JP5469973B2 - Image conversion apparatus and image conversion program - Google Patents
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Description
本発明は、デジタル画像の写真やグラフィクス等に用いられているスクリーニングの種類や線数を判定し、その判定結果に応じて画像を変換する画像変換装置及び画像変換プログラムに関する。 The present invention relates to an image conversion apparatus and an image conversion program that determine the type of screening and the number of lines used in digital image photography, graphics, and the like, and convert an image according to the determination result.
図1は、AMスクリーニングとFMスクリーニングの印刷イメージ、及びドットゲインの概念を示す図である。従来、オフセット印刷等のように、インキが載るか載らないかの2つの状態で画像を表現する印刷方法では、カラー印刷物やグレースケール印刷物等の多値画像の階調を表現するために、多値画像を、微小な2値の点(ドット)の集まりである網点画像に変換する。この方法はスクリーニングと呼ばれ、ドットの配置の仕方(ドットの大きさ、個数、密度)を変えることで多値画像の階調を表現する。そして、この網点画像を印刷版(以下、刷版と称する。)に焼き付けて、この刷版を用いて紙などに網点画像を印刷する。これにより、印刷物は、マクロに見れば多値画像に見えるようになる。 FIG. 1 is a diagram illustrating the concept of print images and dot gain for AM screening and FM screening. Conventionally, in a printing method that expresses an image in two states, such as offset printing, whether ink is applied or not, there are many methods for expressing the gradation of a multi-valued image such as a color print or a gray scale print. The value image is converted into a halftone dot image that is a collection of minute binary points (dots). This method is called screening, and represents the gradation of a multi-valued image by changing the way of dot arrangement (dot size, number, density). The halftone image is printed on a printing plate (hereinafter referred to as a printing plate), and the halftone image is printed on paper or the like using the printing plate. As a result, the printed matter appears as a multi-valued image when viewed macroscopically.
スクリーニングには多種あるが、代表的なものにAMスクリーニングとFMスクリーニングがある。図1(A)に示すAMスクリーンは、等間隔に並べたドットの大きさを変えることで濃淡を表現する方法である。一方、図1(B)に示すFMスクリーンは、大きさが同じドットの密度を変えることで濃淡を表現する方法である。AMスクリーニングやFMスクリーニングでは、ドットの間隔・大きさ・形状は、印刷する画像に応じて任意に設定可能である。例えば、ドットの形状として、円・四角・菱形等が設定可能である。また、従来、異なるスクリーニング方法を混在させるハイブリッドスクリーニングという方法が考案されている(特許文献1参照。)。 There are various types of screening, but typical ones include AM screening and FM screening. The AM screen shown in FIG. 1A is a method of expressing light and shade by changing the size of dots arranged at equal intervals. On the other hand, the FM screen shown in FIG. 1B is a method of expressing light and shade by changing the density of dots having the same size. In AM screening and FM screening, the interval, size, and shape of dots can be arbitrarily set according to the image to be printed. For example, a circle, square, rhombus, or the like can be set as the dot shape. Conventionally, a method called hybrid screening in which different screening methods are mixed has been devised (see Patent Document 1).
オフセット印刷等を行うときには、図1(C)・図1(D)に示すように、ドットの周りに印刷時の圧力でインキが広がったり、紙の内部での乱反射によって見かけ上ドットが大きく見えたりすることがある。これらをドットゲインという。このときには、刷版の網点の大きさよりも印刷物の網点の方が大きく見え、観測時の濃度が網点から求まる濃度より高くなる現象が発生する。 When performing offset printing, etc., as shown in FIGS. 1 (C) and 1 (D), the ink spreads around the dots due to the printing pressure, or the dots appear to be large due to irregular reflection inside the paper. Sometimes. These are called dot gains. At this time, the halftone dot of the printed material appears larger than the halftone dot size of the printing plate, and a phenomenon occurs in which the density at the time of observation becomes higher than the density obtained from the halftone dot.
実際の印刷では、このような現象の発生による影響を避けるために、予め印刷機及び印刷資材(インキ、紙)によるドットゲインの特性を印刷テスト等によって求めておき、多値画像を網点画像に変換するときに、実際の網点面積率より小さくなるように網点の各ドットを構成する。また、ドットゲインは、スクリーニングの種類やドットの間隔・サイズにより変化するので、刷版用の画像を作成するときには、このスクリーニングの特性と印刷機の特性を加味して網点面積率を補正する。そして、スクリーニングされた2値画像(2値デジタル画像)を用いて刷版を作成し、これを用いて印刷を行う。 In actual printing, in order to avoid the effects of such a phenomenon, the dot gain characteristics of the printing press and printing materials (ink, paper) are obtained in advance by a printing test or the like, and the multivalued image is converted into a halftone image. When converting to, each dot of the halftone dot is configured to be smaller than the actual halftone dot area ratio. The dot gain changes depending on the type of screening and the interval and size of the dots. Therefore, when creating an image for a printing plate, the dot area ratio is corrected in consideration of the screening characteristics and the printing machine characteristics. . Then, a printing plate is created using the screened binary image (binary digital image), and printing is performed using the plate.
印刷時にはオペレータが、校正用プリンタで印刷した基準印刷物や、モニタに表示された基準印刷物の画像(基準画像)を参照して印刷物の色調を監視する。印刷機には、色調監視装置や紙面検査装置や刷版誤装着検査装置等の監視・検査装置が設けられており、これらの装置も印刷物を監視する。これらの装置は、前記のスクリーニングされた2値画像が入力されると、2値画像を、目標とする印刷物をセンサで読み取ったものに等価な多値画像に変換し、この多値画像を監視用の基準画像として使用する。この変換にはプロファイル変換と言われる変換を用いる。各装置固有の色再現の特性を吸収させたプロファイルを用いて2値画像を変換することで、装置に依存しない出力結果を得ることができる。 At the time of printing, the operator monitors the color tone of the printed matter with reference to the reference printed matter printed by the calibration printer or the image (reference image) of the reference printed matter displayed on the monitor. The printing press is provided with a monitoring / inspection device such as a color tone monitoring device, a paper surface inspection device, and a printing plate misloading inspection device, and these devices also monitor the printed matter. When these screened binary images are input, these devices convert the binary image into a multi-value image equivalent to a target printed matter read by a sensor, and monitor the multi-value image. Used as a reference image for For this conversion, conversion called profile conversion is used. By converting a binary image using a profile in which color reproduction characteristics unique to each device are absorbed, an output result independent of the device can be obtained.
このような処理を行う装置としては、例えば、特許文献2に記載されている装置があった。この装置では、基準印刷機のセンサデバイスプロファイルを作成しておき、これに基づいて、各印刷時にその製版データから各印刷絵柄の注目画素領域についての混色網濃度を演算し、これを他の印刷機(制御対象印刷機)のための目標混色網濃度に設定する(特許文献2参照。)。
As an apparatus for performing such processing, for example, there is an apparatus described in
しかしながら、特許文献2に記載の発明で使用するデバイスプロファイルは、一定の条件でデジタル画像を製版し、これを印刷した場合に得られたセンサ値と、元のデジタル画像と、の関係から求めたものである。そのため、この間の特性が変化し、違う出力値が得られた場合には、正確な変換値が得られず、誤った印刷濃度の制御を行ってしまうという問題があった。特に、スクリーニングの方法が変わると、同じ面積率のデジタル画像であっても、異なった印刷結果が得られるため、この影響は多大なものとなる。
However, the device profile used in the invention described in
そこで、本発明は、スクリーニングの方法が異なっても精度の高い基準画像を作成することができる画像変換装置及び画像変換プログラムを提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide an image conversion apparatus and an image conversion program capable of creating a highly accurate reference image even if the screening methods are different.
この発明の画像変換装置は、スクリーニングの種類や線数が異なると、スクリーニングを構成する網点の幾何学的性質も異なることに着目したものである。画像変換装置は2値デジタル画像のスクリーニングについて、その網点の幾何学的性質の違いに応じた特徴量の間の関係を、算出手段で求める。そして、この関係に基づいて2値デジタル画像を変換手段で色空間変換する。このようにすることで、スクリーニングの種類や線数等に応じた適正な色空間変換を行うことができるので、スクリーニングの方法が異なっても精度の高い基準画像を作成できる。 The image conversion apparatus according to the present invention pays attention to the fact that the geometric properties of halftone dots constituting screening differ depending on the type of screening and the number of lines. The image conversion apparatus obtains the relationship between the feature amounts according to the difference in the geometrical properties of the halftone dots with respect to the screening of the binary digital image. Based on this relationship, the binary digital image is color space converted by the conversion means. By doing so, it is possible to perform an appropriate color space conversion according to the type of screening, the number of lines, etc., so that a highly accurate reference image can be created even if the screening method is different.
この発明においては、スクリーニングの種類や線数が異なると、網点面積率、網点を形成する2値画像の境界長、網点の面積、網点の数、空間周波数特性等の特性が異なることに着目したものである。2値デジタル画像の所定領域毎に、網点の特性に関する少なくとも2つの特徴量の間の関係を算出手段で算出するので、この特徴量を用いることで、スクリーニングの種類や線数を確実に識別して、そのスクリーニングに応じた色空間変換を行うことができる。また、一つの紙面に複数のスクリーニングが混在している場合でも、その違いを判別してスクリーニングに応じた色空間変換を行うことができる。したがって、本発明の画像変換装置が変換した画像を用いることで、色調監視、欠陥検査、版掛け間違い検査等の印刷仕上がり状態監視を精度良く行うことができる。 In the present invention, characteristics such as halftone dot area ratio, boundary length of binary image forming halftone dots, halftone dot area, number of halftone dots, spatial frequency characteristics, etc., differ when the type of screening and the number of lines are different. It pays attention to. For each predetermined area of the binary digital image, the calculation means calculates the relationship between at least two feature values relating to the characteristics of the halftone dots. By using this feature value, the type of screening and the number of lines can be reliably identified. Thus, color space conversion corresponding to the screening can be performed. Further, even when a plurality of screenings are mixed on one sheet, it is possible to determine the difference and perform color space conversion according to the screening. Therefore, by using the image converted by the image conversion apparatus of the present invention, it is possible to accurately monitor the print finished state such as color tone monitoring, defect inspection, and printing error inspection.
この発明においては、分割手段で2値デジタル画像を複数の所定領域に分割する。分割手段で複数の所定領域として、例えば、基準画像の1画素単位に分割することで、算出手段で、網点の幾何学的性質の違いに応じた特徴量の間の関係を1画素単位で求めて、変換手段で、この特徴量の間の関係に基づいて適切に色空間変換を行うことができる。2値デジタル画像を基準画像の1画素単位に分割したのでは、色空間変換を適切に行うことができない場合には、所定領域として基準画像の画素のサイズより大きな領域に分割するように分割手段に設定することで、画素単位の局所的なばらつきを抑制して色空間変換を適切に行うことができる。 In the present invention, the binary digital image is divided into a plurality of predetermined areas by the dividing means. As a plurality of predetermined regions by the dividing means, for example, by dividing the reference image into one pixel unit, the calculating means allows the relationship between the feature amounts according to the difference in the geometric properties of the halftone dots to be obtained in one pixel unit. Thus, the conversion unit can appropriately perform color space conversion based on the relationship between the feature values. When the binary digital image is divided into units of one pixel of the reference image, if the color space conversion cannot be performed appropriately, the dividing unit is configured to divide the predetermined region into a region larger than the pixel size of the reference image. By setting to, color space conversion can be appropriately performed while suppressing local variations in pixel units.
この発明においては、スクリーニングの種類を判定する判定関数と、算出手段が求めた特徴量の間の関係と、に基づいてスクリーニングの種類を判定し、判定結果に応じてプロファイルを選択する。これにより、スクリーニングの種類に応じたプロファイルを的確に選択して、変換精度を上げることができる。なお、プロファイルとは、各装置間での色特性を合わせるために使われる、色を変換するためのテーブルである。 In the present invention, the type of screening is determined based on the determination function for determining the type of screening and the relationship between the feature quantities obtained by the calculation means, and the profile is selected according to the determination result. Thereby, the profile according to the kind of screening can be selected exactly, and conversion accuracy can be raised. A profile is a table for converting colors, which is used to match color characteristics between devices.
この発明においては、2値デジタル画像を複数の画像ブロックに分離し、各画像ブロックをさらに複数の所定領域に分割して、領域毎にスクリーニングの種類を判定し、その集計結果に基づいてスクリーニングの種類を最終的に判定する。各画像領域は、同じ種類のスクリーニングが使用されており、幾つかの分割領域で誤判定があったとしても、集計結果に基づいて判定するので、各画像領域についてスクリーニングの種類を正確に判定できる。 In this invention, the binary digital image is divided into a plurality of image blocks, each image block is further divided into a plurality of predetermined regions, the type of screening is determined for each region, and the screening is performed based on the total result. The type is finally determined. The same type of screening is used for each image area, and even if there are misjudgments in several divided areas, the determination is based on the total result, so the type of screening can be accurately determined for each image area .
この発明においては、複数の刷版を用いてカラー印刷を行う場合などに、版毎に複数の分割領域について判定を行い、さらに、各版の判定結果を総合して、スクリーニングの種類を最終的に判定する。このようにすることで、カラー印刷の場合でも、スクリーニングの種類を正確に判定できる。また、1つの版データだけスクリーニングの種類が異なる場合には、版データの間違いを検出したり、版の誤判定等の判定ミスを補ったりすることができる。 In the present invention, when color printing is performed using a plurality of printing plates, a plurality of divided areas are determined for each plate, and the determination result of each plate is combined to finally determine the type of screening. Judgment. In this way, the screening type can be accurately determined even in the case of color printing. Further, when the type of screening is different for only one version data, it is possible to detect an error in the version data or to make a determination error such as an erroneous determination of the version.
この発明においては、算出手段で、プロファイルの作成に用いた画像について、網点の幾何学的性質の違いを表す特徴量の間の第1の関係を求めるとともに、実際の印刷に用いられる製版用の2値画像について、網点の幾何学的性質の違いを表す特徴量の間の第2の関係を求める。また、算出手段で、第1の関係と前記第2の関係から補正値を算出する。また、画像変換手段は、プロファイルを記憶手段から読み出して、該プロファイルに基づいて前記2値デジタル画像の色空間変換を行う。そして、補正手段は、前記の補正値により、画像変換手段が色空間変換を行った画像を補正する。したがって、網点に応じて画像の色空間変換を行うことができるので、適正な変換ができる。また、1つのプロファイルのみを記憶手段に記憶させた場合には、複数のプロファイルを必要としないので、プロファイル作成の手間・工数を低減できる。また、複数のプロファイルを記憶手段に記憶させた場合には、特徴量に応じて選択したプロファイルを補正すれば良いので、誤差を小さくできる。 In the present invention, the calculating means obtains the first relationship between the feature amounts representing the difference in the geometric properties of the halftone dots for the image used for creating the profile, and for plate making used in actual printing. For the binary image, a second relationship between the feature amounts representing the difference in the geometric properties of the halftone dots is obtained. Further, the correction means calculates a correction value from the first relationship and the second relationship. The image conversion means reads the profile from the storage means and performs color space conversion of the binary digital image based on the profile. Then, the correcting unit corrects the image that has been subjected to the color space conversion by the image converting unit, based on the correction value. Therefore, since the color space conversion of the image can be performed according to the halftone dots, appropriate conversion can be performed. Further, when only one profile is stored in the storage means, a plurality of profiles are not required, so that it is possible to reduce time and labor for profile creation. Further, when a plurality of profiles are stored in the storage means, it is only necessary to correct the profile selected according to the feature amount, so that the error can be reduced.
この発明においては、算出手段が算出した特徴量の間の関係と、ベタ部及び重ねベタ部の濃度情報と、ドットゲインの補正情報と、ノイゲバウア式または拡張ノイゲバウア式と、に基づいて、色空間変換を行う。このようにすることで、予めプロファイルを作成しておく必要が無く、プロファイル作成の手間・工数を無くすことができる。 In the present invention, the color space is based on the relationship between the feature amounts calculated by the calculating means, the density information of the solid portion and the overlapped solid portion, the dot gain correction information, and the Neugebauer equation or the extended Neugebauer equation. Perform conversion. By doing so, it is not necessary to create a profile in advance, and it is possible to eliminate the labor and man-hour for creating the profile.
この発明においては、算出手段が算出した特徴量の間の関係に基づいて、網点操作手段が2値デジタル画像の色空間変換を行い、処理結果を外部に出力する。これにより、2値画像を受け付ける装置に網点を加工する色空間変換を行った2値デジタル画像を出力する場合に、画像変換による画像の劣化等を防ぐことができる。 In the present invention, based on the relationship between the feature amounts calculated by the calculating means, the halftone dot operating means performs color space conversion of the binary digital image and outputs the processing result to the outside. Thereby, when outputting the binary digital image which performed the color space conversion which processes a halftone dot to the apparatus which receives a binary image, the degradation of the image by image conversion, etc. can be prevented.
本発明によれば、スクリーニングの種類に応じた適正な色空間変換を行うことができるので、多種のスクリーニング方法を用いた版を用いる場合でも、正確な印刷結果を予測して精度の高い基準画像を作成し、この基準画像を用いて印刷監視や校正を行うことができる。 According to the present invention, since appropriate color space conversion according to the type of screening can be performed, even when a plate using various screening methods is used, an accurate print result is predicted and a high-precision reference image is obtained. And print monitoring and proofreading can be performed using this reference image.
図2は、印刷システムの概略構成を示したブロック図である。図2に示す印刷システム1は、印刷物の色調を管理するシステムである。本発明では、印刷システムに画像変換装置を設けて、画像領域(写真やグラフィックス等、網点(スクリーニング)が使用された画像を含む領域)の各画像ブロック(個々の写真やグラフィックス等)に使用されているスクリーニングに応じた基準画像を生成する。そして、これら基準画像を用いて、色調の監視を行う。
FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration of the printing system. A
印刷システム1は、画像ファイルを蓄積・提供する画像サーバ13、刷版を製作するCTP(Computer to Plate)17、及び印刷物を印刷するオフセット輪転機(以下、単に輪転機と称する。)19を備えている。また、印刷システム1は、画像領域に使用されているスクリーニングの種類を判定し、その結果に応じて変換した画像を校正装置20Kや色調監視装置21等の監視装置に出力する画像変換装置20、画像変換装置20が出力した画像から作成した校正用画像を出力する校正装置20K、印刷物の色調を監視する色調監視装置21、及び色調監視装置21が推定したインキの状態を表示するモニタ22を備えている。さらに、印刷システム1は、インキキー72A〜72Hの開度を制御するインキキー制御装置23、及び輪転機19で印刷された印刷物の画像を撮像する光学センサ25F,25Rを備えている。
The
印刷システム1の各部の特徴及び動作は、以下の通りである。
Features and operations of each part of the
画像サーバ13は、印刷用の画像データ(一例として1bitTIFF形式の画像データ)を蓄積する。
The
CTP17は、画像サーバ13から印刷用の画像データ(2値網点画像データ[1bitTIFF形式の画像データ])を読み出して、輪転機19の各インキ用の刷版を製作する。
The
輪転機19は、CTP17で製作された刷版がセットされており、ロール紙Rからウェブ状の連続紙Pを供給し、印刷ユニット73ではブラック(Black:以下、Kと称する。)・シアン(Cyan:以下、Cと称する。)・マゼンタ(Magenta:以下、Mと称する。)・イエロー(Yellow:以下、Yと称する。)のインキが複数のインキキー72A〜72Hから供給されて、連続紙Pの両面に文字や絵柄を印刷する。なお、インキの供給順はこの順番に限定されるものではなく、新聞社や印刷工場により異なる順番でインキが供給される。
The
印刷ユニット73の後段(下流側)には、連続紙Pの表側に対向して光学センサ25Fが、連続紙Pの裏面側に対向して光学センサ25Rが設けられている。光学センサ25F・25Rは、印刷ユニット73でCMYKや他の色のインキによる印刷が完了した走行中の印刷紙面の表面(表胴側)及び裏面(裏胴側)を撮像して、複数の波長領域の画像データ(センサ値)を画素毎に出力する。
In the rear stage (downstream side) of the
光学センサ25F・25Rは、一例として、不図示の光源から照射されて連続紙Pの表面で反射した光を受光して、赤(Red:以下、Rと称する。)・緑(Green:以下、Gと称する。)・青(Blue:以下、Bと称する。)・赤外(Infrared rays:以下、Irと称する。)の4つの波長領域で撮像を行い、R・G・B・Ir(以下、RGBIrと表記する場合もある。)の4つの波長領域の画像データ(センサ値)を画素毎に出力する。なお、光学センサ25F・25Rは、一例として反射光量値をデジタルデータとして出力する。なお、不図示の光源は、可視光の全波長を含む光を照射するものでも、R・G・B・Irの4つの波長領域のみの光を照射するものでも良く、また、1つの光源でも複数の光源でも良い。なお、CMYKに加えて他の色のインキを使用して印刷を行う場合には、印刷した絵柄をRGBIrの波長領域で撮像しても、さらに他の波長領域で撮像しても良い。
As an example, the
また、光学センサ25F・25Rは、上記のようにRGBIrの4つの波長領域で撮像して、各波長領域のセンサ値(実測画像データ)を画素毎に出力するので、以下の説明では、4つの波長領域のセンサ値をまとめてRGBIr値と称する。
Further, as described above, the
画像変換装置20は、画像サーバ13から取得した2値画像データ(1bitTIFF)における画像領域に使用されているスクリーニングの種類を判別する。そして、判別結果に基づいて印刷仕上がり状態に近い画像を合成して、色調監視装置21に出力する。なお、前記のように、写真やグラフィックスなど、網点(スクリーニング)が使用された画像を含む領域を画像領域と称する。また、網点が使用されていない文字の画像を表示させる領域を文字領域と称する。本願では、説明を省略するが、文字領域は、周知の方法で色調管理が行われる。
The
輪転機19には、インキキー制御装置23が接続されている。
An ink
校正装置20Kは、画像変換装置20から入力された画像を加工して、印刷画像の校正処理を行う。
The
色調監視装置21は、輪転機19が印刷した新聞紙画像を光学センサ25F・25Rで監視し、インキキー制御装置23に制御信号を出力する。また、色調監視装置21には、モニタ22が接続されている。
The color
インキキー制御装置23は、色調監視装置21からの制御信号により、またはオペレータがモニタ22の表示内容に応じて行う操作に応じて、各インキキー72A〜72Hの開度を調整する。
The ink
輪転機19では、印刷物の両面に文字や写真やグラフィックス(絵柄)が印刷され、これらを光学センサ25F・25Rで撮像して、印刷物の両面の色調を調整する。なお、以下の説明では、説明を簡略化するために印刷物の表面を光学センサ25Fで撮像して色調監視・管理を行う説明のみ記載する。
In the
次に、本発明の特徴的な構成である画像変換装置が行う処理の概略について説明する。画像変換装置20は、以下に挙げる3つの方法のいずれかで画像を変換する。なお、以下の説明では、AMスクリーニングに限らずFMスクリーニングについても複数のドットを網点と称する。
Next, an outline of processing performed by the image conversion apparatus that is a characteristic configuration of the present invention will be described. The
(1)画像変換装置20は、1bitTIFF画像のような印刷用の2値デジタル画像データを入力とし、この画像中の網点について、幾何学的性質(網点面積率、網点の面積、網点の境界長、単位面積当たりの網点の個数、空間周波数特性等)を分析して、網点の幾何学的性質の違いを表す複数の特徴量のうち、2つ以上の異なる特徴量の間の関係を求める。そして、2値デジタル画像を多値化(デスクリーニング)した後の画像に対して、上記特徴量の間の関係に基づいて適正なプロファイルを選択し、選択したプロファイルにより色空間変換を行う。
(1) The
(2)画像変換装置20は、基準プロファイルの作成に用いた2値デジタル画像について、幾何学的性質の違いを表す特徴量の間の関係を求める。また、実際の印刷に用いられる製版用の2値デジタル画像について、網点の幾何学的性質の違いを表す特徴量の間の関係を求める。そして、2つの関係から補正値を算出する。また、2値デジタル画像を多値化した後の画像に対して、基準プロファイルにより色空間変換を行い、前記の補正値で色空間変換した画像を補正する。
(2) The
(3)画像変換装置20は、プロファイルを用意せず、2値デジタル画像に、例えば網点の面積率と境界長とドットゲインまたは実行面積率の間の関係を表す関数またはLUTを作用させ、ドットゲインを加味した実効面積率を求め、この実効面積率に周知のノイゲバウア式を作用させる。そして、これに4色のべた掛け合わせ(ベタ部及び重ねベタ部16色)の各スペクトルによる反射率を掛け合わせることにより、RGBIr基準画像を合成する。
(3) The
画像変換装置20は、上記のいずれかの処理を行って、2値デジタル画像(CMYK画像)から、印刷状態の監視装置等が必要とする印刷仕上がり状態をセンサで撮像したものに近い画像(RGBIr基準画像)を合成する。また、印刷システム1では、色調監視装置21や不図示の他の監視装置(例えば、欠陥検査装置や版掛け間違い検査装置等)が、画像変換装置20によって合成された画像を用いて印刷の仕上がり状態を監視する。また、画像変換装置20は、詳細は後述するが、プロファイルの選択や画像の補正をデスクリーニング前に実施し、この画像を校正装置20Kや不図示の他の輪転機に出力するように構成することも可能である。
The
なお、プロファイルとは、各装置間での色特性を合わせるために使われる、色を変換するためのテーブルである。 A profile is a table for converting colors, which is used to match color characteristics between devices.
以下、画像変換装置の3つの実施形態について順に説明する。 Hereinafter, three embodiments of the image conversion apparatus will be described in order.
ここで、以下の説明では、説明を簡略化するために、網点のドットとしてスクエアドット(正方形)を用いたものとする。スクエアドットは、ちょうど中間の濃度50%で網点同士がつながり、その形状は市松模様になる。 Here, in the following description, in order to simplify the description, it is assumed that square dots (squares) are used as halftone dots. Square dots are connected with halftone dots at an intermediate density of 50%, and the shape is a checkered pattern.
なお、網点のドットとして、チェインドット(菱形)やラウンドドット(円形)や他の形状のものを用いることは当然可能である。その場合には、ドット同士がつながる濃度がスクエアドットとは異なるので、そのドットの特性に応じた関係を求めると良い。 Of course, it is possible to use chain dots (diamonds), round dots (circular), or other shapes as halftone dots. In this case, since the density at which the dots are connected is different from that of the square dots, it is preferable to obtain a relationship according to the characteristics of the dots.
[第1実施形態]
以下では、まず、本発明の第1実施形態に係る画像変換装置が行う特徴的な処理を説明し、続いて、画像変換装置の具体的な構成及び処理を説明する。なお、以下の説明では、第1実施形態に係る画像変換装置20を画像変換装置20Aと称する。図3は、本発明の実施形態に係る画像変換装置において、2値デジタル画像(製版画像)の特徴を抽出または判別する方法を表す概念図である。
[First Embodiment]
In the following, first, characteristic processing performed by the image conversion apparatus according to the first embodiment of the present invention will be described, and then specific configuration and processing of the image conversion apparatus will be described. In the following description, the
一般的に、網点の形状の特徴を表す要素(幾何学的性質の違いを表す特徴量)としては、面積、網点の個数、面積率(網点の個数×網点の面積/単位領域の面積)、網点を形成する2値画像の境界長、網点の傾き(角度)、円形度(4π・面積/(境界長)2)、複雑度((境界長)2/面積)、モーメントと重心(重心位置や図形の方向性を示す慣性主軸)、フェレー径(図形に外接する長方形の縦、横辺長)などが知られている。 In general, as elements representing features of the shape of halftone dots (features representing differences in geometric properties), area, number of halftone dots, area ratio (number of halftone dots × halftone dot area / unit region) Area), boundary length of binary image forming halftone dots, inclination (angle) of halftone dots, circularity (4π · area / (boundary length) 2 ), complexity ((boundary length) 2 / area), The moment and the center of gravity (the principal axis of inertia indicating the position of the center of gravity and the direction of the figure), the ferret diameter (the length of the rectangle circumscribing the figure, the length of the horizontal side), and the like are known.
この実施形態では、2値デジタル画像の網点部分の特徴を表す上記のような特徴量のうち、少なくとも2つを抽出して、それら特徴量の間の関係を求める。例えば、所定領域毎の網点面積率、網点を形成する2値画像の境界長、網点の傾き(角度)、網点の面積、及び網点の個数のうち、少なくとも2つを抽出して、それら特徴量の間の関係を求める。特徴量の間の関係は、実験等により求めるようにしても良い。また、複数の特徴量の間の関係を式(関数)として表すことができる場合にはその関係式を算出すると良い。そして、この特徴量の間の関係に基づいて適正なプロファイルを選択し、選択したプロファイルに基づいて色空間変換を行う。 In this embodiment, at least two of the above feature quantities representing the features of the halftone dot portion of the binary digital image are extracted, and the relationship between these feature quantities is obtained. For example, at least two of the halftone dot area ratio for each predetermined region, the boundary length of the binary image forming the halftone dot, the halftone dot inclination (angle), the halftone dot area, and the number of halftone dots are extracted. Thus, the relationship between these feature quantities is obtained. The relationship between the feature amounts may be obtained by experiments or the like. In addition, when the relationship between a plurality of feature quantities can be expressed as an expression (function), the relational expression may be calculated. Then, an appropriate profile is selected based on the relationship between the feature amounts, and color space conversion is performed based on the selected profile.
各特徴量の詳細は下記の通りである。 Details of each feature amount are as follows.
所定領域は、例えば、6mm角の単位を1領域(単位領域)とする。センサの解像度が1.2mm角とすると、これは、センサの解像度の5×5マスに相当する。 The predetermined area is, for example, a 6 mm square unit as one area (unit area). If the sensor resolution is 1.2 mm square, this corresponds to a sensor resolution of 5 × 5 squares.
網点面積率は、この単位領域(単位面積)当たりに占める全網点の面積の割合を表す。 The halftone dot area ratio represents the ratio of the area of all halftone dots per unit region (unit area).
網点を形成する2値画像の境界長(以下、網点の境界長と称する。)は、単位領域におけるドットと空白部分の境界線の長さである。例えば、ドットが接していない場合には各ドットの周囲長の合計に相当し、ドットが接している場合には各空白部分の周囲長の合計に相当する。網点の境界長を求める際は、面積率の高低にかかわらず、画像処理上は、エッジ検出等により同じ計算処理を行う。すなわち、エッジ解析によりエッジを抽出し、袋状につながる部分のドット長を測定する方法で算出できる。また、特開2004−287930号公報に記載の方法等、周知の方法でも算出できる。 The boundary length of a binary image forming a halftone dot (hereinafter referred to as the halftone dot boundary length) is the length of the boundary line between a dot and a blank portion in a unit area. For example, when dots are not in contact, this corresponds to the total perimeter of each dot, and when dots are in contact, this corresponds to the sum of the perimeter of each blank portion. When obtaining the boundary length of a halftone dot, the same calculation processing is performed by edge detection or the like in image processing regardless of the area ratio. That is, it can be calculated by a method of extracting an edge by edge analysis and measuring a dot length of a portion connected in a bag shape. Moreover, it is computable also by a well-known method, such as the method of Unexamined-Japanese-Patent No. 2004-287930.
網点の傾き(角度)は、網点の境界長の計算に影響する。例えば網点が四角の場合、網点は少ないドット(ピクセル)の集まりであって、網点周囲のシャギーが目立つ。シャギー部分の境界長を合算して面積を算出すると、実際の面積より増えるのでこの影響を考慮する。また、スクリーニングの種類や線密度に応じてドットゲインが変わるから、この特徴は、ドットゲインの補正と関係する値である。 The gradient (angle) of the halftone dot affects the calculation of the boundary length of the halftone dot. For example, when the halftone dot is a square, the halftone dot is a collection of small dots (pixels), and shaggy around the halftone dot is conspicuous. If the area is calculated by adding the boundary lengths of the shaggy parts, it will be larger than the actual area, so this effect is taken into account. In addition, since the dot gain changes according to the type of screening and the linear density, this feature is a value related to dot gain correction.
特徴量として境界長を用いる場合には、図3(A)のように網点の角度に応じて、境界長を補正すると良い。例えば傾斜角が45度の場合には、実際のドットの格子間距離が√2倍になるので、それに合わせて√2倍に補正し、傾斜角が60度であれば、√(3/2)倍に補正すると良い。 When the boundary length is used as the feature amount, the boundary length may be corrected according to the angle of the halftone dot as shown in FIG. For example, when the tilt angle is 45 degrees, the actual inter-lattice distance of the dots becomes √2 times, and accordingly, it is corrected to √2 times accordingly. If the tilt angle is 60 degrees, √ (3/2 ) It should be corrected to double.
網点(ドット)の個数は、単位領域毎に表すことで、製版画像の細かさを示すことができる。網点の細かさにかかわらず、同じ濃度を表すためには、単位面積当たりの網点(ドット)の面積を等しくする必要があり、網点(ドット)の大きさが細かければ、網点の数を増やす必要がある。この場合、細かい網点(ドット)を増加させると、網点の境界長が増加するので、ドットゲインが変わる。 By representing the number of halftone dots (dots) for each unit area, the fineness of the plate-making image can be shown. Regardless of the fineness of the halftone dots, in order to represent the same density, the area of the halftone dots (dots) per unit area must be equal. If the size of the halftone dots (dots) is fine, the halftone dots Need to increase the number of. In this case, if the fine halftone dot (dot) is increased, the boundary length of the halftone dot is increased, so that the dot gain is changed.
特徴量として網点面積率と境界長を選択した場合、両者の関係は以下のようになる。 When a halftone dot area ratio and a boundary length are selected as feature quantities, the relationship between them is as follows.
網点面積率は、同一面積率であれば、同一の濃度を表すことになる。一般的に、面積率が同一であれば、AMスクリーニングよりもFMスクリーニングの方がドット(細かい点)を多数含んでいる場合が多い。この場合、網点の各ドットにおける境界長の合計(網点の境界長)は、FMスクリーニングの方が長くなる。したがって、AMスクリーニングかFMスクリーニングか等の判別や、スクリーニングの細かさの判別は、単位領域当たりの網点面積率Aと網点の境界長Bの関係を用いることによって特徴付けることができる。以下では、AMスクリーニングについて、平編みの網点を例にとってその関係をモデル化する。なお、ある網点面積率では、単位領域内の各ドットは同じ大きさとする。 If the halftone dot area ratio is the same area ratio, it represents the same density. In general, if the area ratio is the same, FM screening often includes more dots (fine dots) than AM screening. In this case, the sum of the boundary lengths (halftone dot boundary lengths) of each dot of the halftone dot is longer in the FM screening. Therefore, discrimination between AM screening and FM screening, and discrimination of screening fineness can be characterized by using the relationship between the halftone dot area ratio A per unit region and the halftone dot boundary length B. In the following, for AM screening, the relationship is modeled using a flat knitting dot as an example. Note that, in a certain dot area ratio, each dot in the unit region has the same size.
濃度が低い領域の場合:スクエアドットの場合、網点の面積率が50%未満では、網点の各ドットは接しない。この場合、網点の面積率Aと境界長Bは、√A∝Bとなる。網点の各ドットは正方形であり、ドットの一辺をL、ドットの数をN、単位領域の1辺の長さをSとすると、
網点の面積率A=(N・L2)/S2、
ドットの一辺L=(√A)・S/(√N)、
網点の境界長B=N・4L、
B=N・4・(√A)・S/(√N)=4・(√N)・S・√A
K1=4・(√N)・Sとすれば、
B=K1・√Aとなる。
なお、「・」は乗算、「(√x)」は、xの平方根とする(以下同じ)。
In the case of a low density area: In the case of square dots, if the area ratio of halftone dots is less than 50%, each dot of the halftone dots will not touch. In this case, the dot area ratio A and the boundary length B are √A∝B. Each dot of a halftone dot is a square, where L is one side of the dot, N is the number of dots, and S is the length of one side of the unit area.
Dot area ratio A = (N · L 2 ) / S 2 ,
One side of the dot L = (√A) · S / (√N),
Halftone dot boundary length B = N · 4L,
B = N · 4 · (√A) · S / (√N) = 4 · (√N) · S · √A
If K1 = 4 · (√N) · S,
B = K1 · √A.
“·” Is multiplication, and “(√x)” is the square root of x (the same applies hereinafter).
濃度が高い領域の場合:スクエアドットの場合、網点の面積率が50%以上となると、網点の各ドットが接する(つながる)。空白部分の面積率1−Aと境界長Bは、√(1−A)∝Bになる。空白部分は正方形であり、その一辺をL、空白部分の数をM、とすると、
空白部分の面積率1−A=(M・L2)/S2、
網点の面積率A=1−(M・L2)/S2、
一辺L={√(1−A)}・S/(√M)
空白部分の境界長B=M・4L、
B=M・4・{√(1−A)}・S/(√M)
=4・(√M)・S・{√(1−A)}
K2=4・(√M)・Sとすれば、
B=K2・√(1−A)となる。
In the case of a high density area: In the case of square dots, when the area ratio of halftone dots is 50% or more, each dot of the halftone dots contacts (connects). The area ratio 1-A and the boundary length B of the blank portion are √ (1-A) ∝B. The blank part is a square, and if one side is L and the number of blank parts is M,
Area ratio 1-A = (M · L 2 ) / S 2 of the blank portion
Dot area ratio A = 1- (M · L 2 ) / S 2 ,
One side L = {√ (1-A)} · S / (√M)
Blank part boundary length B = M · 4L,
B = M · 4 · {√ (1-A)} · S / (√M)
= 4 · (√M) · S · {√ (1-A)}
If K2 = 4 · (√M) · S,
B = K2 · √ (1-A).
以上をまとめると、
網点の境界長B=K1・√A(0%≦A<50%)
但し、(K1=4・(√N)・S)
空白部分の境界長B=K2・√(1−A)(50%≦A≦100%)
但し、(K2=4・(√M)・S)
となる。
In summary,
Boundary length of halftone dot B = K1 · √A (0% ≦ A <50%)
However, (K1 = 4 · (√N) · S)
Boundary length of blank part B = K2 · √ (1-A) (50% ≦ A ≦ 100%)
However, (K2 = 4 · (√M) · S)
It becomes.
この関係を表す関数を関数F1と称し、B=F1(A)とする。 A function representing this relationship is referred to as function F1, and B = F1 (A).
他方、FMスクリーニングについても、網点の面積率と境界長の関係について求めたカーブに基づいて関数を求める。例えば、FMスクリーニングについては、網点が重なるまでの面積率が低い領域では、網点の面積率はドットの個数に比例し、境界長Bもドットの個数に比例する。したがって、境界長Bは網点面積率Aに比例して大きくなる。また、網点が重なる面積率が高い領域では、境界長Bは[1−網点面積率(白紙部の率)A]に比例して小さくなる。この関係を表す関数を関数F2と称し、B=F2(A)とする。 On the other hand, for FM screening, a function is obtained based on a curve obtained for the relationship between the area ratio of halftone dots and the boundary length. For example, for FM screening, in a region where the area ratio until the halftone dots overlap is low, the halftone dot area ratio is proportional to the number of dots, and the boundary length B is also proportional to the number of dots. Therefore, the boundary length B increases in proportion to the dot area ratio A. In the region where the area ratio where the halftone dots overlap is high, the boundary length B becomes smaller in proportion to [1-dot area ratio (blank area ratio) A]. A function representing this relationship is referred to as function F2, and B = F2 (A).
なお、網点の面積率と境界長の関係は、実際には、スクリーニング方法に依存するので、実験的に求めたカーブに基づいて関数を求める。 Since the relationship between the dot area ratio and the boundary length actually depends on the screening method, a function is obtained based on an experimentally obtained curve.
なお、網点の大きさが小さいと、同一面積率に反比例してドットの個数を増やす必要がある。ドットの個数が増えるとそれに応じて、ドットの境界長が増えるから、比例定数K及びそれによって特定される関数(曲線)F(A)は、網点の細かさを表す特徴であると言える。 If the size of the halftone dots is small, it is necessary to increase the number of dots in inverse proportion to the same area ratio. When the number of dots increases, the boundary length of the dots increases accordingly. Therefore, it can be said that the proportionality constant K and the function (curve) F (A) specified thereby are features representing the fineness of the halftone dots.
AMスクリーニングとFMスクリーニングについて面積率と境界長の関係を表す関数F1と関数F2を求めたら、両関数の中間値の関数を閾値の関数として設定する。 When the functions F1 and F2 representing the relationship between the area ratio and the boundary length are obtained for the AM screening and the FM screening, a function of an intermediate value of both functions is set as a threshold function.
例えば、図3(B)に示すように、関数F1(A)とF2(A)の中間値の関数{F1(A)+F2(A)}/2を閾値として設定する。これにより、境界長の値と閾値と比較することで、容易にスクリーニングの種類を判定できる。この閾値関数は、以上のように、相加平均でも良いが、相乗平均でも良いし、それに類似の両関数の間を取る関数であれば、どのような関数を用いることも可能である。 For example, as shown in FIG. 3B, an intermediate value function {F1 (A) + F2 (A)} / 2 between the functions F1 (A) and F2 (A) is set as a threshold value. Thereby, the kind of screening can be easily determined by comparing the value of the boundary length with the threshold value. As described above, this threshold function may be an arithmetic mean, but may be a geometric mean, or any function can be used as long as it is a function between both similar functions.
したがって、AMスクリーニングかFMスクリーニングか否かの判別は、中間値の関数{F1(A)+F2(A)}/2を閾値の曲線(スクリーニング判定用の閾値関数)として、それより上であればFMスクリーニングと判断し、それより下であればAMスクリーニングと判断する。この閾値の曲線は、例えば工場で使用するAMスクリーニング及びFMスクリーニングが分かっている場合には、それらから容易に求めることができる。 Accordingly, whether the AM screening or the FM screening is determined is determined by using the intermediate value function {F1 (A) + F2 (A)} / 2 as a threshold curve (threshold function for screening determination) and above. FM screening is determined, and if lower than that, AM screening is determined. This threshold curve can be easily obtained from AM screening and FM screening used in a factory, for example.
図3(B)に示した例では、網点の面積率にかかわらず、網点の境界長が閾値関数641(B={F1(A)+F2(A)}/2よりも大きいとFMスクリーニングである。また、網点の境界長が閾値関数641よりも小さいとAMスクリーニングである。
In the example shown in FIG. 3B, FM screening is performed when the boundary length of the halftone dot is larger than the threshold function 641 (B = {F1 (A) + F2 (A)} / 2) regardless of the area ratio of the halftone dot. Further, if the boundary length of the halftone dot is smaller than the
なお、本発明ではデジタル画像を取り扱うが、上記の説明では容易に理解できるようにアナログ画像用の式を示している。上記の数式は実際には概念的なものであり、デジタル画像に当てはめるのには適さない。そのため、実際には、網点の境界長を求めるデジタル画像用の関数を求めるようにする。また、網点の面積率と境界長の関係を表す式(関数)を求めることができない場合には、実測値を用いるようにする。 In the present invention, a digital image is handled. In the above description, an equation for an analog image is shown so that it can be easily understood. The above formula is actually conceptual and is not suitable for applying to digital images. Therefore, in practice, a digital image function for obtaining the boundary length of halftone dots is obtained. When an expression (function) representing the relationship between the dot area ratio and the boundary length cannot be obtained, an actual measurement value is used.
なお、2値デジタル画像の網点部分の特徴を表す特徴量として、他の組み合わせを選択することは、当然可能である。また、各特徴量は、別の特徴量から換算しても良い。例えば、所定領域におけるドットの面積とドットの数が決まれば、所定領域の網点面積率が決まるので、所定領域の網点面積率を、所定領域におけるドットの面積やドットの数に換算することができる。 Of course, it is possible to select another combination as the feature amount representing the feature of the halftone dot portion of the binary digital image. Each feature amount may be converted from another feature amount. For example, if the dot area and the number of dots in a predetermined area are determined, the dot area ratio of the predetermined area is determined. Therefore, the dot area ratio of the predetermined area is converted into the dot area and the number of dots in the predetermined area. Can do.
次に、上記の説明では、2つのスクリーニングの判定方法について述べたが、さらに複数のスクリーニングの判定方法について説明する。図4は、複数のスクリーニング方式を判定する方法を説明するための図であり、図4(A)は、曲線の閾値を用いて判別する方法を示し、図4(B)は、複数のスクリーニングが含まれる印刷画像の一例を示している。 Next, in the above description, two screening determination methods have been described, but a plurality of screening determination methods will be further described. 4A and 4B are diagrams for explaining a method of determining a plurality of screening methods. FIG. 4A shows a method of determination using a threshold value of a curve, and FIG. 4B shows a plurality of screening methods. Shows an example of a print image including.
複数の既知のスクリーニングを判別する場合には、予め既知のスクリーニングについて面積率と境界長の関係を表す関数を求めておく。そして、隣り合う関数の中間値の関数を閾値の関数として設定する。これにより、境界長の値と閾値と比較することで、容易にスクリーニングの種類を判定できる。 When discriminating a plurality of known screenings, a function representing the relationship between the area ratio and the boundary length is obtained in advance for known screenings. Then, an intermediate value function between adjacent functions is set as a threshold function. Thereby, the kind of screening can be easily determined by comparing the value of the boundary length with the threshold value.
例えば、図4(A)に示すように、3つのスクリーニングを判別する場合には、以下のように閾値を設定すると良い。まず、既知のスクリーニングの面積率と境界長の関係を表す関数F3(A)、F4(A)、F5(A)(図4(A)に示す曲線)を求める。続いて隣り合う関数F3(A)とF4(A)の中間値の関数{F3(A)+F4(A)}/2を閾値として設定する。また、隣り合う関数F4(A)とF5(A)の中間値の関数{F4(A)+F5(A)}/2の曲線を閾値として設定する。これにより、境界長の値と閾値と比較することで、容易にスクリーニングの種類を判定できる。これらの関数は、図3に基づいて説明した場合と同様に、相加平均でも良いが、相乗平均でも良いし、それに類似の両関数の間を取る関数であれば、どのような関数を用いることも可能である。 For example, as shown in FIG. 4A, in the case of discriminating three screenings, a threshold value may be set as follows. First, functions F3 (A), F4 (A), and F5 (A) (curve shown in FIG. 4A) representing the relationship between the area ratio of known screening and the boundary length are obtained. Subsequently, an intermediate value function {F3 (A) + F4 (A)} / 2 between adjacent functions F3 (A) and F4 (A) is set as a threshold value. Further, a curve of an intermediate value function {F4 (A) + F5 (A)} / 2 between adjacent functions F4 (A) and F5 (A) is set as a threshold value. Thereby, the kind of screening can be easily determined by comparing the value of the boundary length with the threshold value. As in the case described with reference to FIG. 3, these functions may be arithmetic averages, but may be geometric averages, and any function may be used as long as the functions are similar to each other. It is also possible.
例えば、図4(B)に示すように、2値画像データに文字領域(ブロック1001とブロック1006)と、画像領域(画像ブロック1002・1003・1004・1005)が含まれており、画像ブロック1003,1004がスクリーニングS1(関数F3(A))、画像ブロック1005がスクリーニングS2(関数F4(A))、画像ブロック1002がスクリーニングS3(関数F5(A))の場合には、上記のように閾値を設定することで、各画像ブロックに使用しているスクリーニングの種類を判定できる。
For example, as shown in FIG. 4B, the binary image data includes a character area (block 1001 and block 1006) and an image area (image blocks 1002, 1003, 1004, and 1005). , 1004 is the screening S1 (function F3 (A)), the
これにしたがって、後述するプロファイルの選択・画像データの補正を用いることによって、従来のように、印刷画像の一部(例えば画像の一部1007)だけ色調が異なるというようなことを防ぐことができる。
Accordingly, by using profile selection and image data correction, which will be described later, it is possible to prevent a color tone from being different only by a part of the print image (for example,
次に、版のデジタルデータから算出した実測値を用いてスクリーニングの種類を判定する場合を説明する。 Next, a case where the type of screening is determined using an actual measurement value calculated from the digital data of the plate will be described.
図5は、複数の異なるスクリーニングにおける網点の面積と境界長の関係を示すグラフである。図5には、AMスクリーニングやFMスクリーニングで形成した網点の複数のテストチャートについて、網点の面積と境界長の関係をプロットしている。但し、図5に示したグラフでは、横軸は面積率ではなく、100ドット(Pixel)角の大きさそのものを使っており、1002=10000が面積率100%に相当する。また、縦軸の境界長は、連続するドット数(Pixel)の合計を表している。 FIG. 5 is a graph showing the relationship between the area of halftone dots and the boundary length in a plurality of different screenings. FIG. 5 plots the relationship between halftone dot area and boundary length for a plurality of halftone dot test charts formed by AM screening or FM screening. However, in the graph shown in FIG. 5, the horizontal axis uses not the area ratio but the size of 100 dots (Pixel) angle itself, and 100 2 = 10000 corresponds to the area ratio of 100%. The boundary length on the vertical axis represents the total number of consecutive dots (Pixel).
なお、1つの製版画像にさらに複数のスクリーニングが含まれていると、各スクリーニングを識別できない場合も発生し得る。この場合には、製版画像の特徴を抽出するためには、図5に示したような実測値の曲線から、必ずしも比例定数Kの推定値を特定する必要はない。図3に基づいて説明した比例定数K1、K2を求めない場合でも、図5のように実測した(A(網点面積率),B(境界長))のデータ集合だけで、ドットゲインの補正に用いることができる。すなわち、スクリーニングの判別は網点の境界長と面積の関係に基づいて求めているので、実測値だけでもスクリーニングの種類を判別して、補正を行うことが可能である。 Note that if a plurality of screenings are further included in one plate-making image, it may occur that each screening cannot be identified. In this case, in order to extract the characteristics of the plate-making image, it is not always necessary to specify the estimated value of the proportionality constant K from the actual value curve as shown in FIG. Even when the proportionality constants K1 and K2 described with reference to FIG. 3 are not obtained, dot gain correction is performed only with the data set (A (halftone dot area ratio), B (boundary length)) actually measured as shown in FIG. Can be used. That is, since the screening is determined based on the relationship between the boundary length of halftone dots and the area, it is possible to determine the type of screening by using only the actual measurement value and perform correction.
なお、(A,B)は、実際に配置した網点について個々に画像処理することで得られるものだから、実質的には、関数F(A)を離散値の関数としてしか求めることができない。画像変換装置20への実装上は、B=F(A)を離散値のデータ集合やルックアップテーブルとして記憶部201に記憶しておき、実施時に補間して使用する。
Since (A, B) is obtained by individually processing the image of the halftone dots actually arranged, the function F (A) can be obtained only as a discrete value function. In mounting on the
また、本願発明では、特徴量として網点の面積(平均面積)Aと空間周波数特性fとの関係式を算出するようにしても良い。例えば、単位領域毎に2値画像をフーリエ変換し、ピークとなる空間周波数fを求める。網点が繰り返しパターンであることを考慮すると、空間周波数fは1次元で考えると網点の個数に比例する量となる。実際には、画像領域は2次元であるので、fの2乗が網点の個数に比例する量となる。また、2値画像の濃淡の平均値Wを求める。この平均値Wは、上記のように領域毎に2値画像をフーリエ変換した直流項であっても良い。各網点の平均面積A、2値画像の濃淡の平均値W、空間周波数fには、下記の関係が成り立つ。 In the present invention, a relational expression between the halftone dot area (average area) A and the spatial frequency characteristic f may be calculated as the feature quantity. For example, a binary image is subjected to Fourier transform for each unit region, and a spatial frequency f that is a peak is obtained. Considering that halftone dots are repetitive patterns, the spatial frequency f is proportional to the number of halftone dots when considered in one dimension. Actually, since the image area is two-dimensional, the square of f is an amount proportional to the number of halftone dots. Further, the average value W of the light and shade of the binary image is obtained. The average value W may be a DC term obtained by Fourier transforming a binary image for each region as described above. The following relationship holds between the average area A of each halftone dot, the average value W of the density of the binary image, and the spatial frequency f.
A∝W/f2 ‥‥‥(式1)
したがって、(式1)に基づいて、スクリーニングの種類を判定することができる。
A∝W / f 2 (Formula 1)
Therefore, the type of screening can be determined based on (Equation 1).
なお、以上の説明は、網点が重ならない場合であり、網点が重なった場合には上記の関係は成り立たない。また、白黒が反転した場合(50%を超えた場合)にも、上記の関係は成り立たない。このような場合には、実験等により求めた関係式と比較して判断すると良い。 The above description is a case where the halftone dots do not overlap, and the above relationship does not hold when the halftone dots overlap. In addition, the above relationship does not hold when black and white is reversed (when it exceeds 50%). In such a case, it may be judged by comparing with a relational expression obtained by experiments or the like.
次に、本発明の第1実施形態に係る画像変換装置の構成及び動作を説明する。図6は、本発明の第1実施形態に係る画像変換装置の概略の構成を示すブロック図である。図6に示すように、画像変換装置20Aは、分割部(分割手段)200Aと、算出部(算出手段)202Aと、記憶部(記憶手段)201A、判定部(判定手段)203A、画像処理部205A、及び変換部(画像変換手段)206A(記憶部201A〜変換部206Aは変換手段に相当)とを備えている。
Next, the configuration and operation of the image conversion apparatus according to the first embodiment of the present invention will be described. FIG. 6 is a block diagram showing a schematic configuration of the image conversion apparatus according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 6, the
分割部200Aは、装置外部の画像サーバ13からCMYKの各2値デジタル画像データ(1bitTIFF)が入力されると、2値デジタル画像に含まれる複数の画像領域(画像ブロック)を分離し、各画像領域(画像ブロック)をさらに複数の領域(所定領域)に分割する。分割部200Aは、設定に応じて、例えば、画像領域を基準画像の1画素単位に分割する。また、基準画像の画素のサイズより大きな所定領域に分割するように設定することもできる。
When the CMYK binary digital image data (1 bit TIFF) is input from the
記憶部201Aは、判定部203Aでスクリーニングの種類を判定するための閾値の関数(判定関数)と、変換部206Aで色空間変換を行うための複数のプロファイルを記憶している。
The
算出部202Aは、分割部200Aから所定領域に分割されたCMYKの各2値デジタル画像データ(1bitTIFF)が入力されると、2値デジタル画像中の画像領域に用いられている網点を分析して、幾何学的性質の違いを表す特徴量の間の関係を領域毎に求める。算出部202Aは、例えば、特徴量の間の関係として網点面積率と境界長の間の関係を求めるように予め設定されている場合には、これらの間の関係を求める。
When the CMYK binary digital image data (1 bit TIFF) divided into predetermined regions is input from the dividing
判定部203Aは、算出部202Aが求めた特徴量の間の関係と、記憶部201Aから読み出した閾値の関数と、大小関係を確認して、複数に分割された画像領域(所定領域)毎にスクリーニングの種類を判定する。そして判定部203Aは、判定結果を集計して、最も多いスクリーニングの種類を、その画像領域のスクリーニングの種類に決定して、そのスクリーニングの種類の情報を変換部206Aに出力する。
The
画像処理部205Aは、分割部200Aから複数の領域(所定領域)に分割されたCMYKの各2値デジタル画像データ(1bitTIFF)が入力されると、これらの2値デジタル画像をデスクリーニング(多値化)する。そして、画像処理部205Aは、上記の処理が施された画像を変換部206Aに出力する。なお、デスクリーニングとは、2値画像を多値(多階調)画像に変換する処理である。
When the CMYK binary digital image data (1 bit TIFF) divided into a plurality of regions (predetermined regions) is input from the dividing
変換部206Aは、判定部203Aが出力したスクリーニングの種類の情報に基づいて、記憶部201Aからプロファイルを選択して読み出す。そして、読み出したプロファイルを用いて画像処理部205Aが出力した所定領域毎の画像をプロファイル変換(色空間変換)して、RGBIr画像を出力する。
The
このように構成することで、画像領域を複数の領域(所定領域)の一部について、スクリーニングの種類を誤判定したとしても、集計結果に基づいて判定するので、各写真領域についてスクリーニングの種類を正確に判定できる。 By configuring in this way, even if the type of screening is misjudged for a part of a plurality of regions (predetermined regions), the type of screening is determined for each photographic region because it is determined based on the total result. Accurate judgment can be made.
また、画像領域に使用されているスクリーニングの種類にハイブリッドスクリーニングが含まれる場合も同様に、各スクリーニングについて、網点の幾何学的性質の違いを表す特徴量の間の関係を求める。そして、上記と同様に、これら特徴量の間の関係に基づいて適正なプロファイルを選択し、選択したプロファイルに基づいて色空間変換を行う。 Similarly, when hybrid screening is included in the type of screening used in the image region, the relationship between the feature amounts representing the difference in the geometrical properties of the halftone dots is obtained for each screening. In the same manner as described above, an appropriate profile is selected based on the relationship between these feature values, and color space conversion is performed based on the selected profile.
なお、2値デジタル画像が複数の版により構成されている場合には、判定部203Aは、版毎に判定を行い、さらに各版の判定結果を総合して、写真領域のスクリーニングの種類を決定するように構成すると良い。これにより、カラー印刷の場合でも、スクリーニングの種類を正確に判定できる。
When the binary digital image is composed of a plurality of plates, the
また、上記のようにスクリーニングの種類を決定する場合、複数の領域毎の判定結果を単純に合計し、合計数が最も多いものをそのスクリーニングの種類として決定しても良い。また、評価関数を予め作成しておき、この評価関数により値に重み付けをしたものを合計して、スクリーニングの種類を決定しても良い。なお、評価関数は、予め実験を行い、その結果に基づいて作成すると良い。 Further, when the type of screening is determined as described above, the determination results for each of a plurality of regions may be simply summed, and the one having the largest total number may be determined as the type of screening. Alternatively, an evaluation function may be created in advance, and the weights assigned to values by this evaluation function may be summed to determine the type of screening. It should be noted that the evaluation function is preferably created based on the result of an experiment conducted in advance.
なお、図6には、印刷の仕上がり状態を監視する装置として色調監視装置21のみを示したが、印刷システム1は、欠陥検査装置や版掛け間違い検査装置等の印刷の仕上がり状態を監視する装置を含む構成であっても良い。
In FIG. 6, only the color
次に、第1実施形態に係る画像変換装置及び色調監視装置の動作をフローチャートに基づいて説明する。図7は、第1実施形態に係る画像変換装置及び色調監視装置の動作を説明するためのフローチャートである。 Next, operations of the image conversion apparatus and the color tone monitoring apparatus according to the first embodiment will be described based on flowcharts. FIG. 7 is a flowchart for explaining operations of the image conversion apparatus and the color tone monitoring apparatus according to the first embodiment.
まず、画像変換装置20Aは、画像サーバ13から2値デジタル画像(CMYK1ビット画像、1bitTIFF)のデータを受け取る(s1)。続いて、分割部200Aが、画像領域の各画像ブロックについて複数の領域(所定領域)に分割して、算出部202Aと画像処理部205Aに出力する(s2)。また、算出部202Aが、所定領域毎に、網点の面積率と境界長の関係を求めて、これを判定部203Aに出力する(s3)。例えば、画像変換装置20Aは、所定領域毎に、網点の面積率と境界長の関係を求めて、判定部203Aに出力する。
First, the
また、判定部203Aは、算出部202Aから網点の面積率と境界長の関係が入力されると、記憶部201Aからスクリーニングの種類を判定するための閾値の関数(網点の面積率と境界長の関係を表す関数またはルックアップテーブル)を読み出す(s4)。そして、判定部203Aは、この閾値の関数と、画像サーバ13から入力された網点の面積率と境界長の関係式と、の大小関係に基づいて、この領域のスクリーニングの種類を判別する(s5)。なお、この関数を複数用意することで、線数の違い等も判別することができる。
Further, when the relationship between the halftone dot area rate and the boundary length is input from the
閾値関数の具体例は、図3に基づいて説明したように、AMスクリーニングとFMスクリーニングについて、面積率と境界長の関数F1(A)とF2(A)をそれぞれ求める。そして、関数F1(A)とF2(A)の中間値の関数{F1(A)+F2(A)}/2を閾値関数として設定する。この閾値関数未満でAMスクリーニング、この閾値関数以上でFMスクリーニングとなる。また、線数の違いにより、この比例定数Kの値が変化する。なお、閾値の関数は、計算により求めた数式でも良いし、予め求めておいた実験式でも良い。 As a specific example of the threshold function, area ratio and boundary length functions F1 (A) and F2 (A) are obtained for AM screening and FM screening, respectively, as described with reference to FIG. Then, an intermediate value function {F1 (A) + F2 (A)} / 2 between the functions F1 (A) and F2 (A) is set as a threshold function. AM screening is performed below this threshold function, and FM screening is performed above this threshold function. Further, the value of the proportionality constant K changes depending on the number of lines. The threshold function may be a mathematical expression obtained by calculation or an experimental expression obtained in advance.
上記の判別により、当該エリアがAMスクリーニング/FMスクリーニングのどちらであるか、またAMスクリーニングの線数、形状を判断する。 Based on the above determination, it is determined whether the area is AM screening or FM screening, and the number and shape of AM screening lines.
一方、画像処理部205Aは、2値デジタル画像(CMYK1ビット画像)の多値化(デスクリーニング)を行い、CMYK多値画像を変換部206Aに出力する(s6)。
On the other hand, the
変換部206Aは、判定部203Aの判定結果に対応したプロファイルを記憶部201Aから選択して、画像処理部205Aが出力したCMYK多値画像をRGBIr基準画像にプロファイル変換して、色調監視装置21に出力する(s7)。
The
印刷開始後、色調監視装置21は、画像変換装置20が出力したRGBIr基準画像と、光学センサ25が読み取ったRGBIr画像を比較する(s11)。色調監視装置21は、両画像の色調の差が収束しつつある場合には(s12:Y)、インキキーの調整は行わずに、引き続き画像の比較・確認を行う。一方、両画像の色調の差が大きくなりつつある場合には(s12:N)、インキキー制御装置23に制御信号を出力して、色調の差が収束するように(色調が等しくなるように)、CMYKのインキキーの開度を調整する(s13)。そして、ステップs11以降の処理を行う。
After printing is started, the color
[第2実施形態]
次に、本発明の第2実施形態に係る画像変換装置が行う特徴的な処理を説明し、続いて、画像変換装置の具体的な構成及び処理を説明する。なお、以下の説明では、第2実施形態に係る画像変換装置20を画像変換装置20Bと称する。
[Second Embodiment]
Next, a characteristic process performed by the image conversion apparatus according to the second embodiment of the present invention will be described, and then a specific configuration and process of the image conversion apparatus will be described. In the following description, the
この実施形態では、基準プロファイル(基準となる1つのプロファイル)の作成に用いた2値デジタル画像(1bitTiff画像)について、網点の幾何学的性質の違いを表す特徴量の間の関係(第1の関係)を求める。また、実際の印刷に用いる刷版の画像データを取得して、この画像データについて、前記特徴量の間の関係(第2の関係)を求める。そして、第1の関係と第2の関係から補正値を算出する。そして、刷版のデータを多値化した多値画像を前記の基準プロファイルによりプロファイル変換(色空間変換)し、この変換した画像を上記補正値によって補正して、基準画像を生成する。 In this embodiment, with respect to a binary digital image (1 bit Tiff image) used to create a reference profile (one reference profile), the relationship between the feature quantities representing the difference in the geometric properties of halftone dots (first The relationship). Further, image data of a printing plate used for actual printing is acquired, and a relationship (second relationship) between the feature amounts is obtained for the image data. Then, a correction value is calculated from the first relationship and the second relationship. Then, the multi-value image obtained by converting the plate data into multi-values is subjected to profile conversion (color space conversion) using the reference profile, and the converted image is corrected using the correction value to generate a reference image.
以下の説明では、第1実施形態と同様に、特徴量として網点の面積率と境界長の関係を求める場合を例に挙げて説明する。 In the following description, as in the first embodiment, a case where the relationship between the area ratio of halftone dots and the boundary length is obtained as a feature amount will be described as an example.
画像変換装置20Bは、まず、基準プロファイルを作成するために用いたテストチャート画像の各版について、網点の面積率A1と境界長B1(A1)の関係(関数)(第1の関係)を求める。テストチャート画像としては、例えば、ECI2002やISO12642等を用いるとよい。なお、B1(A1)は網点面積率と境界長の関数を表す(以下、同様)。
First, the
また、実際に印刷に用いる画像の各版について、網点の面積率A2と境界長B2(A2)の関係(関数)(第2の関係)を求める。 Further, the relationship (function) (second relationship) between the halftone dot area ratio A2 and the boundary length B2 (A2) is obtained for each plate of the image actually used for printing.
続いて、第1の関係と第2の関係の差を求める。例えば、第1の関係と第2の関係において、それぞれ面積率A2のときの境界長を求めて、その差B2(A2)−B1(A2)を各色について求める。これをδBc,δBm,δBy,δBkとする。 Subsequently, the difference between the first relationship and the second relationship is obtained. For example, in the first relationship and the second relationship, the boundary length at the area ratio A2 is obtained, and the difference B2 (A2) −B1 (A2) is obtained for each color. This is defined as δBc, δBm, δBy, and δBk.
ドットゲインの差(面積の増減)は、この網点の境界長の差と面積率の関数で表すことができる。これをf(δB、A2)とすれば、面積の増減は、f(δBc,A2),f(δBm,A2),f(δBy,A2),f(δBk,A2)で表される。なお、この関数は、全面積を占めるとき1の値をとるように正規化されているものとする。また、この網点の境界長の差と面積率の関数は、実験などにより求めておくと良い。 The difference in dot gain (increase / decrease in area) can be expressed as a function of the difference in halftone dot boundary length and the area ratio. If this is assumed to be f (δB, A2), the increase / decrease in the area is expressed by f (δBc, A2), f (δBm, A2), f (δBy, A2), f (δBk, A2). It is assumed that this function is normalized to take a value of 1 when it occupies the entire area. Further, the function of the difference between the boundary lengths of the halftone dots and the area ratio may be obtained by experiments or the like.
この増分(減分)差に周知のノイゲバウア式あるいは拡張ノイゲバウア式で求まる面積率を乗じ、補正値を求め、この補正値で補正する。例えばC(藍)に対応して、ノイゲバウア式によりCMYK各面積率(基準プロファイル時のドットゲイン補正込み)から求まるW,M,Y,K,MK,YM,YK,YMKの各面積率に対してf(δBc,A2)を乗じ、この各面積に対して、RGBIr各色の反射光量のCが無い場合の反射率とCがある場合の反射率の差を、先の基準プロファイルから得た各色の反射率から減じることにより、プロファイル変換後のRGBIr値の補正を実施する。 A correction value is obtained by multiplying the increment (decrement) difference by the area ratio obtained by the well-known Neugebauer equation or the extended Neugebauer equation, and the correction value is used for correction. For example, corresponding to C (indigo), for each area ratio of W, M, Y, K, MK, YM, YK, YMK obtained from each area ratio of CMYK (including dot gain correction at the time of reference profile) by Neugebauer formula F (δBc, A2), and for each area, the difference between the reflectance when there is no reflected light amount C for each color of RGBIr and the reflectance when there is C is obtained for each color obtained from the previous reference profile. The RGBIr value after profile conversion is corrected by subtracting it from the reflectance.
同様に、M,Y,Kに対してもノイゲバウア式により、上記面積率の増減分の補正を行う。 Similarly, the amount of increase / decrease in the area ratio is corrected for M, Y, and K by the Neugebauer equation.
基準プロファイルにより得られたRGBIrの反射率をRr,Rg,Rb,Rirとし、CMYK各組み合わせ時のRGBIrに対する反射率(これは予め実験により求めておく。)を以下のようにする。なお、反射率をR、G、B、Irにそれぞれ対応させてRr,Rg,Rb,Rirとする。また、CMYK各色の組み合わせw(白色),c,m,y,k,cm,cy,ck,my,mk,yk,mcmy,cyk,cmykのそれぞれの記号を、この後に続けて記載した記号をそのCMYKの組み合わせに対応したRGBIrの反射率とする。 The reflectivity of RGBIr obtained from the reference profile is Rr, Rg, Rb, Rir, and the reflectivity for RGBIr at each combination of CMYK (this is obtained in advance by experiment) is as follows. The reflectances are Rr, Rg, Rb, and Rir corresponding to R, G, B, and Ir, respectively. In addition, each of the combinations of CMYK colors w (white), c, m, y, k, cm, cy, ck, my, mk, yk, mcmy, cyk, cmyk The reflectance of RGBIr corresponding to the combination of CMYK is used.
Rについて Rrw,Rrc,Rrm,Rry,Rrk,Rrcm,Rrcy,Rrck,Rrmy,Rrmk,Rryk,Rrcmy,Rrcmk,Rrcyk,Rrmyk,Rrcmykとする。 About R: Rrw, Rrc, Rrm, Rry, Rrk, Rrcm, Rrcy, Rrck, Rrmy, Rrmk, Rryk, Rrmy, Rrcmk, Rrcyk, Rrmyk, Rrmyk.
Gについて Rgw,Rgc,Rgm,Rgy,Rgk,Rgcm,Rgcy,Rgck,Rgmy,Rgmk,Rgyk,Rgcmy,Rgcmk,Rgcyk,Rgmyk,Rgcmykとする。 About G: Rgw, Rgc, Rgm, Rgy, Rgk, Rgcm, Rgcy, Rgck, Rgmy, Rgmk, Rgyk, Rgcmy, Rgcmk, Rgmyk, Rgmyk, Rgcmyk.
Bについて Rbw,Rbc,Rbm,Rby,Rbk,Rbcm,Rbcy,Rbck,Rbmy,Rbmk,Rbyk,Rbcmy,Rbcmk,Rbcyk,Rbmyk,Rbcmykとする。 About B, Rbw, Rbc, Rbm, Rby, Rbk, Rbcm, Rbcy, Rbck, Rbmy, Rbmk, Rbyk, Rbcmy, Rbcmk, Rbmyk, Rbmyk, Rbcmyk.
Ir について Riw,Ric,Rim,Riy,Rik,Ricm,Ricy,Rick,Rimy,Rimk,Riyk,Ricmy,Ricmk,Ricyk,Rimyk,Ricmykとする。 Ir is defined as Riw, Ric, Rim, Riy, Rik, Ricm, Ricy, Rick, Rimy, Rimk, Riyk, Ricmy, Ricmk, Ricyk, Rimyk, Rimyk.
また、ノイゲバウアの式から計算される各面積率を、Aw,Ac,Am,Ay,Ak,Acm,Acy,Ack,Amy,Amk,Ayk,Acmy,Acmk,Acyk,Amyk,Acmykとして、補正後のRGBIrの反射率を、次式の計算により補正する。 Further, each area ratio calculated from Neugebauer's equation is set as Aw, Ac, Am, Ay, Ak, Acm, Acy, Ack, Amy, Amk, Ayk, Acmy, Acmk, Acyk, Amyk, Amyk, and Amyk. The reflectance of RGBIr is corrected by calculating the following equation.
Rr‘=Rr
−{(Rrw−Rrc)・Aw+(Rrm−Rrcm)・Am
+(Rry−Rrcy)・Ay+(Rrk−Rrck)・Ak
+(Rrmy−Rrcmy)・Amy+(Rrmk−Rrcmk)・Amk
+(Rryk−Rrcyk)・Ayk
+(Rrmyk−Rrcmyk)・Amyk}・f(δBc,A2)
−{(Rrw−Rrm)・Aw+(Rrc−Rrcm)・Ac
+(Rry−Rrmy)・Ay+(Rrk−Rrmk)・Ak
+(Rrcy−Rrcmy)・Acy+(Rrck−Rrcmk)・Ack
+(Rryk−Rrmyk)・Ayk
+(Rrcyk−Rrcmyk)・Acyk}・f(δBm,A2)
−{(Rrw−Rry)・Aw+(Rrm−Rrmy)・Am
+(Rrc−Rrcy)・Ac+(Rrk−Rryk)・Ak
+(Rrcm−Rrcmy)・Acm+(Rrmk−Rrmyk)・Amk
+(Rrck−Rrcyk)・Ack
+(Rrcmk−Rrcmyk)・Amck}・f(δBy,A2)
−{(Rrw−Rrk)・Aw+(Rrm−Rrmk)・Am
+(Rry−Rryk)・Ay+(Rrc−Rrck)・Ac
+(Rrmy−Rrmyk)・Amy+(Rrcm−Rrcmk)・Acm
+(Rrcy−Rrcyk)・Acy
+(Rrcmy−Rrcmyk)・Acmy}・f(δBk,A2)
また、G,B,Irの反射率の補正も上記と同様の式で補正する。(上記でRrxx→Rgxxと置き換える。)
そして、版のデータを多値化・デスクリーニングした多値画像を、基準プロファイルによりプロファイル変換し、このプロファイル変換した画像を上記の補正式により補正を行い、基準画像として出力する。
Rr '= Rr
− {(Rrw−Rrc) · Aw + (Rrm−Rrcm) · Am
+ (Rry−Rrcy) · Ay + (Rrk−Rrck) · Ak
+ (Rrmy−Rrcmy) · Amy + (Rrmk−Rrcmk) · Amk
+ (Rryk-Rrcyk) · Ayk
+ (Rrmyk-Rrcmyk) · Amyk} · f (δBc, A2)
− {(Rrw−Rrm) · Aw + (Rrc−Rrcm) · Ac
+ (Rry−Rrmy) · Ay + (Rrk−Rrmk) · Ak
+ (Rrcy−Rrcmy) · Acy + (Rrck−Rrcmk) · Ack
+ (Rryk-Rrmyk) · Ayk
+ (Rrcyk−Rrcmyk) · Acyk} · f (δBm, A2)
− {(Rrw−Rry) · Aw + (Rrm−Rrmy) · Am
+ (Rrc-Rrcy) .Ac + (Rrk-Rryk) .Ak
+ (Rrcm−Rrmmy) · Acm + (Rrmk−Rrmyk) · Amk
+ (Rrck-Rrcyk) · Ack
+ (Rrcmk−Rrcmyk) · Amck} · f (δBy, A2)
− {(Rrw−Rrk) · Aw + (Rrm−Rrmk) · Am
+ (Rry−Rryk) · Ay + (Rrc−Rrck) · Ac
+ (Rrmy−Rrmyk) · Amy + (Rrcm−Rrmyk) · Acm
+ (Rrcy-Rrcyk) · Acy
+ (Rrcmy−Rrcmyk) · Acmy} · f (δBk, A2)
Further, the correction of the reflectance of G, B, and Ir is also corrected by the same equation as above. (Replace with Rrxx → Rgxx above.)
Then, the multi-valued image obtained by multi-value / descreening the plate data is profile-converted by the reference profile, and the profile-converted image is corrected by the above correction formula and output as a reference image.
本補正はドットゲインの差が著しく大きくなく、複数の色の増分の掛け合わせを必ずしも考えなくてもよい範囲内で成り立つ。より大きなドットゲインの差に対応する場合には、これらの掛け合わせについても考慮するのが望ましい。また、上記では線形の式を用いた補正であるが、その他の補正式、あるいは、ルックアップテーブルによる補正でも良い。 In this correction, the difference in dot gain is not significantly large, and the correction is made within a range in which it is not always necessary to consider multiplication of a plurality of color increments. When dealing with a larger difference in dot gain, it is desirable to consider these multiplications. In the above description, the correction is performed using a linear formula, but other correction formulas or correction using a lookup table may be used.
次に、本発明の第2実施形態に係る画像変換装置の構成及び動作を説明する。図8は、本発明の第2実施形態に係る画像変換装置の概略の構成を示すブロック図である。図8に示すように、画像変換装置20Bは、画像変換装置20Aの判定部203Aを削除し、新たに変換部206Bの後段に補正部(補正手段)207Bを設け、算出部202Bで算出した補正値により、変換部206Bが変換した(出力した)画像を補正する構成である。
Next, the configuration and operation of the image conversion apparatus according to the second embodiment of the present invention will be described. FIG. 8 is a block diagram showing a schematic configuration of an image conversion apparatus according to the second embodiment of the present invention. As shown in FIG. 8, the
分割部200Bは、画像サーバ13からCMYKの各2値デジタル画像データ(1bitTIFF)が入力されると、2値デジタル画像に含まれる複数の画像領域(画像ブロック)を分離し、各画像領域をさらに複数の領域(所定領域)に分割する。
When the CMYK binary digital image data (1 bit TIFF) is input from the
算出部202Bは、分割部200Bから所定領域毎の2値デジタル画像データ(1bitTIFF)が入力されると、画像領域に用いられている網点を分析して、幾何学的性質の違いを表す特徴量の間の関係を領域毎に求める。すなわち、算出部202Bは、基準プロファイルの作成に用いた2値デジタル画像(1bitTIFF画像)の版データが入力されると、この版データから、網点の幾何学的性質の違いを表す特徴量の間の関係(第1の関係)を算出する。これらの処理は、予め行われてその結果が記憶部201Bに格納される。なお、上記の説明において、所定領域毎とあるが、この場合には領域ではなく、面積率に対応して幾何学的特徴の違いを表す特徴量の間の関係を算出する。これは、領域毎に既知の面積率を持つテストパターンを印刷して、この領域毎(すなわち面積率)に対応する境界長等を記憶すると考えると良い。また、算出部202Bは、実際の印刷に使用する版のデータが所定領域毎に入力されると、このデータから領域毎に前記特徴量の間の関係(第2の関係)を算出する。例えば、算出部202Bは、第1の関係として、基準プロファイルの作成に用いた2値デジタル画像(1bitTIFF画像)について、網点面積率と境界長の間の関係式を算出して、この関係式を記憶部201Bに出力して、記憶部201Bに記憶させる。算出部202Bは、前記第1の関係がデータの場合には、これらの関係を表すテーブルを作成して記憶部201Bに記憶させる。また、算出部202Bは、第2の関係として、実際の印刷に使用する版の画像データ(1bitTIFF画像)について、網点面積率と境界長の間の関係式を算出する。そして、算出部202Bは、記憶部201Bから第1の関係に関するデータ(関係式またはテーブル)と、ノイゲバウア式あるいは拡張ノイゲバウア式と、を読み出して、第1の関係と第2の関係の差を求めてから、前記のように、この差とノイゲバウア式あるいは拡張ノイゲバウア式とを用いて補正値を算出する。算出部202Bは、この補正値を補正部207Bに出力する。
When the binary digital image data (1 bit TIFF) for each predetermined region is input from the dividing
記憶部201Bは、上記のように、算出部202Bが出力した式またはデータを記憶する。また、記憶部201Bは、変換部206Bで色空間変換を行うために、基準プロファイル(基準となる1つのプロファイル)を記憶している。また、後述するように、記憶部201Bは、複数のプロファイルを記憶していても良い。
As described above, the
画像処理部205Bは、画像変換装置20Aの画像処理部205Aと同様の処理を行う。
The
変換部206Bは、記憶部201Bから基準プロファイルを読み出し、この基準プロファイルを用いて画像処理部205Bが出力したCMYK多値画像をプロファイル変換(色空間変換)して、RGBIr画像を補正部207Bへ出力する。
The
補正部207Bは、変換部206BからRGBIr画像が入力されると、算出部202Bから入力された補正値(第1の関係と第2の関係から算出された補正値)を用いて、この画像を補正する。補正部207Bは、補正した画像を色調監視装置21へ出力する。
When the RGBIr image is input from the
図9は、本発明の第2実施形態に係る画像変換装置の動作を説明するためのフローチャートである。 FIG. 9 is a flowchart for explaining the operation of the image conversion apparatus according to the second embodiment of the present invention.
画像変換装置20Bは、前工程として、記憶部201Bで記憶している基準プロファイルを作成するために使用した画像データを画像サーバ13から取得する(s41)。分割部200Bは、基準プロファイルを作成するために使用した画像データにおける画像領域を画像ブロック毎に複数の領域(所定領域)に分割して、算出部202Bに出力する。算出部202Bは、基準プロファイルを作成するために使用した2値画像データから、網点の面積率と境界長の関係式(第1の関係)を算出する(s42)。そして、算出部202Bは、この関係式を記憶部201Bに記憶させる(s43)。
As a pre-process, the
画像変換装置20Bは、本印刷が開始される前に、画像サーバ13から実際の印刷用の画像データ(1bitTIFF)を取得する(s51)。分割部200Bは、基準画像の画像データにおける画像領域を画像ブロック毎に複数の領域(所定領域)に分割して、算出部202Bに出力する。算出部202Bは、所定領域毎に(例えば、単位領域毎に)、網点の面積率と境界長の関係式(第2の関係)を算出する(s52)。また、算出部202Bは、記憶部201Bから第1の関係式を読み出して、第1の関係式と第2の関係式から差を求めて、この差と、ノイゲバウア式あるいは拡張ノイゲバウア式と、を用いて補正値(補正係数)を算出する。そして、算出部202Bは、この補正値を補正部207Bに出力する(s53)。
The
一方、画像処理部205Bは、実際の印刷用の画像データ(2値デジタル画像(CMYK1ビット画像))の多値化(デスクリーニング)を行い、CMYK多値画像を変換部206Bに出力する(s54)。
On the other hand, the
変換部206Bは、記憶部201Bから基準プロファイルを読み出して、画像処理部205Bが出力したCMYK多値画像をRGBIr基準画像にプロファイル変換(色空間変換)して、補正部207Bに出力する(s55)。
The
補正部207Bは、算出部202Bが出力した前記の補正値によって、変換部206Bがプロファイル変換した画像(RGBIr画像)を補正し、基準画像として色調監視装置21に出力する(s56)。
The
色調監視装置21は、図7に基づいて説明したとおり、ステップs11〜ステップs13の処理を繰り返す。
As described with reference to FIG. 7, the color
以上の第2実施形態の説明では、1つの基準プロファイルのみを用いる場合を説明したが、これに限るものではなく、例えば、複数のプロファイルを記憶部201Bに記憶させておいても良い。また、このとき、算出部202Bにより各プロファイルの作成に用いた画像について、網点の幾何学的性質の違いを表す特徴量の間の関係(第1の関係)を求めて、記憶部201Bに記憶させておく。また、実際に印刷する画像についても、算出部202Bにより網点の幾何学的性質の違いを表す特徴量の間の関係(第2の関係)を算出する。そして、補正部207Bは、第2の関係の補正量が最も少ないプロファイルを選択するように、すなわち、第1の関係と第2の関係から算出する補正値(補正係数)が最も小さくなる第1の関係(関係式)を選択するように構成する。プロファイルの選択方法としては、例えば、第1実施形態において図4(A)に基づいて説明した方法等を用いると良い。このように構成することで、基準画像の精度をさらに向上させることができる。
In the above description of the second embodiment, the case where only one reference profile is used has been described. However, the present invention is not limited to this. For example, a plurality of profiles may be stored in the
なお、補正部207Bは、複数のプロファイルから1つのプロファイルを選択すると、そのプロファイルの情報を変換部206Bに出力する。変換部206Bは、この情報を得すると、記憶部201Bから該当するプロファイルを読み出して、画像処理部205Bから入力された多値画像のプロファイル変換を行う。
Note that when the
なお、上記特徴量の間の関係に基づいて、1乃至複数のプロファイルから選択したプロファイルを補正し、補正したプロファイルに基づいて色空間変換した画像を補正するようにしても良い。 Note that a profile selected from one or more profiles may be corrected based on the relationship between the feature quantities, and an image that has undergone color space conversion may be corrected based on the corrected profile.
[第3実施形態]
次に、本発明の第3実施形態に係る画像変換装置が行う特徴的な処理を説明し、続いて、画像変換装置の具体的な構成及び処理を説明する。なお、以下の説明では、第3実施形態に係る画像変換装置を画像変換装置20Cと称する。
[Third Embodiment]
Next, a characteristic process performed by the image conversion apparatus according to the third embodiment of the present invention will be described, and then a specific configuration and process of the image conversion apparatus will be described. In the following description, the image conversion apparatus according to the third embodiment is referred to as an image conversion apparatus 20C.
画像変換装置20Cでは、プロファイルを用意せず、2値デジタル画像に、例えば網点の面積率と境界長とドットゲインまたは実行面積率の間の関係を表す関数またはLUTを作用させ、ドットゲインを加味した実効面積率を求め、この実効面積率に周知のノイゲバウア式を作用させる。そして、これに4色のべた掛け合わせ(ベタ部及び重ねベタ部16色)の各スペクトルによる反射率を掛け合わせることにより、RGBIr基準画像を合成するように構成することも可能である。 In the image conversion apparatus 20C, a profile is not prepared, and a function or LUT representing the relationship between the dot area ratio, the boundary length, the dot gain, or the effective area ratio is applied to the binary digital image, for example. The effective area ratio is taken into consideration, and a well-known Neugebauer equation is applied to this effective area ratio. It is also possible to compose the RGBIr reference image by multiplying this by the reflectance of each spectrum of the four colors of solid multiplication (solid portion and overlapping solid portion 16 colors).
具体的には、画像変換装置20Cは、2値デジタル画像の、例えば網点の面積率と境界長の関係を表す関数(関係式)から、このときの実面積率(実効面積率)を推定する。そして、この面積率CMYK、及び予め印刷テストにより求めている各べた部及び重ねべた部のR,G,B,Ir光源に対応する反射率Dk(R),Dc(R),・・・Dkcmy(R),Dk(G),Dc(G),・・・Dkcmy(G),Dk(B),Dc(B),・・・Dkcmy(B),Dk(Ir),Dc(Ir),・・・Dkcmy(Ir)を、周知のノイゲバウア式や拡張ノイゲバウア式に代入して基準画像の画素値に変換する。なお、上記反射率において、k,c,…kcmy等の表現はCMYKの組み合わせを示す。 Specifically, the image conversion apparatus 20C estimates the actual area ratio (effective area ratio) at this time from a function (relational expression) representing the relationship between the area ratio of the halftone dots and the boundary length of the binary digital image, for example. To do. Then, this area ratio CMYK and the reflectivity Dk (R), Dc (R),... Dkcmy corresponding to the R, G, B, Ir light sources of each solid part and the superposed part obtained in advance by a printing test. (R), Dk (G), Dc (G), ... Dkcmy (G), Dk (B), Dc (B), ... Dkcmy (B), Dk (Ir), Dc (Ir), ... Dkcmy (Ir) is substituted into a well-known Neugebauer equation or extended Neugebauer equation and converted to a pixel value of the reference image. In the above reflectance, expressions such as k, c,... Kcmy indicate combinations of CMYK.
この面積率と境界長から、この時の実面積率(紙面上)の推定は、具体的には、実験的(印刷テスト)に予め2次元のLUT(デジタルの面積率と境界長を2変数の入力として、推定実面積率を出力するテーブル)を作成するなどの方法により実現する。例えば0〜100%において10%刻みのCMYKのテストパターンを、ドットの細かいものから荒いものまで数種類書き込んだ刷版を用意し、この刷版を用いて標準濃度にて印刷を行う。この時のデジタル画像の面積率と境界長を入力とし、印刷された紙面から読み出した実面積率を出力値として、これらの格子点の間は補間により数値を求めLUTに登録していく。デジタルの面積率と境界長を2変数の入力として、ここで得られた2次元のLUT(もしくは関数)を引いて、推定実面積率を出力するなどの方法により実現する。なお、LUTで、上記の2入力の値は格子点に載らないものに関しては、補間を行い、推定実面積率を求めても良い。 From this area ratio and the boundary length, the actual area ratio (on the paper) at this time can be estimated by using a two-dimensional LUT (digital area ratio and boundary length as two variables) experimentally (print test). Is created by a method such as creating a table that outputs the estimated actual area ratio). For example, a printing plate is prepared by writing several types of CMYK test patterns in 10% increments from 0 to 100%, from fine dots to rough ones, and printing is performed using this printing plate at a standard density. At this time, the area ratio and boundary length of the digital image are input, and the actual area ratio read from the printed paper is used as an output value. A numerical value is obtained by interpolation between these grid points and registered in the LUT. The digital area ratio and boundary length are input as two variables, and the two-dimensional LUT (or function) obtained here is subtracted to output an estimated actual area ratio. For the LUT that does not have the above two-input values on the grid points, interpolation may be performed to obtain the estimated actual area ratio.
また、毎回印刷テストを行わずに、予め代表的な印刷機でテストした結果から、LUTを作成しておき、これを用いることも可能である。 It is also possible to create an LUT from a result of a test performed on a typical printing machine in advance without performing a print test each time, and use this.
また、境界長の周辺が均等に拡大されると仮定して、境界長に適当な比例係数Kを乗じて1次関数を元の面積に加算した面積を実面積率とすることもできる。このとき、実際には、拡大されたものが重なり合うこともあるため、2次関数や3次関数で近似することで、より正確な値を求めることができる。 Further, assuming that the periphery of the boundary length is evenly expanded, an area obtained by multiplying the boundary length by an appropriate proportionality coefficient K and adding a linear function to the original area can be used as the actual area ratio. At this time, since the enlarged ones may actually overlap, a more accurate value can be obtained by approximation with a quadratic function or a cubic function.
次に、本発明の第3実施形態に係る画像変換装置の構成及び動作を説明する。図10は、本発明の第3実施形態に係る画像変換装置の概略の構成を示すブロック図である。図10に示すように、画像変換装置20Cは、分割部200C、記憶部(記憶手段)201C、算出部202C、画像処理部205C、変換部(画像変換手段)206Cを備えている。
Next, the configuration and operation of the image conversion apparatus according to the third embodiment of the present invention will be described. FIG. 10 is a block diagram showing a schematic configuration of an image conversion apparatus according to the third embodiment of the present invention. As shown in FIG. 10, the image conversion apparatus 20C includes a
分割部200Cは、画像サーバ13からCMYKの各2値デジタル画像データ(1bitTIFF)が入力されると、2値デジタル画像に含まれる画像領域を複数の所定領域に分割する。
When the CMYK binary digital image data (1 bit TIFF) is input from the
記憶部201Cは、印刷テストにより予め求めた印刷物のベタ部及び重ねベタ部の反射率と、面積率と境界長から、ドットゲインまたは実効面積率に変換するLUTまたは関数を記憶している。 The storage unit 201C stores an LUT or a function for converting dot ratios or effective area ratios from the reflectance of the solid part and the overlapping solid part of the printed matter and the area ratio and the boundary length obtained in advance by the print test.
算出部202Cは、分割部200Cから所定領域毎のCMYKの各2値デジタル画像データ(1bitTIFF)が入力されると、2値デジタル画像中の画像領域に用いられている網点を分析して、幾何学的性質の違いを表すパラメータを算出する。特徴量としては、例えば、網点面積率と境界長の関係式を算出し、記憶部201Cから読み出したLUTまたは関数に基づいて、印刷物における所定領域のドットゲインまたは実効面積率を算出する。なお、ドットゲインを算出した場合には、ドットゲインを元の面積に作用させることで実効面積率を求めることができる。また、これらのパラメータがLUTの格子点に無い場合には補間して求める。算出部202Cは、算出結果を変換部206Cに出力する。
When the CMYK binary digital image data (1 bit TIFF) is input for each predetermined area from the dividing
画像処理部205Cは、分割部200Cから所定領域毎のCMYKの各2値デジタル画像データ(1bitTIFF)が入力されると、これらの2値デジタル画像をデスクリーニング(多値化)する。そして、画像処理部205Cは、上記の処理を施した多値画像を変換部206Cに出力する。
When the CMYK binary digital image data (1 bit TIFF) is input for each predetermined area from the dividing
変換部206Cは、算出部202Cが出力した算出結果(ドットゲイン)が入力されると、画像処理部205Cから入力された多値画像にドットゲインを作用させ、実効面積率として、記憶部201Cから、印刷テストにより予め求めた印刷物のベタ部及び重ねベタ部の反射率を用いて、周知のノイゲバウア式または拡張ノイゲバウア式でRGBIrの値に変換し、これを(基準)RGBIr画像として出力する。
When the calculation result (dot gain) output from the
また、算出部で実効面積率を算出した場合には、変換部206Cは、この値に印刷テストにより予め求めた印刷物のベタ部及び重ねベタ部の反射率を用いて、周知のノイゲバウア式または拡張ノイゲバウア式でRGBIrの値に変換し、これを(基準)RGBIr画像として出力する。さらに、記憶部201Cから読み出した印刷物のベタ部及び重ねベタ部の濃度(反射率)情報を読み出し、これにインキ4色のべた掛け合わせ(16色)の各スペクトルによる反射率を作用させることにより、所定のモデルを用いてRGBIr基準画像を合成する。なお、前記の所定のモデルとしては、例えば、特許4176815号公報に記載された印刷機モデルを用いると良い。 When the effective area ratio is calculated by the calculation unit, the conversion unit 206C uses the reflectance of the solid portion and the overlapped solid portion of the printed matter obtained in advance by a print test for this value, and the well-known Neugebauer equation or the extended The value is converted into RGBIr values using the Neugebauer equation and output as a (reference) RGBIr image. Furthermore, by reading the density (reflectance) information of the solid portion and the overlapped solid portion of the printed matter read from the storage unit 201C, the reflectance by each spectrum of the four colors of ink (16 colors) is applied to this. The RGBIr reference image is synthesized using a predetermined model. As the predetermined model, for example, a printing machine model described in Japanese Patent No. 4176815 may be used.
図11は本発明の第3実施形態に係る画像変換装置の動作を説明するためのフローチャートである。図12は、多値化(デスクリーニング)時におけるドットゲインの補正前と補正後の関係を示すグラフである。 FIG. 11 is a flowchart for explaining the operation of the image conversion apparatus according to the third embodiment of the present invention. FIG. 12 is a graph showing the relationship between dot gain before and after correction at the time of multilevel (descreening).
画像変換装置20Cは、前工程としてテスト印刷を行った際に(s71)、光学センサ25F・25Rで連続紙Pを撮像して画像データを取得して、多値化(デスクリーニング)時におけるドットゲインの単色でのデジタル画像とセンサ画像の関係(ドットゲインの補正情報)を算出する(s72)。この関係式は、図12に示すような関係である。本願発明では、図12に示すように、多値化(デスクリーニング)時のカーブを予め実験等で求めておき、算出部202Cで求めた特徴量にてカーブを制御することが可能である。また、これらの関数には、Yule-Nielsen(ユール−ニールセン)の式などを用いることもできる。
When the test printing is performed as a pre-process (s71), the image conversion apparatus 20C captures the continuous paper P with the
また、画像変換装置20Cは、取得した画像データを用いて、ベタ部及び重ねベタ部のRGBIrの反射率を測定する(s73)。そして、算出部202Cは、この関係式を記憶部201Cに記憶させる(s74)。
Also, the image conversion apparatus 20C measures the RGBIr reflectance of the solid portion and the overlapped solid portion using the acquired image data (s73). Then, the
画像変換装置20Cは、本印刷が開始されて、画像サーバ13から画像データ(1bitTIFF)を受け取ると(s81)、分割部200Cが複数の所定領域に分割し、算出部202Cが、所定領域毎に、網点の面積率と境界長の関係式を算出する(s82)。また、算出部202Cは、記憶部201から読み出したLUTまたは関数に基づいて、印刷物における所定領域の実効面積率を算出する。そして算出部202Cは、算出結果を変換部206Cに出力する(s83)。
When the actual printing is started and the image data (1bitTIFF) is received from the image server 13 (s81), the image conversion device 20C divides the image into a plurality of predetermined areas, and the
変換部206Cは、所定領域毎に、画像処理部205Cが多値化した多値画像を、ステップs83で求めた実効面積率と、ベタ部及び重ねベタ部の反射率と、に基づいて、ノイゲバウア式または拡張ノイゲバウア式でRGBIrの値に変換し、これを用いて推定基準画像を算出して出力する(s84)。
For each predetermined region, the conversion unit 206C converts the multivalued image obtained by the
色調監視装置21は、図7に基づいて説明したとおり、ステップs11〜ステップs13の処理を繰り返す。
As described with reference to FIG. 7, the color
[その他]
第1実施形態及び第2実施形態では、画像変換装置において、算出部で算出した結果によりプロファイルを選択したり、プロファイル変換後の画像を補正したりする構成について説明したが、プロファイルの選択や画像の補正をデスクリーニング前に実施するように構成することも可能である。
[Others]
In the first embodiment and the second embodiment, in the image conversion apparatus, the configuration in which the profile is selected based on the result calculated by the calculation unit or the image after profile conversion is corrected has been described. It is also possible to configure so that this correction is performed before descreening.
このように構成すると、画像変換装置の後段の装置が多値画像ではなく、2値画像を扱う装置(例えば、他の特性を持った輪転機用の製版装置や、2値画像を受け付ける校正装置等)に出力する場合に有効である。2値画像を受け付ける装置に出力する場合に、一旦、多値に変換した画像データをRIP等により2値画像に再度変換することによる画像の劣化等を防ぐことができる。 With this configuration, a device subsequent to the image conversion device is not a multi-value image, but a device that handles a binary image (for example, a plate making device for a rotary press having other characteristics, or a calibration device that accepts a binary image) It is effective when outputting to When outputting to a device that accepts a binary image, it is possible to prevent degradation of the image and the like due to once converting the image data converted into multiple values into a binary image again by RIP or the like.
以下に、プロファイルの選択や画像の補正を、デスクリーニングを行わずに直接2値画像上で行って、2値画像を扱う装置である校正装置に処理した画像を出力する構成及びその処理方法を説明する。 A configuration and processing method for outputting a processed image to a calibration device that is a device that handles a binary image by performing profile selection and image correction directly on a binary image without performing descreening will be described below. explain.
まず、プロファイルの選択をデスクリーニング前に行う場合を説明する。図13は、校正装置を接続した場合の画像変換装置の構成を示すブロック図である。図13(A)に示すように、画像変換装置20A2は、分割部(分割手段)200A、記憶部(記憶手段)201A、算出部(算出手段)202A、判定部203A2、及び網点操作部(変換手段)204Aを備えている。網点操作部204Aには、校正装置20Kが接続されている。画像変換装置20A2の各部は画像変換装置20Aと同様の動作をするので、以下の説明では、画像変換装置20Aと異なる構成や動作のみを説明する。
First, the case where profile selection is performed before descreening will be described. FIG. 13 is a block diagram illustrating a configuration of the image conversion apparatus when a calibration apparatus is connected. As shown in FIG. 13A, the image conversion apparatus 20A2 includes a dividing unit (dividing unit) 200A, a storage unit (storage unit) 201A, a calculating unit (calculating unit) 202A, a determining unit 203A2, and a halftone operation unit ( Conversion means) 204A. A
判定部203A2は、算出部202Aが求めた特徴量の間の関係と、記憶部201Aから読み出した閾値の関数と、大小関係を確認して、複数に分割された画像領域(所定領域)毎にスクリーニングの種類を判定する。そして判定部203A2は、判定結果を集計して、最も多いスクリーニングの種類を、その画像領域のスクリーニングの種類に決定する。そして、判定部203A2は、校正装置20Kが決定したスクリーニングに対応しているかを判定し、対応していれば、その情報を網点操作部204Aに出力する。また、判定部203A2は、対応していなければ、そのスクリーニングのプロファイルと、校正装置20Kが対応しているスクリーニングのプロファイルを記憶部201Aから読み出す。続いて、網点操作部204Aが2値画像の網点加工処理ができるように、読み出した2つのプロファイルから面積の増減値を求めて、網点操作部204Aに出力する。
The determination unit 203A2 confirms the relationship between the feature amounts obtained by the
網点操作部204Aは、判定部203A2から校正装置20Kは画像に使用されるスクリーニングに対応している旨の情報が入力された場合には、2値画像を加工せずにそのまま校正装置20Kに出力する。一方、網点処理部204Aは、判定部203A2から面積の増減値が入力された場合には、この面積の増減値を用いて網点加工処理を行い、網点加工処理を行った2値デジタル画像を校正装置20Kに出力する。ここで、網点加工処理は、画像サーバ13から入力されたCMYKの各2値デジタル画像データ(1bitTIFF)の網点の周囲を膨張または収縮させる処理である。網点加工処理は、上記のように網点の周囲を膨張または収縮させるものであり、色空間変換と言える。
When the halftone
校正装置20Kは、網点操作部204Aが出力した2値デジタル画像を加工して、校正に用いる画像の表示または印刷を行う。
The
例えば、画像サーバ13から入力される画像には、スクリーニング1と、スクリーニング2が使用され、校正装置20Kは、スクリーニング1には対応しているが、スクリーニング2には対応していない場合には、判定部203A2と網点操作部204Aは、以下のような処理を行う。
For example,
判定部203A2は、判定したスクリーニングの種類がスクリーニング1のときには、校正装置20Kが対応しているので、スクリーニングの種類がスクリーニング1であることを網点操作部204Aに出力する。
When the determined screening type is screening 1, the determination unit 203A2 outputs the fact that the screening type is screening 1 to the halftone
一方、判定部203A2は、判定したスクリーニングの種類がスクリーニング2のときには、校正装置20Kが対応していないので、記憶部201からスクリーニング1に対応するプロファイル1とスクリーニング2に対応するプロファイル2を読み出し、プロファイル1を用いてスクリーニング2の網点加工処理ができるように、所定領域毎に面積の増減値を求める。すなわち、スクリーニング1について算出部202Aで算出された面積率1に対応するプロファイル1の出力値と同じ出力を与えるスクリーニング2の面積率2を求めて、面積率1と面積率2の差と、所定領域の面積と、の積、すなわち面積の増減値を求める。そして、判定部203A2は、求めた面積の増減値を網点操作部204Aに出力する。
On the other hand, the determination unit 203A2 reads the
網点操作部204Aは、判定部203A2から取得した所定領域の網点の情報がスクリーニング1の場合、分割部200Aから入力された2値デジタル画像を加工せずにそのままの状態で校正装置20Kに出力する。
When the halftone dot information of the predetermined area acquired from the determination unit 203A2 is screening 1, the halftone
一方、網点操作部204Aは、判定部203A2から面積の増減値が入力された場合、分割部200Aから入力された画像の所定領域毎に、網点に前記の面積の増減値分の画素を追加または削除して画像に網点加工処理を行い、処理した2値デジタル画像を、校正装置20Kに出力する。
On the other hand, when an area increase / decrease value is input from the determination unit 203A2, the halftone
なお、面積を増やすことにより境界長も変化するため、厳密には増減した境界長により、この面積をさらに補正することも考えられるが、実際には、面積の増減がそれほど大きくない場合には、近似的に境界長の増減は無視しても差し支え無い。 In addition, since the boundary length also changes by increasing the area, strictly speaking, it is possible to further correct this area by the increased or decreased boundary length, but in reality, when the increase or decrease of the area is not so large, Approximate increase / decrease of the boundary length can be ignored.
なお、図6に示した画像変換装置20Aと同様、画像変換装置20A2は、画像処理部205A及び変換部206Aを備えた構成であっても良い。この場合、網点操作部204Aの後段に画像処理部205A及び変換部206Aが接続され、変換部206Aの出力が色調監視装置21に出力されるように構成する。また、この場合、変換部206Aは、記憶部201Aから基準プロファイルを読み出して、画像処理部205Aが出力した所定領域毎の画像をプロファイル変換(色空間変換)して、RGBIr画像を出力するように構成する。
Similar to the
次に、第2の実施形態において、画像の補正を、デスクリーニングを行わずに直接2値画像上で行う場合について説明する。図13(B)に示す画像変換装置20B2は、分割部(分割手段)200B、記憶部(記憶手段)201B、算出部(算出手段)202B2、及び網点操作部(変換手段)204Bを備えている。画像変換装置20B2の各部は画像変換装置20Bと同様の動作をするので、以下の説明では、画像変換装置20Bと異なる構成や動作のみを説明する。
Next, in the second embodiment, a case will be described in which image correction is performed directly on a binary image without performing descreening. An image conversion apparatus 20B2 illustrated in FIG. 13B includes a division unit (division unit) 200B, a storage unit (storage unit) 201B, a calculation unit (calculation unit) 202B2, and a halftone operation unit (conversion unit) 204B. Yes. Since each part of the image conversion apparatus 20B2 operates in the same manner as the
算出部202B2は、基準プロファイルの作成に用いた2値デジタル画像についての幾何学的性質の違いを表す特徴量の間の関係(第1の関係)と、実際の印刷に使用する版の画像データについての幾何学的性質の違いを表す特徴量の間の関係(第2の関係)と、を算出し、第1の関係と第2の関係との差を求め、この差と所定の面積との積を増減値として、網点操作部204Bに出力する。
The calculation unit 202B2 includes a relationship (first relationship) between feature amounts representing a difference in geometric properties of the binary digital image used for creating the reference profile, and image data of a plate used for actual printing. And calculating a relationship (second relationship) between the feature quantities representing a difference in geometric property about the difference between the first relationship and the second relationship, and calculating the difference between the difference and the predetermined area Is output to the halftone
網点操作部204Bは、算出部202B2から増減値が入力されると、分割部200Bから入力された画像の所定領域毎に、網点に前記の増減値分の画素を追加または削除して網点加工処理した2値デジタル画像を、校正装置20Kに出力する。
When the increase / decrease value is input from the calculation unit 202B2, the halftone
なお、図8に示した画像処理部20Bと同様、画像変換装置20B2は、画像処理部205B、及び変換部206Bを備えた構成であっても良い。この場合、網点操作部204Aの後段に画像処理部205Bと変換部206Bが接続され、算出部202Bの後段に補正部207Bが接続され、変換部206Bの出力が色調監視装置21に出力されるように構成する。また、この場合には、補正部207Bは不要である。
Similar to the
図13に示した画像変換装置20A及び画像変換装置20Bでは、網点の増減は所定の領域の境界長(画素数)を求め、上記の増減させる画素数とこの境界長画素数の比率を求める。さらに、所定領域をラスタスキャンし、境界点を見つけると、上記比率に応じてその境界点の画素の値を増の場合には白から黒、減の場合には黒から白に変更することにより実現する。
In the
例えば、所定領域で100画素増加させる場合、境界長が400画素あれば、ラスタスキャンし、境界点が見つかると、4回に1回の頻度で白を黒に変化させればよい。 For example, when increasing the number of pixels by 100 in a predetermined area, if the boundary length is 400 pixels, raster scanning is performed, and when a boundary point is found, white may be changed to black once every four times.
このようにして、上記の算出した結果に対応した割合で2値画像を増減(膨張または収縮)して出力する。そして、この2値画像により例えばCTPにより印刷版を作成し、印刷する。この結果は、異なったスクリーニングに対してもほぼ等しい印刷結果を得ることができる。 In this way, the binary image is increased / decreased (expanded / contracted) at a rate corresponding to the calculated result and output. Then, a printing plate is created from the binary image by CTP, for example, and printed. As a result, almost the same print result can be obtained for different screening.
このように構成することで、校正装置20Kは通常、多種のスクリーニングに対応していないが、画像変換装置20Dから多種のスクリーニングに応じて網点操作を行った画像を校正装置20Kに出力するので、校正装置20Kにより不正確な表示や印刷を防止できる。
With this configuration, the
なお、以上の説明では、2値デジタル画像を色空間変換する方法として、2値デジタル画像(CMYK)を多値化し、さらに色空間変換してRGBIr画像に変換する周知の方法でも良いが、他の方法であっても良い。例えば、上流工程の2値デジタル画像(CMYK)から、この組み合わせの16通りのパターンに対応するRGBIr値を予め登録しているテーブルから求める。そして、これを光学センサ1画素の有効視野分の範囲で積算することで、光学センサ1画素単位の仮RGBIr値を求める。また、適当なテストパターンを印刷し、この時の仮RGBIr値と、実際の適正に印刷されている時の光学センサが読み取るRGBIr値との間の関係を4変数入力4出力の関数LUTとして求めておく。実使用時には、CMYKの2値デジタル画像から仮RGBIr値を求め、これに上記の関数またはLUTを作用させて基準RGBIr値を算出する。続いて、この基準RGBIr値と、センサが読み取ったRGBIr値と、を比較して、両者が一致するように印刷機のインキキーの開度を制御することで、印刷物の色調を希望の状態に合わせることができる。 In the above description, as a method for color space conversion of a binary digital image, a known method may be used in which a binary digital image (CMYK) is multi-valued and further converted into an RGBIr image by color space conversion. This method may be used. For example, RGBIr values corresponding to 16 patterns of this combination are obtained from a binary table (CMYK) in the upstream process from a pre-registered table. Then, by integrating this within the range of the effective visual field of one pixel of the optical sensor, a provisional RGBIr value for each pixel of the optical sensor is obtained. Also, an appropriate test pattern is printed, and the relationship between the provisional RGBIr value at this time and the RGBIr value read by the optical sensor when actually being properly printed is obtained as a function LUT having four variables and four outputs. Keep it. In actual use, a provisional RGBIr value is obtained from a CMYK binary digital image, and the above function or LUT is applied to the provisional RGBIr value to calculate a reference RGBIr value. Subsequently, the reference RGBIr value is compared with the RGBIr value read by the sensor, and the opening of the ink key of the printing press is controlled so that the two match, thereby adjusting the color tone of the printed matter to a desired state. be able to.
また、図6、図8、図10、及び図13に示した各画像変換装置20は、ハードウェアにより構成しても良いし、コンピュータを用いてソフトウェア(プログラム)により構成することも可能である。例えば、図6に示した画像変換装置20Aをコンピュータにより構成する場合には、制御部が記憶部201Aから画像変換プログラムを読み出して、このプログラムを実行することでコンピュータが記憶部201A、算出部202A・判定部203A・画像処理部205A・変換部206Aとして機能するように構成すると良い。他の図に示した画像変換装置20も同様に置き換えが可能である。
Each of the
1…印刷システム 13…画像サーバ 17…CTP 19…輪転機 20…画像変換装置 20K…校正装置 21…色調監視装置 22…モニタ 23…インキキー制御装置 25F,25R…光学センサ 72A〜72H…インキキー 73…印刷ユニット
DESCRIPTION OF
Claims (8)
前記算出手段が算出した特徴量の間の関係に基づいて、前記2値デジタル画像の色空間変換を行う変換手段と、
を備えた画像変換装置であって、
前記算出手段は、網点面積率、網点を形成する2値画像の境界長、網点の面積、網点の数、及び空間周波数特性のうち、少なくとも2つの特徴量の間の関係を求める手段であり、
前記変換手段は、
スクリーニングの種類を判定する判定関数、及びプロファイルを記憶する記憶手段と、
前記判定関数と、前記算出手段が算出した特徴量の間の関係と、に基づいて、スクリーニングの種類を判定する判定手段と、
前記判定手段の判定結果に応じたプロファイルを前記記憶手段から読み出し、該プロファイルに基づいて前記2値デジタル画像の色空間変換を行う画像変換手段と、
を備える手段である、画像変換装置。 A calculation means for obtaining a relationship between two or more different feature amounts among a plurality of feature amounts representing a difference in geometric properties of the halftone dots for screening of a binary digital image;
Conversion means for performing color space conversion of the binary digital image based on the relationship between the feature amounts calculated by the calculation means;
An image conversion apparatus comprising :
The calculation means obtains a relationship between at least two feature amounts among a halftone dot area ratio, a boundary length of a binary image forming a halftone dot, a halftone dot area, the number of halftone dots, and a spatial frequency characteristic. Means,
The converting means includes
A determination function for determining the type of screening, and storage means for storing a profile;
A determination unit that determines a type of screening based on the determination function and a relationship between the feature amounts calculated by the calculation unit;
Image conversion means for reading a profile corresponding to the determination result of the determination means from the storage means, and performing color space conversion of the binary digital image based on the profile;
An image conversion apparatus.
前記算出手段は、前記分割手段が分割した領域毎に特徴量の間の関係を求め、
前記判定手段は、前記領域毎にスクリーニングの種類を判定し、前記画像ブロック毎に該判定結果を集計して、この集計結果を評価する評価関数に基づいて、その画像ブロックのスクリーニングの種類を決定する請求項1または2に記載の画像変換装置。 The dividing means separates the binary digital image into a plurality of image blocks, further divides each image block into a plurality of regions,
The calculation means obtains a relationship between feature amounts for each area divided by the division means,
The determination means determines a screening type for each region, totals the determination results for each image block, and determines a screening type for the image block based on an evaluation function for evaluating the total results. The image conversion apparatus according to claim 1 or 2 .
前記算出手段は、前記プロファイルの作成に用いた2値デジタル画像について、網点の幾何学的性質の違いを表す特徴量の間の第1の関係を求めるとともに、実印刷時に用いる2値デジタル画像について、前記網点の幾何学的性質の違いを表す特徴量の間の第2の関係を求め、
前記変換手段は、
前記プロファイルを前記記憶手段から読み出し、該プロファイルに基づいて前記2値デジタル画像の色空間変換を行う画像変換手段と、
前記第1の関係と前記第2の関係から補正値を算出し、この補正値により前記画像変換手段が色空間変換を行った画像を補正する補正手段と、
を備えた請求項1乃至4のいずれかに記載の画像変換装置。 A storage means for storing the profile;
The calculation means obtains a first relationship between feature quantities representing a difference in the geometrical properties of halftone dots for the binary digital image used to create the profile, and uses the binary digital image used in actual printing. For a second relationship between features representing the difference in geometric properties of the halftone dots,
The converting means includes
Image conversion means for reading out the profile from the storage means and performing color space conversion of the binary digital image based on the profile;
A correction unit that calculates a correction value from the first relationship and the second relationship and corrects an image that has been subjected to color space conversion by the image conversion unit based on the correction value;
An image conversion apparatus according to claim 1, comprising:
印刷物のベタ部及び重ねベタ部の各色の反射率情報、及びドットゲインの補正情報を記憶する記憶手段と、
前記算出手段が求めた特徴量の間の関係と、前記記憶手段から読み出した印刷物のベタ部及び重ねベタ部の濃度情報と、前記ドットゲインの補正情報と、周知のノイゲバウア式または拡張ノイゲバウア式と、に基づいて、色空間変換を行う画像変換手段と、
を備えた請求項1乃至5のいずれかに記載の画像変換装置。 The converting means includes
Storage means for storing the reflectance information of each color of the solid portion and the overlapped solid portion of the printed material, and dot gain correction information;
The relationship between the feature values obtained by the calculation means, the density information of the solid portion and the overlapped solid portion of the printed matter read from the storage means, the correction information of the dot gain, the well-known Neugebauer formula or the extended Neugebauer formula , Based on the image conversion means for performing color space conversion,
An image conversion apparatus according to claim 1, comprising:
外部から入力された2値デジタル画像のスクリーニングについて、その網点の幾何学的性質の違いを表す特徴量のうち、2つの異なる特徴量の間の関係を求める算出手段、
前記算出手段が求めた特徴量の間の関係に基づいて、前記2値デジタル画像の色空間変換を行う変換手段、
として機能させるための画像変換プログラムであって、
前記算出手段は、網点面積率、網点を形成する2値画像の境界長、網点の面積、網点の数、及び空間周波数特性のうち、少なくとも2つの特徴量の間の関係を求める手段であり、
前記変換手段は、
スクリーニングの種類を判定する判定関数、及びプロファイルを記憶する記憶手段と、
前記判定関数と、前記算出手段が算出した特徴量の間の関係と、に基づいて、スクリーニングの種類を判定する判定手段と、
前記判定手段の判定結果に応じたプロファイルを前記記憶手段から読み出し、該プロファイルに基づいて前記2値デジタル画像の色空間変換を行う画像変換手段と、
を備える手段である、画像変換プログラム。 Computer
A calculation means for obtaining a relationship between two different feature quantities among the feature quantities representing a difference in geometric properties of halftone dots for screening of a binary digital image input from the outside;
Conversion means for performing color space conversion of the binary digital image based on the relationship between the feature values obtained by the calculation means;
An image conversion program to function as,
The calculation means obtains a relationship between at least two feature amounts among a halftone dot area ratio, a boundary length of a binary image forming a halftone dot, a halftone dot area, the number of halftone dots, and a spatial frequency characteristic. Means,
The converting means includes
A determination function for determining the type of screening, and storage means for storing a profile;
A determination unit that determines a type of screening based on the determination function and a relationship between the feature amounts calculated by the calculation unit;
Image conversion means for reading a profile corresponding to the determination result of the determination means from the storage means, and performing color space conversion of the binary digital image based on the profile;
An image conversion program which is means comprising:
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