステムへ結合され得る。ネットワークアダプタも、例えばホストシステムインターフェイス１１１２を通じて、他のデータ処理システムへ、あるいは、介在する私的又は公衆ネットワークを通じて遠隔のプリンタ又は記憶デバイスへ結合されることをコンピュータシステム１１００に可能にするように、システムへ結合されてよい。モデム、ケーブルモデム及びイーサネット（登録商標）カードは、現在利用可能なタイプのネットワークアダプタのうちのほんの一部である。
具体的な実施形態が本明細書で記載されてきたが、適用範囲は、これらの具体的な実施形態に制限されない。むしろ、適用範囲は、続く特許請求の範囲及びその均等によって定義される。
１００ システム
１０１ プリントコントローラ
１０２ スケジューラ
１０４ ＲＩＰ
１０６ プロセッサ
１０８ メモリ
１１０ プリントジョブ
１１２ ラスタデータ
１１４ 論理ページ
１１６ 複雑性属性重み係数
１１８ プリントエンジン
１２０ メディア
１２２ 色材
１１００ コンピュータシステム
１１０２ プロセッサ
１１０４ コンピュータ可読媒体
１１０６ 入出力（Ｉ／Ｏ）デバイス
１１０８ メモリ
１１１０ システムバス
１１１２ ホストシステムインターフェイス

Claims (20)

  1. 複数のラスタ画像プロセッサ（ＲＩＰ）と、
    プリントジョブを受け取り、複雑性解析のために前記プリントジョブにおいて論理ページのサブセットを識別し、該論理ページのサブセットに含まれる論理ページのページ複雑度値を計算するよう構成されるスケジューラと
    を有するプリントコントローラを有し、
    前記スケジューラは、ページ複雑度値の繰り返しパターンが前記論理ページのサブセットにおいて存在することを決定し、前記ページ複雑度値の繰り返しパターンを前記プリントジョブの残りの論理ページに外挿することによって前記残りの論理ページに対して複雑度値を割り当てるよう構成され、
    前記スケジューラは、前記プリントジョブの論理ページをそれらのページ複雑度値に基づいて前記複数のＲＩＰに割り当てるよう構成される、
    システム。
  2. 前記論理ページのサブセットに含まれる論理ページのページ複雑度値を計算する前記スケジューラは、
    前記論理ページのサブセットに含まれる論理ページに対してベースライン複雑度値を割り当て、
    当該論理ページが複雑性属性を含むことを決定し、
    前記複雑性属性の重み係数に基づき当該論理ページの前記ベースライン複雑度値を変更する
    よう構成される、
    請求項１に記載のシステム。
  3. 前記複雑性属性は、
    埋め込みサブセットフォント、
    画像、
    トランスペアレンシブレンディングモードが異なる重なり合ったページオブジェクト、及び
    刷り重ねにより標識されるページオブジェクト
    のうちの少なくとも１つを含む、
    請求項２に記載のシステム。
  4. 前記複雑性属性の前記重み係数は、
    前記埋め込みサブセットフォントの数、
    前記画像の数、
    前記画像の解像度、
    前記画像のカバレッジ範囲、
    トランスペアレンシブレンディングモードが異なる重なり合ったページオブジェクトの数、及び
    刷り重ねにより標識される前記ページオブジェクトの数
    のうちの少なくとも１つに基づき異なる値を有する、
    請求項３に記載のシステム。
  5. 前記論理ページのサブセットに含まれる論理ページのページ複雑度値を計算する前記スケジューラは、
    前記論理ページのサブセットに含まれる論理ページに対してベースライン複雑度値を割り当て、
    プリントジョブがポータブル・ドキュメント・フォーマット（ＰＤＦ）／Ｘ−４に対応しているかどうかを判定し、
    前記プリントジョブがＰＤＦ／Ｘ−４に対応してないとの決定に応答して、重み係数に基づき当該論理ページの前記ベースライン複雑度値を変更する
    よう構成される、
    請求項１に記載のシステム。
  6. 前記プリントジョブは、バリアブル印刷（ＶＤＰ）ジョブを有し、
    前記論理ページのサブセットは、前記ＶＤＰジョブにおける記録を有する、
    請求項１に記載のシステム。
  7. 前記複数のＲＩＰは、前記プリントジョブの論理ページをラスタライズしてラスタデータを生成するよう構成され、
    前記プリントコントローラは、前記ラスタデータをあて先へ送信するよう構成され、
    当該システムは、
    前記ラスタデータを受け取り、該ラスタデータに基づきメディア上に少なくとも１つの色材を付けて、前記プリントジョブの印刷出力を生成するよう構成される少なくとも１つのプリントエンジン
    を更に有する、
    請求項１に記載のシステム。
  8. プリントジョブを受け取ることと、
    複雑性解析のために前記プリントジョブにおいて論理ページのサブセットを識別することと、
    前記論理ページのサブセットに含まれる論理ページのページ複雑度値を計算することと
    ページ複雑度値の繰り返しパターンが前記論理ページのサブセットにおいて存在することを決定することと、
    前記ページ複雑度値の繰り返しパターンを前記プリントジョブの残りの論理ページに外挿することによって前記残りの論理ページに対して複雑度値を割り当てることと、
    前記プリントジョブの論理ページをそれらのページ複雑度値に基づいて複数のラスタ画像プロセッサ（ＲＩＰ）に割り当てることと
    を有する方法。
  9. 前記論理ページのサブセットに含まれる論理ページのページ複雑度値を計算することは、
    前記論理ページのサブセットに含まれる論理ページに対してベースライン複雑度値を割り当てることと、
    当該論理ページが複雑性属性を含むことを決定することと、
    前記複雑性属性の重み係数に基づき当該論理ページの前記ベースライン複雑度値を変更することと
    を更に有する、
    請求項８に記載の方法。
  10. 前記複雑性属性は、
    埋め込みサブセットフォント、
    画像、
    トランスペアレンシブレンディングモードが異なる重なり合ったページオブジェクト、及び
    刷り重ねにより標識されるページオブジェクト
    のうちの少なくとも１つを含む、
    請求項９に記載の方法。
  11. 前記複雑性属性の前記重み係数は、
    前記埋め込みサブセットフォントの数、
    前記画像の数、
    前記画像の解像度、
    前記画像のカバレッジ範囲、
    トランスペアレンシブレンディングモードが異なる重なり合ったページオブジェクトの数、及び
    刷り重ねにより標識される前記ページオブジェクトの数
    のうちの少なくとも１つに基づき異なる値を有する、
    請求項１０に記載の方法。
  12. 前記論理ページのサブセットに含まれる論理ページのページ複雑度値を計算することは、
    前記論理ページのサブセットに含まれる論理ページに対してベースライン複雑度値を割り当てることと、
    プリントジョブがポータブル・ドキュメント・フォーマット（ＰＤＦ）／Ｘ−４に対応しているかどうかを判定することと、
    前記プリントジョブがＰＤＦ／Ｘ−４に対応してないとの決定に応答して、重み係数に基づき当該論理ページの前記ベースライン複雑度値を変更することと
    を更に有する、
    請求項８に記載の方法。
  13. 前記プリントジョブは、バリアブル印刷（ＶＤＰ）ジョブを有し、
    前記論理ページのサブセットは、前記ＶＤＰジョブにおける記録を有する、
    請求項８に記載の方法。
  14. 前記複数のＲＩＰによって、前記プリントジョブの論理ページをラスタライズしてラスタデータを生成することと、
    前記ラスタデータをあて先へ送信することと、
    少なくとも１つのプリントエンジンによって前記ラスタデータを受け取ることと、
    前記ラスタデータに基づきメディア上に少なくとも１つの色材を付けて、前記プリントジョブの印刷出力を生成することと
    を更に有する、
    請求項８に記載の方法。
  15. １以上のプロセッサによって実行される場合に、該１以上のプロセッサに、
    プリントジョブを受け取ることと、
    複雑性解析のために前記プリントジョブにおいて論理ページのサブセットを識別することと、
    前記論理ページのサブセットに含まれる論理ページのページ複雑度値を計算することと
    ページ複雑度値の繰り返しパターンが前記論理ページのサブセットにおいて存在することを決定することと、
    前記ページ複雑度値の繰り返しパターンを前記プリントジョブの残りの論理ページに外挿することによって前記残りの論理ページに対して複雑度値を割り当てることと、
    前記プリントジョブの論理ページをそれらのページ複雑度値に基づいて複数のラスタ画像プロセッサ（ＲＩＰ）に割り当てることと
    を実行させるプログラム命令を有する非一時的なコンピュータ可読媒体。
  16. 前記論理ページのサブセットに含まれる論理ページのページ複雑度値を計算するための前記プログラム命令は、前記１以上のプロセッサに、
    前記論理ページのサブセットに含まれる論理ページに対してベースライン複雑度値を割り当てることと、
    当該論理ページが複雑性属性を含むことを決定することと、
    前記複雑性属性の重み係数に基づき当該論理ページの前記ベースライン複雑度値を変更することと
    を実行させるプログラム命令を更に有する、
    請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  17. 前記複雑性属性は、
    埋め込みサブセットフォント、
    画像、
    トランスペアレンシブレンディングモードが異なる重なり合ったページオブジェクト、及び
    刷り重ねにより標識されるページオブジェクト
    のうちの少なくとも１つを含む、
    請求項１６に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  18. 前記複雑性属性の前記重み係数は、
    前記埋め込みサブセットフォントの数、
    前記画像の数、
    前記画像の解像度、
    前記画像のカバレッジ範囲、
    トランスペアレンシブレンディングモードが異なる重なり合ったページオブジェクトの数、及び
    刷り重ねにより標識される前記ページオブジェクトの数
    のうちの少なくとも１つに基づき異なる値を有する、
    請求項１７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  19. 前記論理ページのサブセットに含まれる論理ページのページ複雑度値を計算するための前記プログラム命令は、前記１以上のプロセッサに、
    前記論理ページのサブセットに含まれる論理ページに対してベースライン複雑度値を割り当てることと、
    プリントジョブがポータブル・ドキュメント・フォーマット（ＰＤＦ）／Ｘ−４に対応しているかどうかを判定することと、
    前記プリントジョブがＰＤＦ／Ｘ−４に対応してないとの決定に応答して、重み係数に基づき当該論理ページの前記ベースライン複雑度値を変更することと
    を実行させるプログラム命令を更に有する、
    請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  20. 前記プリントジョブは、バリアブル印刷（ＶＤＰ）ジョブを有し、
    前記論理ページのサブセットは、前記ＶＤＰジョブにおける記録を有する、
    請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
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