JP7031701B2 - モアレ発生予測装置、モアレ発生予測システム及びモアレ発生予測方法 - Google Patents
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Description
このモアレを有用なものとして利用する場合もあるものの、意図しないモアレが発生すると、画像のデザイン性が損なわれ、印刷物の品質の劣化に繋がることがあるため、モアレを望ましくないものとして取り除く手段が提案されている。
しかし、特許文献1に記載されている手段では、平滑化フィルターの差分が大きいところを全て、AMスクリーンから、FMスクリーンへ変換するため、モアレが発生しない画像の領域は、モアレが発生する領域と共に処理される。ところが、モアレが発生しない画像の領域に対してモアレ除去処理を施すと、画像におけるオブジェクトの質感を損ねたり、画像のシャープさを低下させたり等、印刷品質の劣化を引き起こすことがある。そのため、特許文献1に記載の手段を適用した場合、モアレが発生しない画像の領域に対してもモアレ除去処理を施すことになるため、処理負荷が大きくなる上、過剰にモアレ防止処理をすることによる劣化が発生する。
従って、モアレが発生する領域を予め予測し、当該領域に対してのみモアレ抑制処理を施す手段があれば望ましい。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
(本開示の背景及び概要)
従って、モアレが発生する領域を予め予測し、当該領域に対してのみモアレ抑制処理を施す手段があれば望ましい。
(ハードウエア構成)
通信ネットワーク225は、例えばインターネットやLAN(Local Area Network)であってもよい。
クライアント端末205のユーザは、例えばクライアント端末205のGUI(Graphical User Interface)を介して、入力画像と、当該入力画像の印刷条件等を入力してもよい。なお、クライアント端末205のGUIの詳細については後述する(図4参照)。
なお、周期構造含有判定部233の処理の詳細については、図6を参照して後述する。
ある実施形態では、このモアレ発生予告はクライアント端末205に送信されてもよく、別の実施形態では、後述する領域抽出部235及びモアレ抑制部236は、当該モアレ発生予告に基づいて、モアレ抑制処理を施してもよい。
なお、モアレ予測部234の処理の詳細については、図8を参照して後述する。
なお、領域抽出部235の処理の詳細については、図12を参照して後述する。
なお、このモアレ発生予測処理の詳細については、図5等を参照して後述する。
GUI400を介して入力される入力画像及び印刷条件は、モアレ発生予測装置に送信される。また、GUI400は、例えば、モアレ発生予測装置が、通信ネットワークを介して、クライアント端末に提供するウエブ上のインターフェースやアプリ上のインターフェースであってもよい。
なお、網種405で設定される内容は、例えば網の形状(スクエアドット、チェーンドット等)、インキ毎の網角・線数、書き出す1ビットデータの解像度(2400dpi/4000dpi)、自動オーバープリント(ヌキノセ)の設定を含んでもよい。
また、ここでは、推奨の設定項目を事前に用意しておき、ユーザが特定の設定項目を選ぶ際に、推奨の設定が自動的に選択される構成も可能である。
入力画像の形式は、例えばPDF,RAW,JPEG等、任意の形式であってもよい。
なお、ここでのモアレ発生予測処理500は、図3を参照して説明したモアレ発生予測処理368、374に対応する処理である。
ここで受信する入力画像のファイル形式は、例えばJPEG,GIF,TIFF,BMP,PNG等、任意のファイル形式であってもよい。また、入力画像のサイズは、10,000x10,000画素から、1,000,000x1,000,000画素であり、大きな画像データであってもよい。
なお、処理用ブロックの実サイズは、2mm以上、50mm以下であってもよい。
また、前処理部は、入力画像の解像度を変換し、600dpi以上、2400dpi以下として設定してもよい。
なお、周期構造含有判定処理の詳細については図6を参照して後述する。
なお、モアレ予測処理の詳細については図8を参照して後述する。
所定の色空間へ変換するための色変換処理を施し、類似した画素値を有する類似領域を示す要素類似マップを生成することで、ステップ530のモアレ予測処理の対象となった領域と同一の図柄の領域である類似領域を抽出する。
なお、抑制処理領域の絞り込み処理については図12を参照して後述する。
なお、周期構造を含まないと判定された処理用ブロックについては、後述するモアレ予測処理、モアレ抑制処理等を行わない。このように、モアレの発生を誘発する周期構造を含むブロックに対してのみ、後述するモアレ予測処理、モアレ抑制処理等を行うことで、従来のモアレ抑制手段に比較して、処理速度が高速化し、モアレを含まない余分な領域に対してモアレ抑制処理を施すことにより生じる品質劣化を抑えることができる。
変換した色の成分の内、視感度が高い輝度成分を用いることができる。また、a*とb*でも視感度の違いあるため、その差に応じた重みづけを行ってもよい。更に、a*とb*のいずれか一方のみを用いてもよい。
より具体的には、元画像における周期構造の有無を判定する際、オブジェクトの輪郭付近等の、急激に輝度が変化する境界が処理用ブロック中に存在する場合には、その境界の部分による高周波数成分がノイズとなり、判定時のS/N比(Signal/Noise Ratio)が低下することがある。そのため、急激な輝度変化が存在する境界を除去する前処理をした後、周波数分析をすることが望ましい。
従って、周期構造含有判定部は、色変換後の元画像に対して、輪郭成分を抽出したマスクの生成を行うことで、S/N比を避け、周期構造含有判定の精度を向上させることができる。
より具体的には、後述する周波数解析では、離散フーリエ変換した2次元データから、特有のピークが含まれるか否かを判定することで、モアレの発生を誘発する周期構造を判定することができる。元画像における周期構造の有無を判定する際、前述の輪郭成分を除去した上、構造の濃度情報(色・明度情報)を正規化することにより、周期構造含有判定の精度を更に向上させることができる。一例としては、色変換後の元画像に対して平滑化処理を施し、平滑化前後の差分を抽出して、画素値の最大・最小値が特定値となるように正規化を行うことができるが、本開示はこれに限定されず、任意の正規化手段を用いてもよい。
元画像に対するFFTにより生成されるパワースペクトル画像は、中心位置を周波数ゼロとして、各方位の周波数成分を中心から離れるにつれて周波数が高くなるように分布させたものである。
一方、周期構造を含まない画像の周波数分布では、強度の高い周波数成分が低周波領域に分散される。
なお、特徴値の評価方法として、それぞれの特徴値に閾値を設けて評価する手法や、回帰分析後に尤度で評価する手法、クラスター分析によりモアレ有無を分類する手法、又は上記を組み合わせた手法が挙げられる。
図7は、入力画像710、720のそれぞれに対して周波数解析処理を施した周波数解析済み画像715、725を示す図である。上述したように、モアレは明暗の周期構造であるため、モアレの発生を誘発させる周期構造を含む画像の周波数分布の特徴として、強度の高い周波数成分が特定の領域に集中すること、最大ピーク強度が高いこと、高周波領域にも強度が高い周波数成分を取り得ることが挙げられる。
一方、周期構造を含まない画像の周波数分布では、強度の高い周波数成分が低周波領域に分散される。
従って、本開示の実施形態に係る周波数解析処理を入力画像に対して施すことにより、当該入力画像においてモアレを誘発させる周期構造が存在するか否かを判断することができる。
一方、別の一例として、入力画像720に対して上述した周波数解析処理を施すことにより、強度の高いスペクトル成分が低周波領域に分散される周波数分布を有する周波数解析済み画像720が得られる。この周波数解析済み画像720のスペクトル成分の分散から、入力画像720は、モアレを誘発する周期構造を有しないものとして判定される。
より具体的には、元画像及び網点画像は、CMYK(Cyan Magenta Yellow Black)のように分版された画像データであるが、複数の版が重なることによってモアレが発現するケースもある。従って、各版の画像同士で比較しても抽出できないモアレが存在するため、複数の版が重なることによって発生するモアレを検知するためには、版の情報を結合し、色変換を行うことが望ましい。色変換の例としては、LabやLUV空間等があげられる。
なお、以降の処理は得られた明度画像(例えばL)及び色画像(例えばa、b)に対して行われる。また、ここでは、上述した周期構造含有判定で生成された元画像の色変換結果を用いてもよい。
網点画像に対して後述する解像度変換を施す際、網点画像は、元画像に対して、図柄の輪郭がずれたり、輪郭に太り・細りが生じる可能性がある。そのため、後述する差分抽出処理を行う際、網点画像及び元画像を比較し、画像同士で濃度差を求めると、正確な差分を抽出できない可能性がる。また、画像内で細かい描写の領域では、マクロで見ると錯視効果により違和感がないものの、画素値のデータそのものを網点画像と元画像で比較すると、誤差が大きく生じる傾向がある。
従って、上記のことを鑑み、より良質な差分を抽出するためには、元画像に対して輪郭成分の抽出を行い、輪郭領域を解析対象から排除する輪郭マスクの作成を行う。
なお、ここでは、上述した周期構造含有判定で生成された輪郭マスクを用いてもよい。
なお、平滑化の度合いは平滑化フィルタのサイズに依存し、線数が大きい程、フィルタのサイズを小さくした方が望ましい。線数が小さいと、網点が大きい為、網点を消す為には強く平滑化をかける必要があり、線数が大きい時に強く平滑化をかけると、新たなモアレが発生してしまう恐れがある。
解像度変換処理を行う前の状態では、網点画像は1bitのデータであり、解像度が高い。一方、元画像は8bitのグレースケールで描写され、網点画像に比べると解像度が低い(例えば、網点画像は2400dpi、元画像は600dpi等のようなケースが考えられる)。従って、より良質な差分を抽出するためには、網点画像に対する解像度変換と、描写を揃えるための平滑化を行うことが望ましい。
解像度変換の代表的な方法としては、ニアレストネイバー法、バイキュービック法、バイリニア法等が挙げられる。ただし、ニアレストネイバー法で網点画像を圧縮すると、網点画像が粗くなりすぎてしまい、バイキュービック法で圧縮すると、補間時の平滑化が強すぎる為、後々の解析で不具合が生じることがある。その為、バイリニア法による解像度圧縮が望ましい。
なお、ステップ534bで網点画像に対して施される平滑化処理は、ステップ534aで元画像に対して施される平滑化処理と実質的に同様であるため、ここではその説明を省略する。また、網点画像に対する処理の順序として、色変換後に解像度変換・平滑化をすることが望ましい。これは、前述の版を重ねることで発現するモアレの強度成分が弱まってしまうためである。
ここでの周波数解析処理では、周波数成分のピーク位置、ピーク強度および、周波数分布を任意角度刻みに分割した際の強度分散を、特徴値として定量的に算出する。その後、これで得られた特徴値に基づいて評価を行い、各ブロック毎にモアレが発生する危険度を判定することができる。
また、ロゼッタパターンを含む高周波ノイズが判定に与える影響を緩和させ、人の視感度を反映させるために、ローパスフィルタを介すと精度向上が望まれる。ローパスフィルタは直流成分から遠ざかるにつれて強度が減衰するGaussianフィルタやWelchフィルタが望ましい。ローパスフィルタのサイズはグリッドサイズに合わせて、人の視感度と類似するサイズとする。
なお、特徴値の抽出において、ピーク位置の情報を色濃く反映させるために図9を参照して後述する2種類のマスクを用いて、低周波、高周波領域に関して別々で特徴値を抽出することで、評価精度の向上が望まれる。低周波、高周波領域の境界は、固定値としてもよく、線数の関数としてもよい。関数は、単調関数としてもよい。
なお、上述した評価方法として、それぞれの特徴値に閾値を設けて評価する手法や、回帰分析後に尤度で評価する手法、クラスター分析によりモアレ有無を分類する手法、上記を組み合わせた手法が挙げられる。また、判定の閾値は2段階で設定しても良い。例えば、緩い条件を「モアレ注意報」、厳しい条件を「モアレ警報」とした時に、画像修正工程ではモアレ注意報を元に判断し、刷版工程ではモアレ警報を元に判断する等の使い分けが可能となる。
ある実施形態では、モアレ予測部は、生成したモアレ発生予告をクライアント端末に送信した後、当該モアレ発生予告を受信したクライアント端末は、モアレ抑制処理をクライアント端末側で行ってもよい。
また別の実施形態では、モアレ予測部は、生成したモアレ発生予告を領域抽出部235に出力した後、モアレ抑制処理がモアレ発生予測装置側で行われてもよい。その後、通信部は、モアレ発生予告と、モアレ抑制処理を施した画像とを共にクライアント端末に送信してもよい。
また別の実施形態では、モアレ予測部は、所定の危険度基準を満たす(例えば、モアレが発生する危険度が高い)処理用ブロックのみを抽出して、クライアント端末に送信してもよい。これにより、送信するデータの容量を抑えることができる。
元画像と網点画像とを比較することで生成した差分抽出画像に対して周波数解析処理を施すことにより、周波数成分のピーク位置、ピーク強度および、周波数分布を任意角度刻みに分割した際の強度分散を、特徴値として定量的に算出することができ、これらの特徴値に基づいて、モアレが発生する危険度を予測することができる。
図9は、差分抽出画像910、920のそれぞれに対して周波数解析処理を施した周波数解析済み画像915、925を示す図である。
一定の間隔で離間している、ピーク強度が高いスペクトル成分を有する周波数解析済み画像915が得られる。
一方、別の一例として、差分抽出画像820に対して上述した周波数解析処理を施すことにより、強度の高い周波数成分が低周波領域に分散される周波数分布を有する周波数解析済み画像925が得られる。
一方、周波数解析済み画像925に対して狭域フィルター及び広域フィルターを適用すると、狭域フィルター内のスペクトル成分の総和Enarrowと、広域フィルター内のスペクトル成分の総和Ewideとの比であるEnarrow/Ewideが0.3と算出される。
また、上記の閾値に加えて、Enarrow、Ewideの絶対値をモアレの強さとの指標としてもよい。そのときの閾値は、画像や印刷の種別等に応じてオペレーターによって設定されてもよい。
また、低周波領域及び高周波領域の境界は、固定値としてもよく、線数の関数としてもよい。この関数は、単調関数としてもよい。
なお、図11に示す低周波マスク1110と、高周波マスク1120において、白い領域は有効画素を示している。
そこで、本開示の実施形態に係る抑制処理領域の絞り込み処理540では、元画像を、
描写や図柄が共通している類似領域毎に分けて、モアレ抑制処理を類似領域単位で行うことで、上述したモアレ抑制処理の有無が視認される課題を解決することができる。
以下では、抑制処理領域の絞り込み処理540の詳細について説明する。なお、抑制処理領域の絞り込み処理540は、処理用ブロックに分割されていない元画像に対して行われる処理である。
なお、ここでは、領域抽出部235は、例えば上述した周期構造含有判定処理520において生成された元画像の色変換結果を用いてもよい。
ここでは、元画像を描写や図柄が共通している類似領域毎に切り分ける手法として、元画像に対してSobel値を算出し、平滑化処理を行うことが考えられる。この処理により、描写や図柄毎に類似した画素値を有する要素類似マップが生成される。また、類似領域毎の切り分けに関しては、上記の処理のように微細な周期構造有無で類似領域を分ける方法が望ましい。
上述の通り、モアレが発生するのは微細な周期構造を含む場合に限り、かつ同一な図柄を持つ類似領域であれば、上記処理により一面に均一な画素値が分布するため、上記の手法は以降の処理に無駄がなく、意図に即した手法となる。
なお、類似領域を分ける方法は、明度や色度に着目した手法や、セマンティックセグメンテーション等の画像処理を用いてもよい。
抑制処理を施す領域を選定する。ここでは、情報結合の方法はFloodFill(塗りつぶしアルゴリズム)を用いてもよいし、その他画像処理手法を用いてもよい。
なお、処理用ブロックの実サイズは、2mm以上、50mm以下であってもよい。
このように、処理用ブロックに対する処理に加えて、複数の隣接している処理用ブロックをまたぐように重複する重複領域1430を行うと、処理量が増加するが、処理用ブロックをまたぐ部分におけるモアレの予測確度を高めることができる。
このように、サブブロックを用いて、処理用ブロックを重複する重複領域を設けることにより、モアレを誘発する周期構造の判定精度を向上させることができる。
本開示で用いられる「部」、「システム」、「ネットワーク」という用語は、物理的存在である。物理的存在は、電気回路、その付随デバイス、または、それらを有線/無線で接続したものとできる。これらは、特定の機能を有するものとできる。特定の機能を有したこれらの組合せは、各機能の組合せにより相乗的効果を発現できる。
また、用語、構成、特徴(feature)、側面、実施形態を解釈する場合、必要に応じて図面を参照すべきである。図面により、直接的かつ一義的に導き出せる事項は、テキストと同等に、補正の根拠となるべきである。
205 クライアント端末
210 印刷部
225 通信ネットワーク
230 モアレ発生予測装置
231 通信部
232 前処理部
233 周期構造含有判定部
234 モアレ予測部
235 領域抽出部
236 モアレ抑制部
240 ストレージ部
241 元画像
242 網点画像
Claims (15)
- 入力画像を受信する通信部と、
前記入力画像において、モアレの発生を誘発する周期構造を含む周期構造領域を判定するための周期構造含有判定部と、
判定した各周期構造領域に対して所定の周波数解析処理を施すことにより、各周期構造領域においてモアレが発生する危険度を判定し、前記危険度を各周期構造領域毎に示すモアレ発生予告を生成し、出力するモアレ予測部と、
を含み、
前記入力画像は、
元画像と、網点画像とを含み、
前記周期構造含有判定部は、
前記元画像に対して、
所定の周波数解析処理を施すことにより、
前記元画像における周波数のピーク、周波数のピーク強度、又は強度分散のいずれかに基づいて、モアレの発生を誘発する周期構造を含む周期構造領域を判定し、
前記モアレ予測部は、
前記元画像と前記網点画像とのピクセル差分を示す差分抽出画像を生成し、
前記差分抽出画像に対して、前記所定の周波数解析処理を施すことにより、
前記差分抽出画像の周波数のピーク、周波数のピーク強度、又は強度分散のいずれかに基づいて、
モアレが発生する危険度を判定し、前記危険度を示すモアレ発生予告を生成する、
ことを特徴とするモアレ発生予測装置。 - 前記元画像は、
ベクターデータ形式の画像であり、
前記網点画像は、
ラスターデータ形式の画像である、
ことを特徴とする、請求項1に記載のモアレ発生予測装置。 - 前記モアレ発生予測装置は、
前処理部を更に含み、
前記前処理部は、
前記入力画像を固定サイズの処理用ブロックに分割する、
ことを特徴とする、請求項2に記載のモアレ発生予測装置。 - 前記周期構造含有判定部は、
前記元画像に対して、
所定の色空間へ変換するための色変換処理を施し、
輪郭成分を抽出するための輪郭成分抽出処理を施し、
平滑化処理を施し、
画素の最大値及び最小値を正規化し、
モアレの発生を誘発する周期構造を含む前記周期構造領域を前記処理用ブロック毎に判定する、
ことを特徴とする、請求項3に記載のモアレ発生予測装置。 - 前記モアレ予測部は、
前記元画像に対して、
所定の色空間へ変換するための色変換処理を施し、
輪郭成分を抽出するための輪郭成分抽出処理を施し、
平滑化処理を施し、
前記網点画像に対して、
所定の色空間へ変換するための色変換処理を施し、
前記元画像の解像度に整合させるための解像度変換処理を施し、
平滑化処理を施し、
前記危険度を前記処理用ブロック毎に示す前記モアレ発生予告を生成する、
ことを特徴とする、請求項4に記載のモアレ発生予測装置。 - 前記周期構造含有判定部及び前記モアレ予測部は、
複数の隣接している処理用ブロックをまたぐように重複する重複領域に対して処理を行う、
ことを特徴とする、請求項5に記載のモアレ発生予測装置。 - 前記モアレ発生予測装置は、
モアレ抑制処理の対象となる領域を抽出するための領域抽出部を更に含み、
前記領域抽出部は、
前記元画像に対して、
所定の色空間へ変換するための色変換処理を施し、
類似した画素値を有する類似領域を示す要素類似マップを生成する、
ことを特徴とする、請求項6に記載のモアレ発生予測装置。 - 前記モアレ発生予測装置は、
モアレ抑制部を更に含み、
前記モアレ抑制部は、
前記モアレ発生予告に基づいて、前記網点画像における前記類似領域毎に、所定のモアレ抑制処理を施すことで、モアレ抑制済み画像を生成する、
ことを特徴とする、請求項7に記載のモアレ発生予測装置。 - クライアント端末と、モアレ発生予測装置とが通信ネットワークを介して接続されるモアレ発生予測システムであって、
前記モアレ発生予測装置は、
入力画像を受信する通信部と、
前記入力画像において、モアレの発生を誘発する周期構造を含む周期構造領域を判定するための周期構造含有判定部と、
判定した各周期構造領域に対して所定の周波数解析処理を施すことにより、各周期構造領域においてモアレが発生する危険度を判定し、前記危険度を各周期構造領域毎に示すモアレ発生予告を生成し、前記クライアント端末に送信するモアレ予測部と、
を含み、
前記入力画像は、
元画像と、網点画像とを含み、
前記周期構造含有判定部は、
前記元画像に対して、
所定の周波数解析処理を施すことにより、
前記元画像における周波数のピーク、周波数のピーク強度、又は強度分散のいずれかに基づいて、モアレの発生を誘発する周期構造を含む周期構造領域を判定し、
前記モアレ予測部は、
前記元画像と前記網点画像とのピクセル差分を示す差分抽出画像を生成し、
前記差分抽出画像に対して、前記所定の周波数解析処理を施すことにより、
前記差分抽出画像の周波数のピーク、周波数のピーク強度、又は強度分散のいずれかに基づいて、
モアレが発生する危険度を判定し、前記危険度を示すモアレ発生予告を生成する、
ことを特徴とするモアレ発生予測システム。 - 前記元画像は、
ベクターデータ形式の画像であり、
前記網点画像は、
ラスターデータ形式の画像であり、
前記モアレ発生予測装置は、
前処理部を更に含み、
前記前処理部は、
前記入力画像を固定サイズの処理用ブロックに分割する、
ことを特徴とする、請求項9に記載のモアレ発生予測システム。 - 前記モアレ予測部は、
前記元画像に対して、
所定の色空間へ変換するための色変換処理を施し、
輪郭成分を抽出するための輪郭成分抽出処理を施し、
平滑化処理を施し、
前記網点画像に対して、
所定の色空間へ変換するための色変換処理を施し、
前記元画像の解像度に整合させるための解像度変換処理を施し、
平滑化処理を施し、
前記危険度を前記処理用ブロック毎に示す前記モアレ発生予告を生成する、
ことを特徴とする、請求項10に記載のモアレ発生予測システム。 - 前記通信部は、
所定の危険度基準を満たす前記処理用ブロックのみについて、前記モアレ発生予告を生成する、
ことを特徴とする、請求項11に記載のモアレ発生予測システム。 - 前記モアレ発生予測装置は、
モアレ抑制処理の対象となる領域を抽出するための領域抽出部と、
モアレ抑制部を更に含み
前記領域抽出部は、
前記元画像に対して、
所定の色空間へ変換するための色変換処理を施し、
類似した画素値を有する類似領域を示す要素類似マップを生成し、
前記モアレ抑制部は、
前記モアレ発生予告に基づいて、前記網点画像における前記類似領域毎に、所定のモアレ抑制処理を施すことで、モアレ抑制済み画像を生成する、
ことを特徴とする、請求項11に記載のモアレ発生予測システム。 - 前記通信部は、
前記モアレ発生予告と前記モアレ抑制済み画像とを共に前記クライアント端末に送信する、
ことを特徴とする、請求項13に記載のモアレ発生予測システム。 - 元画像を受信する工程と、
前記元画像を網点画像に変換する工程と、
前記元画像及び・又は前記網点画像を固定サイズの処理用ブロックに分割する工程と、
前記元画像に対して、所定の色空間へ変換するための色変換処理を施し、輪郭成分を抽出するための輪郭成分抽出処理を施し、平滑化処理を施し、画素の最大値及び最小値を正規化し、所定の周波数解析処理を施すことにより、前記元画像における周波数のピーク、周波数のピーク強度、又は強度分散のいずれかに基づいて、モアレの発生を誘発する周期構造を含む周期構造領域を、前記処理用ブロック毎に判定する工程と、
前記元画像に対して、所定の色空間へ変換するための色変換処理を施し、輪郭成分を抽出するための輪郭成分抽出処理を施し、平滑化処理を施し、前記網点画像に対して、所定の色空間へ変換するための色変換処理を施し、前記元画像の解像度に整合させるための解像度変換処理を施し、平滑化処理を施した後、前記元画像と前記網点画像とのピクセル差分を示す差分抽出画像を生成する工程と、
前記差分抽出画像に対して、前記所定の周波数解析処理を施すことにより、前記差分抽出画像の周波数のピーク、周波数のピーク強度、又は強度分散のいずれかに基づいて、モアレが発生する危険度を判定し、前記危険度を前記処理用ブロック毎に示すモアレ発生予告を生成する工程と、
前記元画像に対して、所定の色空間へ変換するための色変換処理を施し、類似した画素値を有する類似領域を示す要素類似マップを生成する工程と、
前記モアレ発生予告に基づいて、前記網点画像における前記類似領域毎に、所定のモアレ抑制処理を施すことで、モアレ抑制済み画像を生成し、出力する工程と、
を含むことを特徴とするモアレ発生予測方法。
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