ドットゲイン
ドットゲイン 、または色調値の増加は、オフセットリソグラフィや印刷の他の形式の現象であり、印刷物が意図したよりも暗く見える原因になります。これは、元の印刷フィルムと最終印刷結果の間の領域でハーフトーンドットが成長することによって発生します。実際には、これは、ドットゲインを考慮して調整されていない画像が印刷されると暗すぎることを意味します。多くの場合、ドットゲインの計算はCMYKカラーモデルの重要な部分です。
定義
これは、プリプレスおよび印刷プロセス中のハーフトーンドットの面積割合（インクまたは着色領域の）の増加として定義されます。トータルドットゲインは、フィルムネガのドットサイズと対応する印刷ドットサイズの差です。たとえば、フィルム上の画像領域の30％をカバーするが、印刷時に50％をカバーするドットパターンは、20％の合計ドットゲインを示すと言われています。
ただし、フィルムを完全に除去する今日のコンピューターからプレートへのイメージングシステムでは、「フィルム」の基準は元のデジタルソース「ドット」です。そのため、ドットゲインは、元のデジタルドットと実際に測定された紙上のインクドットとして測定されるようになりました。
数学的には、ドットゲインは次のように定義されます。
DG = aprint-aform {\ displaystyle DG = a _ {\ text {print}}-a _ {\ text {form}}}ここで、印刷は印刷のインク領域の割合であり、フォームはインク付けされるプリプレス領域の割合です。後者は、フィルムポジの不透明材料（またはフィルムネガの透明材料）の割合、またはデジタルプリプレスシステムの相対コマンド値です。
原因
ドットゲインは、インクがハーフトーンドットの周りに広がることによって発生します。ハーフトーンドット領域の増加には、いくつかの要因が影響します。用紙の種類によってインク吸収率が異なります。コーティングされていない紙は、コーティングされた紙よりも多くのインクを吸収できるため、より多くのゲインを表示できます。印刷圧力によってドット形状からインクが絞り出されてゲインが発生する可能性があるため、インクの粘度はコート紙の要因です。粘度の高いインクほど、圧力に耐えることができます。ハーフトーンドットは、「縁取り」と呼ばれる効果で、小さな円周のインクで囲むこともできます。各ハーフトーンドットには微視的なレリーフがあり、インクがエッジから落ちてから、湿し水で完全に除去されます（オフセット印刷の場合）。最後に、露光中の印刷フィルムのハレーションは、ドットゲインに寄与する可能性があります。
ユール・ニールセン効果と「光学ドットゲイン」
ユール・ニールセン効果は、 光学的ドットゲインとも呼ばれ、基板による光の吸収と散乱によって引き起こされる現象です。光は点の周りに拡散し、見かけの色合いを暗くします。その結果、ドットはそのサイズが示すよりも多くの光を吸収します。
Yule–Nielsen効果は厳密にはドットゲインの一種ではありません。ドットのサイズは変化せず、相対的な吸光度だけが変化するためです。一部の濃度計は、Murray–Daviesの式を使用して、ベタ印刷の吸収に対するハーフトーンの吸収を自動的に計算します。
ドットゲインの制御
すべてのハーフトーンドットが同じゲイン量を示すわけではありません。最大のゲイン領域は中間調（40〜60％）です。これより上では、ドットが互いに接触すると、ドットゲインに使用できる境界が減少します。スクリーンルールを細かくすると、ドットゲインがより顕著になり、スクリーンの選択に影響する要因の1つになります。
ドットゲインは、濃度計とカラーバーを使用して絶対パーセンテージで測定できます。通常、ドットゲインは、基準値として40％および80％のトーンで測定されます。ドットゲインの一般的な値は、インチあたり150行のスクリーンとコート紙の40％トーンで約23％です。したがって、19％のドットゲインは、40％のティントエリアが実際の印刷で59％のトーンになることを意味します。：265–269
最新のプリプレスソフトウェアには、通常、各マシンの特別な補正曲線を使用して、目的のドットゲイン値を実現するユーティリティが含まれています。
ハーフトーンパターンの部分的なカバレッジ（面積）の計算
ドットのインク領域の割合は、Yule-Nielsenモデルを使用して計算できます。これには、基板の光学密度、ソリッドカバー領域、ハーフトーンティント、およびYule-Nielsenパラメーターnの値が必要です。ピアソンは、より具体的な情報がない場合は値1.7を使用することを提案しています。ただし、ハーフトーンパターンがより細かく、基板のポイントスプレッド機能が広い場合は、大きくなる傾向があります。
ドットゲインのモデル
ドットゲインが依存するもう1つの要因は、ドットの面積比率です。周囲が比較的大きいドットは、周囲が小さいドットよりもドットゲインが大きくなる傾向があります。これにより、プリプレスドット領域の割合の関数としてのドットゲインの量のモデルが有用になります。
初期のモデル
TollenaarとErnstは、1963年のIARIGAI論文で暗黙のうちにモデルを提案しました。そうだった
gainTE = aform（1-avf）{\ displaystyle \ mathrm {gain} _ {\ mathit {TE}} = a _ {\ mathrm {form}} \、\ left（1-a _ {\ mathit {vf}} \ right ）}ここで、シャドウクリティカルエリアの割合であるavfは、ハーフトーンパターンが印刷上でベタに見えるフォーム上のエリアの割合です。このモデルは単純ですが、比較的小さな境界線（シャドウ内）のドットがあり、比較的大きな境界線（ミッドトーン内）のドットよりも大きなゲインを示します。
ハラーのモデル
ミュンヘンのFOGRAのKarl Hallerは別のモデルを提案しました。このモデルでは、周囲が大きいドットは、周囲が小さいドットよりもドットゲインが大きくなる傾向がありました。
GRLモデル
Viggianoは、ドットの周囲に比例して成長するドットの半径（または他の基本寸法）に基づいて、隣接するドットの角が結合するときに生じる重複領域を経験的に修正して、代替モデルを提案しました。数学的には、彼のモデルは次のとおりです。
gainGRL = {aform-awf、aform≤awf2Δ0、50aform（1-aform）、awf aform avfaform-avf、aform≥avf{\ displaystyle \ mathrm {gain} _ {\ mathit {GRL}} = { \ begin {cases} a _ {\ mathrm {form}} -a _ {\ mathit {wf}}、＆\ mathrm {for} \ a _ {\ mathrm {form}} \ leq a _ {\ mathit {wf}} \\ 2 \、\ Delta _ {0,50} {\ sqrt {a _ {\ mathrm {form}} \ left（1-a _ {\ mathrm {form}} \ right）}}、＆\ mathrm {for} \ a_ {\ mathit {wf}} a _ {\ mathrm {form}} a _ {\ mathit {vf}} \\ a _ {\ mathrm {form}} -a _ {\ mathit {vf}}、＆\ mathrm {for } \ a _ {\ mathrm {form}} \ geq a _ {\ mathit {vf}} \ end {cases}}}ここで、Δ0,50は、入力領域の割合が1⁄2のときのドットゲインです。ハイライトの重要な印刷領域awfは、 次のように計算されます。
awf = {4Δ0,5021+4Δ0,502、Δ0,5000の場合、Δ0,50≥0の場合{\ displaystyle a _ {\ mathit {wf}} = {\ begin {cases} {\ dfrac {4 \ Delta _ {0,50} ^ {2}} {1 + 4 \ Delta _ {0,50} ^ {2}}}、＆\ mathrm {for} \ \ Delta _ {0,50} 0 \\ 0、 ＆\ mathrm {for} \ \ Delta _ {0,50} \ geq 0 \ end {cases}}}また、シャドウクリティカルな印刷領域avfは 、
avf = {1、Δ0,50≤011+4Δ0,502の場合、Δ0,50> 0の場合{\ displaystyle a _ {\ mathit {vf}} = {\ begin {cases} 1、＆\ mathrm {for} \ \ Delta _ {0,50} \ leq 0 \\ {\ dfrac {1} {1 + 4 \ Delta _ {0,50} ^ {2}}}、＆\ mathrm {for} \ \ Delta _ {0、 50}> 0 \ end {cases}}}Δ0,50= 0でない限り、Δ0,50の符号に応じて、ハイライトの重要な印刷部分awfがゼロ以外になるか、シャドウの重要な印刷部分avfが1にならないことに注意してください。両方の重要な印刷画分が重要でない場合、Viggianoは、ドットゲインモデルの2つ（またはそれ以上）のカスケードアプリケーションを適用することを推奨しました。
経験的モデル
ドットゲインカーブの正確な形式は、ジオメトリに基づいてモデリングすることが困難な場合があり、代わりに経験的モデリングが使用されます。画像の微細構造と第一原理の物理的側面からパラメーターを正確に決定することはできないため、ある程度、上記のモデルは経験的です。ただし、多項式、3次スプライン、および補間は完全に経験的であり、画像関連のパラメーターは含まれません。そのようなモデルは、例えば、リソグラフィで特定の色を生成するために必要なドット面積の割合を計算するプログラムで、ピアソンとポボラフスキーによって使用されました。
