CN101651768B - 图像形成装置及图像形成方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种图像形成装置及图像形成方法。所述图像形成装置包括：分辨率转换单元，其被构造为将高分辨率图像数据转换为低分辨率图像数据；边缘判断单元，其被构造为判断所述高分辨率图像数据的边缘的形状；以及浓度校正单元，其被构造为根据由所述边缘判断单元判断出的边缘的形状来进行所述低分辨率图像数据的浓度校正。

Description

图像形成装置及图像形成方法

技术领域

本发明涉及一种进行浓度校正以在伪高分辨率处理中实现图像的稳定再现性的图像形成装置及图像形成方法。 

背景技术

近年来，打印机中的高质量图像的发展引人注目，并且，引擎的高分辨率处理、伴随该高分辨率处理的处理单元的高速化以及存储器容量的增大得到了快速发展。然而，要同时满足以上所有方面需要巨大的费用，因此，目前提出了几种用于同时实现高质量图像或高速化及低成本化的方法。 

在电子摄影系统的打印机中通常执行的方法的示例包括这样一种方法，其中在低分辨率打印机引擎中，使低分辨率图像数据在感光体上曝光，以使各像素的点距之间重叠(例如参见日本专利特开平第H04-336859号公报，1992)。结果，形成潜像，使得像素之间的重叠部分也成为有效像素。这被称为用于再现具有比实际分辨率高的伪分辨率的图像的斑点复用(spotmultiplexing)。 

在以上现有技术(例如参见日本专利特开平第H04-336859号公报，1992)中，对高分辨率图像数据进行绘制，对所述高分辨率图像数据按原样执行各种类型的图像处理，之后，需要生成用于打印的低分辨率图像数据并进行打印。因此，以低成本实现斑点复用的方法的示例包括这样一种方法，其中将高分辨率图像数据转换为低分辨率图像数据，之后，对低分辨率图像数据执行各种类型的图像处理，并使用斑点复用来再现伪高分辨率图像数据(例如参见日本专利特开第2004-201283号公报)。 

然而，由于上述斑点复用由两个相邻的曝光部分的重叠形成潜像来再现一个光点，因此存在这样的问题，即与通常的处理相比，点再现不稳定并且难以控制。特别是难以再现小字符或细线，所述小字符或细线至多能够以低 的浓度模糊地再现。因此，通过进行浓度校正来增加字符或整条线的浓度而实现了再现稳定化，但是斑点复用还存在字符或线的色貌发生大幅改变的问题。 

发明内容

为了解决以上问题，根据本发明的图像形成装置包括：分辨率转换单元，其被构造为将高分辨率图像数据转换为低分辨率图像数据；二值化处理单元，其被构造为对所述高分辨率图像数据进行二值化；边缘判断单元，其被构造为通过使用二值化后的图像数据，来判断所述高分辨率图像数据的各矩形区域的边缘的形状；以及浓度校正单元，其被构造为使用与由所述边缘判断单元判断出的边缘的形状相关联的边缘校正表来进行所述低分辨率图像数据的浓度校正。 

根据本发明，由于能够对低分辨率图像的边缘局部地控制浓度，因此，能够对由高分辨率图像转换的低分辨率图像的边缘稳定地再现浓度。 

此外，由于与以增加字符或整条线的浓度的方式来进行浓度校正的常规方法相比，只有边缘被定义为浓度校正的对象，因此，能够以不改变字符或整条线的色貌的方式对可能由于分辨率转换而消失的边缘进行浓度校正。 

通过以下参照附图对示例性实施例的描述，本发明的其他特征将变得清楚。 

附图说明

图1是示出根据第一实施例的图像形成装置的示意性框图； 

图2是示出根据第一实施例的图像形成装置的截面图； 

图3是示出根据第一实施例的图像处理单元的框图； 

图4是示出根据第一实施例的边缘校正单元的框图； 

图5是示出根据第一实施例的伪高分辨率转换处理的流程图； 

图6是示出根据第一实施例的用于打印的图像数据与处理矩形之间的关系的图； 

图7是示出根据第一实施例的处理矩形与积和计算系数之间的关系的图； 

图8是示出根据第一实施例的积和计算系数的示例的图； 

图9是示出根据第一实施例的边缘图案的示例的图； 

图10是示出根据第一实施例的边缘校正表的示例的图； 

图11是示出根据第一实施例的边缘校正表的输入/输出特性的示例的图； 

图12是示出根据第二实施例的图像处理单元的框图； 

图13是示出根据第二实施例的边缘校正单元的框图； 

图14是示出根据第二实施例的用于打印的图像数据与处理矩形之间的关系的图； 

图15是示出根据第二实施例的处理矩形与积和计算系数之间的关系的图； 

图16是示出根据第二实施例的积和计算系数的示例的图； 

图17是示出根据第二实施例的边缘图案的示例的图； 

图18是示出根据第二实施例的边缘校正表的示例的图； 

图19是示出根据第二实施例的边缘校正表的输入/输出特性的示例的图； 

图20是示出根据第三实施例的边缘校正表的示例的图； 

图21是示出根据第三实施例的边缘校正表的输入/输出特性的示例的图； 

图22是示出根据第三实施例的边缘表的示例的图； 

图23是示出根据第一实施例的用于打印的图像数据的示例的图； 

图24A是示出根据第一实施例的伪高分辨率转换处理的结果的示例； 

图24B是示出根据第一实施例的伪高分辨率转换处理的结果的示例； 

图24C是示出根据第一实施例的伪高分辨率转换处理的结果的示例。 

具体实施方式

下面将参照附图，来说明实现本发明的最佳方式。 

<第一实施例> 

图1是示出图像形成装置的示意性框图和示出具有复印、打印、传真等一般功能的数字复合机的框图。 

图1中所示的第一实施例中的图像形成装置10包括用于执行原稿读取处理的扫描器单元101以及控制器102。 

在这里，控制器102中容纳有用于对从扫描器单元101读取的图像数据执行图像处理的图像处理单元301以及用于存储数据的存储器105。 

图像形成装置10还包括用于对从扫描器单元101读取的图像数据设置各种打印条件的操作单元104。 

图像形成装置10包括打印单元103，该打印单元103用于根据由操作单元104设置的打印设置条件，执行使从存储器105读取的图像数据在打印片材上可视化的图像形成。 

图像形成装置10通过网络106连接到用于管理图像数据的服务器107以及用于向图像形成装置10指示执行打印的个人计算机(PC)108。 

在这里，除图像形成装置10、服务器107及PC 108以外的装置也可以连接到网络106。 

在图1中，扫描器单元101、打印单元103、操作单元104及网络106连接到控制器102。 

图2是示出图像形成装置10的截面图。下面将参照图2，来更详细地说明图1中的图像形成装置10。 

图像形成装置10具有复印、打印及传真的功能。如图2所示，第一实施例中的图像形成装置10包括扫描器单元101、文档进给(DF，DocumentFeeding)单元202以及打印单元103。 

首先，说明由扫描器单元101主要执行的图像读取操作。在将原稿放置于图2中的原稿台207上以读取原稿的情况下，将原稿放置于原稿台207上并关闭DF 202。之后，打开/关闭传感器224检测到原稿台207已关闭，装设在扫描器单元101的框体内的光反射型原稿尺寸检测器226至230检测放置于原稿台207上的原稿的尺寸。光源210基于尺寸检测开始照射原稿，CCD(电荷耦合器件)231通过反射板211及透镜212接收来自原稿的反射光以读取图像。图像形成装置10中的控制器102将由CCD 231所读取的图像数据转换为数字信号，执行用于扫描的图像处理，并将图像作为用于打印的图像数据存储在控制器102中的存储器105内。 

在将原稿放置于DF 202上以读取原稿的情况下，将原稿正面朝上布置在DF 202中的原稿设置单元203的托盘上。之后，原稿检测传感器204检测到原稿被放置，片材进给辊205和传送带206响应于该检测而进行旋转以传送原稿，之后原稿被设置在原稿台207上的预定位置处。随后，通过与在原稿台207上读取图像的情况下相同的方式来读取图像数据，并将所获得的用于打印的图像数据存储在控制器102中的存储器105内。 

图像读取的完成使传送带206再次旋转并将原稿进给到图2中的图像形成装置的截面图的右侧，然后原稿经由排出侧的传送辊208被排到原稿排出托盘209。在存在多份原稿的情况下，将原稿从原稿台207排出并传送到图像形成装置的截面图中的右侧，与此同时，经由片材进给辊205从图像形成装置的截面图中的左侧进给下一份原稿，从而连续执行下一份原稿的读取。如上所述执行扫描器单元101的操作。 

接下来，将说明在打印单元103处主要执行的打印操作。曾存储在控制器102中的存储器105内的用于打印的图像数据再次在控制器102中经受后述的用于打印的图像处理，之后被传送到打印单元103。在打印单元103中，图像数据通过在打印单元103内进行的PWM控制被转换为脉冲信号，并在激光打印单元处被转换为由黄色、品红色、青色和黑色四种颜色组成的打印激光。打印激光照射各颜色的感光元件214，以在各感光元件214上形成静电潜像。打印单元103利用从调色剂盒215供给的调色剂来对各感光元件执行调色剂显像，在各感光元件上被可视化的调色剂像被一次转印在中间转印带219上。在图2中，中间转印带219以顺时针方向旋转。当通过片材进给传送路径217从片材盒216进给的打印纸张到达二次转印位置218时，调色剂像从中间转印带219被转印到打印纸张上。 

在定影器220处，通过加压和加热将调色剂定影在其上转印有图像的打印纸张上，然后打印纸张被传送到片材输送传送路径。之后，打印纸张正面朝下地被排到中央托盘221或是正面朝上地被排到侧托盘222。活动挡板223改变用于变换这些片材排出口的传送路径。在双面打印的情况下，当打印纸张经过定影器220之后，活动挡板223改变传送路径，之后打印纸张被转回 向下方向，打印纸张通过用于双面打印的纸张传送路径225而被再次进给到二次转印位置218处，从而执行双面打印。 

下面，将参照图3来说明上述用于打印的图像处理。 

图3是示出图像处理单元301的框图。 

图3中的图像处理单元301在图1中的控制器102内执行用于打印的图像处理。在这里，控制器102中的存储器105内曾被打印的用于打印的图像数据是八位的数据，并且具有每个像素256灰阶的色数。在伪高分辨率转换处理单元302处，对从存储器105输入的用于打印的图像数据执行后述的伪高分辨率转换处理，从而将分辨率为1200dpi的图像数据转换为分辨率为600dpi的图像数据。之后，在伽玛校正单元303中进行伽玛校正，并在半色调处理单元304中，将八位的用于打印的图像数据转换为可在打印单元103中打印的四位图像数据，之后将四位图像数据输送到打印单元103。 

图3中的CPU 306基于ROM 305中存储的控制程序，来控制整个图像处理单元301的操作。RAM 307用作CPU 306的操作区域。在RAM 307中，除了后述的积和计算系数之外，还记录用于边缘判断的边缘图案以及用于边缘浓度校正的边缘校正表。 

接下来，将参照图3至图6，来详细说明图3中的伪高分辨率转换处理单元302的处理。 

图4是示出图3中的边缘校正单元310的框图。图5是示出图3中的伪高分辨率转换处理单元302中的伪高分辨率转换处理的流程图。图6是示出在伪高分辨率转换处理中用于打印的图像数据与处理矩形之间的关系的图。 

首先，在图5中的步骤S501，图3中的积和计算处理单元309执行后述的积和计算处理。由与在FIFO存储器308处被延迟两行的共三行相对应的1200dpi的用于打印的图像数据，向积和计算处理单元309输入用于积和计算处理的宽度为3个像素、高度为3个像素共计九个像素的处理矩形。通过积和计算处理，从积和计算处理单元309输出一个像素的600dpi的用于打印的图像数据。 

图6示出了1200dpi的用于打印的图像数据601与以关注像素603为中心的九个像素组成的处理矩形604之间的关系。由于本实施例中的伪高分辨 率转换处理是从1200dpi到600dpi的转换处理，因此，以使得关注像素603对应于在纵向或横向上间隔一个像素距离的位置602的方式，来对1200dpi的用于打印的图像数据601依次生成处理矩形604。 

接下来，在图5中的步骤S502，图4中所示的边缘校正单元310中的二值化处理单元401对1200dpi的处理矩形604进行二值化处理。二值化处理对图6中的处理矩形604的九个像素的值均进行转换，并在像素的值大于二值化阈值时转换为数字1(黑像素)，在像素的值等于或小于二值化阈值时转换为数字0(白像素)。在本实施例中，作为一个示例，二值化阈值被设定为数字0。 

接下来，在图5中的步骤S503，图4中所示的边缘校正单元310中的边缘判断单元402执行后述的边缘判断处理。边缘判断单元402判断通过步骤S502的二值化处理被二值化的矩形区域604的二值化结果是否与后述的边缘图案相对应。 

接下来，在步骤S503的边缘判断处理判断出存在与二值化结果相对应的边缘图案的情况下，在步骤S504判定图6中的处理矩形604是边缘，然后处理进行到步骤S505。 

在步骤S503的边缘判断处理判断出不存在与二值化结果相对应的边缘图案的情况下，在步骤S504判定处理矩形604不是边缘，并将在步骤S501求出的600dpi的一个像素输出而不执行后述的浓度校正处理。 

接下来，在步骤S505，图4中所示的边缘校正单元310中的边缘判断单元402根据图6中的处理矩形604的二值化结果，输出与边缘图案相对应的边缘编号。图4中所示的边缘校正单元310中的浓度校正单元403由所输出的边缘编号来确定用于浓度校正处理的边缘校正表。 

最后，在步骤S506，边缘校正单元310中的浓度校正单元403通过使用在步骤S505确定的边缘校正表，来对在步骤S501求出的600dpi的一个像素执行浓度校正处理，之后输出图像数据。浓度校正处理及边缘校正表的详情将在后面予以说明。 

接下来，将参照图6至图8，来说明在图3的积和计算处理单元309处执行的积和计算处理的详情。 

图7是示出在积和计算处理中处理矩形与积和计算系数之间的关系的图。如上所述，输入到图3中的积和计算处理单元309的图6中的处理矩形604由以关注像素603为中心的共计九个像素构成。图7中的积和计算系数701具有分别与处理矩形604中包含的九个像素相对应的九个值a到i。当图7中的关注像素603的坐标由(j，i)组成并且像素的值是I(j，i)时，根据下面的公式求出积和计算处理的结果OUT。 

OUT＝(I(j-1，i-1)×a+I(j-1，i)×b+I(j-1，i+1)×c+I(j，i-1)×d+I(j，i)×e+I(j，i+1)×f+I(j+1，i-1)×g+I(j+1，i)×h+I(j+1，i+1)×i)＞＞6 

在该计算中，求出图7中的处理矩形604中的各像素与跟该像素的坐标相对应的积和计算系数701的值的乘积，并对与九个像素相对应的乘积求和，这些乘积被向右移六位。这种位移(bit shift)意味着将九个像素的总和值除以64。图7中的积和计算系数701的a至i的总和被设置为64。图8中的积和计算系数801是关于本实施例中的积和计算系数701的值a至i的示例，并且如上所述，积和计算系数801的总和是64。 

在这里，在上面的积和计算处理中，将乘积的总和值除以64，但是并不局限于此，例如，可以用图7中的积和计算系数701的a至i的总和来除处理矩形604的乘积的总和。图7中的积和计算系数701的a至i被设定为小数，并将总和设定为1。结果，只需要求出处理矩形604的乘积的总和。 

接下来，将参照图9至图11，来说明在图4中所示的边缘校正单元310内的边缘判断单元402处执行的边缘判断处理、在边缘判断处理中所使用的边缘图案以及在浓度校正单元403中所使用的边缘校正表的详情。 

图9是示出本实施例中的边缘图案的示例。图10是示出根据本实施例的与边缘图案相关联的边缘校正表的示例。图11是利用两轴的坐标图示出边缘校正表的输入/输出特性的图。 

图9中的边缘图案901是称为边缘编号0的图案，在该边缘图案901中，九个像素中只有右上角的一个像素具有数字1，而该像素以外的其它各像素均具有数字0。图9中的边缘图案901被设定为与图10中的边缘校正表1001相关联，并被存储在图3的RAM 307中。同样，图9中称为边缘编号1的边缘图案902被设定为与图10中的边缘校正表1002相关联，并被存储在图 3的RAM 307中。图9中称为边缘编号2的边缘图案903被设定为与图10中的边缘校正表1003相关联，并被存储在图3的RAM 307中。同样，在本实施例中，图9中与边缘编号0至15相对应的边缘图案901至916与图10中的边缘校正表1001至1016被设定为彼此相关联，并被存储在图3的RAM307中。 

在图5中的步骤S503的边缘判断处理中，将由图4中的二值化处理单元401二值化为数字1或0的处理矩形604与图9中的所有边缘图案901至916进行比较。判断图9中的边缘图案901至916中的各个是否与二值化后的处理矩形604相对应。当存在与处理矩形相对应的任何一个边缘图案时，将该相对应的边缘图案的边缘编号输出到图4中的浓度校正单元403。 

图11是示出图10中的边缘校正表1001至1016的输入/输出特性的坐标图。 

在图11的坐标图1101中示出图10中的边缘校正表1001的输入/输出特性。在图11的坐标图1102中示出图10中的边缘校正表1002的输入/输出特性。在图11的坐标图1103中示出图10中的边缘校正表1003的输入/输出特性。在图11的坐标图1104中示出图10中的边缘校正表1004的输入/输出特性。 

例如，在图11的示出图10中的边缘校正表1001的输入/输出特性的坐标图1101中，输出值减去输入值的结果比示出其他输入/输出特性的坐标图1102至1104的任何一个中的都要大。由于这种关系使得在图4中的浓度校正单元403处执行的浓度校正处理中应用了图10中的边缘校正表1001的600dpi的一个像素的值大幅地增大，因此边缘浓度得到强的校正，从而实现稳定的浓度再现。 

另一方面，在图11中的坐标图1104(其示出与图9中的边缘图案904建立了关联的图10中的边缘校正表1004的输入/输出特性)中，输入值几乎等于输出值。因此，可以说在图4的浓度校正单元403中不进行浓度校正。 

在图11中的坐标图1102及1103(其分别示出与图9中的边缘图案902及903建立了关联的图10中的边缘校正表1002及1003的输入/输出特性)中，进行介于以上所述两个边缘校正表之间的中间浓度校正。也就是说，在 数字1的数量很少(黑像素的数量很少)的边缘图案中，通过积和计算处理将像素转换为浓度非常低的600dpi的一个像素，使得浓度再现不稳定，因此对边缘浓度进行强的校正。相反，在数字1的数量较多(黑像素的数量较多)的边缘图案中，通过积和计算处理将像素转换为浓度较高的600dpi的一个像素，因此对边缘浓度进行弱的校正。 

在图10中的边缘校正表1001至1016中，浓度校正是在考虑到图9中的边缘图案901至916中的方向特性的情况下进行的。 

在图9中的边缘图案901至904中，由于数字1集中在右侧，因此边缘图案901至904形成用于检测主要位于左侧的特定方向的边缘的图案组。 

同样，图9的边缘图案905至908形成用于检测主要位于下侧的特定方向的边缘的图案组，边缘图案909至912形成用于检测主要位于右侧的特定方向的边缘的图案组，边缘图案913至916形成用于检测主要位于上侧的特定方向的边缘的图案组。 

在图10中，以跟与用于检测左侧的边缘的图案组关联的边缘校正表1001至1004相同的方式，与用于检测上侧的边缘的图案组关联的边缘校正表1013至1016根据数字1的数量(黑像素的数量)来控制浓度校正。 

另一方面，如由示出输入/输出特性的图11中的坐标图1105至1112所了解到的，与图9中的用于检测其它方向的边缘的边缘图案905至912的图案组关联的图10中的边缘校正表1005至1012不根据边缘图案中的数字1的数量(黑像素的数量)来进行浓度校正。 

对包括每一特定方向的所有方向的边缘进行程度基本相同的浓度校正能够实现稳定的浓度再现，另一方面，能够防止细线或细字符的色貌在打印之后发生大幅度的改变，或者防止细线或细字符在打印之后变为粗线或粗字符。 

图23是示出1200dpi的用于打印的图像数据601的示例的图。在图23中，在用于打印的图像数据601的中央绘制有宽度为三个像素的线。 

图24A、图24B及图24C是示出对图23中的用于打印的图像数据进行伪高分辨率转换处理的结果的示例。图24A示出了在刚执行了积和计算处理之后的600dpi的图像数据。图24B示出了在使用本实施例中的边缘图案 及边缘校正表执行了边缘校正处理之后的600dpi的图像数据。图24C是不考虑边缘的方向特性而对所有方向的边缘进行了同等强度的浓度校正的情况下的600dpi的图像数据。可以理解，在图24C中，粗线以各自具有比图24A或图24B中高的浓度的方式被再现。 

应当注意，在本实施例的说明中，只对上侧及左侧的边缘进行了浓度校正，但是本发明并不局限于此，可以对例如下侧及右侧的边缘进行比上侧及左侧的边缘弱的浓度校正。此外，例如，可以对其它方向的边缘(例如仅下侧及右侧的边缘)进行强的浓度校正。边缘图案也不局限于本实施例中所描述的图案。 

如以上所说明的，根据第一实施例，将边缘单独设置为控制对象，并且能够根据边缘的形状(边缘图案)来对边缘浓度进行局部控制。因此，能够使斑点复用稳定来再现图像而不改变字符或整条线的色貌。 

<第二实施例> 

在第一实施例中，在图3的积和计算处理单元309及边缘校正单元310中，说明了通过宽度为三个像素、高度为三个像素的处理矩形进行的伪高分辨率转换处理。 

在本实施例中，将参照以下各图来详细说明通过宽度为两个像素、高度为两个像素的处理矩形进行的伪高分辨率转换处理。应当注意，由于除伪高分辨率转换处理单元302以外的组件与第一实施例中相同，因此省略这些组件的说明。 

下面将参照图5及图12至图14，来详细说明图12中的伪高分辨率转换处理单元302的处理。 

图12是示出第二实施例中的图像处理单元301的框图。 

图13是示出边缘校正单元1203的框图。 

图14是示出在伪高分辨率转换处理中用于打印的图像数据与处理矩形之间的关系的图。 

在第二实施例中，首先，在图5中的步骤S501，图12中的积和计算处理单元1202执行后述的积和计算处理。由与在FIFO存储器1201处被延迟一行的量的两行的量相对应的1200dpi的用于打印的图像数据，向图12中 的积和计算处理单元1202输入用于积和计算处理的由宽度为两个像素、高度为两个像素共计四个像素构成的处理矩形。根据积和计算处理，从积和计算处理单元1202输出一个像素的600dpi的用于打印的图像数据。 

图14示出了1200dpi的用于打印的图像数据601与以关注像素1403为中心的四个像素组成的处理矩形1404之间的关系。本实施例中的伪高分辨率转换处理是从1200dpi的图像数据到600dpi的图像数据的转换处理。因此，以使得关注像素1403对应于在纵向或横向上间隔一个像素距离的位置602的方式，来对1200dpi的用于打印的图像数据601依次生成图14中的处理矩形1404。 

接下来，在图5中的步骤S502，图13中所示的边缘校正单元1203中的二值化处理单元1301对图14中的1200dpi的处理矩形1404进行二值化处理。二值化处理对图14中的处理矩形1404的四个像素的值均进行转换，并在值大于预定二值化阈值时转换为数字1，在值等于或小于二值化阈值时转换为数字0。在本实施例中，作为一个示例，二值化阈值被设定为数字0。 

接下来，在图5中的步骤S503，图13中所示的边缘校正单元1203中的边缘判断单元1302执行后述的边缘判断处理。图13中的边缘判断单元1302判断在二值化处理中被二值化的图14中的矩形区域1404的二值化结果是否与后述的边缘图案相对应。 

接下来，在步骤S503的边缘判断处理判断出存在与二值化结果相对应的边缘图案的情况下，在步骤S504判定图14中的处理矩形1404是边缘，然后处理转到步骤S505。 

在步骤S503的边缘判断处理判断出不存在与二值化结果相对应的边缘图案的情况下，在步骤S504判定处理矩形1404不是边缘，并输出在步骤S501求出的600dpi的一个像素而不执行后述的浓度校正处理。 

接下来，在步骤S505，图13中所示的边缘校正单元1203中的边缘判断单元1302依照图14中的处理矩形1404的二值化结果，输出与边缘图案相对应的边缘编号。边缘校正单元1203中的浓度校正单元403由所输出的边缘编号来确定用于浓度校正处理的边缘校正表。 

最后，在步骤S506，图12中的边缘校正单元1203中的浓度校正单元403通过使用在步骤S505确定的边缘校正表，来对在步骤S501求出的600dpi的一个像素执行浓度校正处理，之后输出图像数据。浓度校正处理及边缘校正表的详情将在后面予以说明。 

接下来，将参照图14至图16，来说明在图12的积和计算处理单元1202处执行的积和计算处理。 

图15是示出在积和计算处理中处理矩形与积和计算系数之间的关系的图。如上所述，输入到图12中的积和计算处理单元1202的图15中的处理矩形1404由以关注像素1403中心的共计四个像素构成。图15中的积和计算系数1501具有分别与构成处理矩形1404的四个像素相对应的四个值a到d。图15中的关注像素1403的坐标由(j，i)组成。当像素的值为I(j，i)时，根据以下公式求出积和计算处理的结果OUT。 

OUT＝(I(j，i)×a+I(j，i+1)×b+I(j+1，i)×c+I(j+1，i+1)×d)＞＞6 

在该计算中，求出图15中的处理矩形1404中的各像素与跟该像素的坐标相对应的积和计算系数1501的值的乘积，并对与四个像素相对应的乘积求和，这些乘积被向右移六位。这种位移意味着将四个像素的总和值除以64。图15中的积和计算系数1501的a至d的总和被设置为64。图16中的积和计算系数1601是本实施例中的积和计算系数1501的值a至d的示例，并且如上所述，积和计算系数1601的总和是64。 

在这里，在上面的积和计算处理中，将乘积的总和除以64，但是本发明并不局限于此。例如，可以用图15中的积和计算系数1501的a至d的总和，来除处理矩形1404的乘积的总和。图15中的积和计算系数1501的a至d被设定为小数，并将总和设定为数字1。结果，只需要求出处理矩形1404的乘积的总和。 

接下来，将参照图17至图19，来说明在图13中所示的边缘校正单元1203的边缘判断单元1302处执行的边缘判断处理、在边缘校正处理中所使用的边缘图案以及在浓度校正单元403中所使用的边缘校正表的详情。 

图17是示出本实施例中的边缘图案的示例。图18是示出根据本实施例的与边缘图案建立关联的边缘校正表的示例。 

图19是利用两轴的坐标图来示出边缘校正表的输入/输出特性的图。 

图17中的边缘图案1701是称为边缘编号0的图案，在该边缘图案1701中，四个像素中只有右上角的一个像素具有数字1，该像素以外的各像素均具有数字0。图17中的边缘图案1701被设定为与图18中的边缘校正表1801相关联，并被存储在图12中的RAM 307内。 

同样，图17中称为边缘编号1的边缘图案1702被设定为与图18中的边缘校正表1802相关联，并被存储在图12中的RAM 307内。同样，图17中称为边缘编号2的边缘图案1703被设定为与图18中的边缘校正表1803相关联，并被存储在图12中的RAM 307内。 

以这种方式，在本实施例中，图17中与边缘编号0至11相对应的边缘图案1701至1712与图18中的边缘校正表1801至1812被设定为彼此相关联，并被存储在图12中的RAM 307内。 

在图5中的步骤S503的边缘判断处理中，利用图13中的二值化处理单元1301，将图14中的被二值化为数字1或0的处理矩形1404与图17中的所有边缘图案1701至1712进行比较。图13中的二值化处理单元1301判断图17中的边缘图案1701至1712中的各个是否与图14中的二值化后的处理矩形1404相对应。当存在与处理矩形相对应的任何一个边缘图案时，将该相对应边缘图案的边缘编号输出到浓度校正单元403。 

图19是示出图18中的边缘校正表1801至1812的输入/输出特性的坐标图。 

在图19中的坐标图1901中示出图18中的边缘校正表1801的输入/输出特性。在图19中的坐标图1902中示出图18中的边缘校正表1802的输入/输出特性。在图19中的坐标图1903中示出图18中的边缘校正表1803的输入/输出特性。 

例如，在示出图18中的边缘校正表1801的输入/输出特性的坐标图1901中，输出值减去输入值的结果比示出其他输入/输出特性的坐标图1902及1903中的各个均大。 

由此，产生以下效果。以与第一实施例中相同的方式，在图13中的浓度校正单元403处执行的浓度校正处理中，应用了图18中的边缘校正表1801 的600dpi的一个像素的值产生大幅的增大。因此，对600dpi的一个像素进行了强的浓度校正，从而实现稳定的浓度再现。 

当与图17中的边缘图案1702及1703建立起关联的图18中的边缘校正表1802及1803被应用于一个像素时，与应用边缘校正表1801的情况相比，像素浓度得到较弱的校正。也就是说，在数字1的数量少的边缘图案中，通过积和计算处理将一个像素转换为浓度非常低的600dpi的一个像素以使浓度再现变得不稳定，因此对浓度进行强的校正。相反，在数字1的数量较多的边缘图案中，通过积和计算处理将一个像素转换为浓度较高的600dpi的一个像素，因此对浓度进行弱的校正。 

在图18中的边缘校正表1801至1812中，浓度校正是在考虑到图17中的边缘图案1701至1712中的方向特性的情况下做出的。 

由于在图17中的边缘图案1701至1703中数字1集中在右侧，因此边缘图案1701至1703形成用于检测主要在左侧的特定方向的边缘的图案组。 

同样，图17中的边缘图案1704至1706形成用于检测主要在下侧的特定方向的边缘的图案组，边缘图案1707至1709形成用于检测主要在右侧的特定方向的边缘的图案组，边缘图案1710至1712形成用于检测主要在上侧的特定方向的边缘的图案组。 

在图18中，以跟与用于检测左侧的边缘的图案组关联的边缘校正表1801至1810相同的方式，与用于检测上侧的边缘的图案组关联的边缘校正表1810至1812依照数字1的数量来控制浓度校正。 

另一方面，如由示出输入/输出特性的坐标图1904至1909所了解到的，图18中的边缘校正表1804至1809(其与图17中的用于检测其它方向的边缘的边缘图案1704至1709的图案组关联)不依照边缘图案中的数字1的数量来进行浓度校正。 

由此，以与第一实施例中相同的方式，对包括每一特定方向的所有方向的边缘进行程度基本相同的浓度校正防止了细线或细字符的色貌在打印之后发生大幅度的改变，或者防止了细线或细字符在打印之后变为粗线或粗字符。 

应当注意，在本实施例的说明中，只对上侧及左侧的边缘进行浓度校正，但是本发明并不局限于此，可以对例如下侧及右侧的边缘进行比上侧及左侧的边缘弱的浓度校正。此外，例如，可以对其它方向的边缘(例如仅下侧及右侧的边缘)进行强的浓度校正。边缘图案也不局限于本实施例中所描述的图案。 

如以上所说明的，根据第二实施例，在高度为两个像素、宽度为两个像素的处理矩形中执行伪高分辨率转换处理的情况下，同样能够使斑点复用稳定来再现图像。 

<第三实施例> 

在第一实施例及第二实施例中，在图3中的边缘校正单元310中以及在图12中的边缘校正单元1203中所使用的边缘图案与在图4及图13中的浓度校正单元403中所使用的边缘校正表以一对一的关系建立关联。此外，边缘图案及边缘校正表在关联状态下被存储于图3及图12中的RAM 307内，并且得到使用。 

在本实施例中，下面将基于第一实施例并参照附图，来详细说明为了对图3及图12中的RAM 307的各存储区域进行削减、而将同一边缘校正表与多个边缘图案相关联以共享边缘校正表的方法。 

应当注意，由于在本实施例中除浓度校正单元403以外的组件与第一实施例中相同，因此省略这些相同组件的说明。 

接下来，将参照图9及图20至图22，来说明在图4中所示的边缘校正单元310的边缘判断单元402处执行的边缘判断处理以及在图4中的浓度校正单元403处执行的浓度校正处理。下面将详细说明在图4中的边缘判断单元402处所使用的边缘图案以及在浓度校正单元403中所使用的边缘校正表。 

图20是示出根据第三实施例的边缘校正表的示例的图。 

图21是利用两轴的坐标图示出各边缘校正表的输入/输出特性的示例的图。 

图22是示出用于将边缘图案与边缘校正表关联的边缘表的示例的图。 

在本实施例中，只有四种类型的边缘校正表即图20中的边缘校正表2001至2004和16种类型的边缘图案即图9中的边缘图案901至916被存储在图3中的RAM 307内。 

图20中的边缘校正表2001至2004的输入/输出特性分别在坐标图2101至2104中示出。 

图9中的边缘图案901至916分别具有边缘编号0至15。另一方面，图20中的边缘校正表2001至2004分别具有边缘校正表编号0至3。这一点不同于第一实施例及第二实施例。 

以与边缘图案及边缘校正表相同的方式，通过存储在图3中的RAM 307内的图22中的边缘表2201，将图9中的边缘图案901至916与图20中的边缘校正表2001至2004相关联。 

图4中的边缘判断单元402将被二值化处理单元401二值化为数字1或0的处理矩形604与图9中的所有边缘图案901至916进行比较，以判断图9中的边缘图案901至916中的各个是否与图6中的二值化后的处理矩形604相对应。当存在与处理矩形相对应的任何一个边缘图案时，将该边缘图案的边缘编号输出到图4中的浓度校正单元403。 

图4中的浓度校正单元403基于从边缘判断单元402输出的边缘编号，从图22中的边缘表2201中获得边缘校正表编号。此外，图4中的浓度校正单元403通过使用与所获得的边缘校正表编号相对应的边缘校正表，来对从图3中的积和计算处理单元309输出的一个像素的600dpi的图像数据进行浓度校正。 

正如以上所说明的，第三实施例使用了用于将边缘图案与边缘校正表相关联的边缘表。由此，第三实施例能够获得与第一实施例及第二实施例相同的效果，同时削减了用于存储边缘浓度表的存储量。 

<第四实施例> 

本发明可以采用系统、装置、方法、程序、存储介质等的实施例。具体来说，本发明可以应用于多个单元构成的系统或者单个单元构成的设备。 

本发明直接地或远程地向系统或设备供给实现前述实施例中的功能的软件的程序(与实施例中的图中所示的流程图相对应的程序)。此外，本发 明还包括通过由系统或设备中配备的计算机读取和执行所供给的程序代码来实现前述实施例的功能的情况。 

因而，用于利用计算机来实现本发明中的功能处理的、安装在计算机中的计算机程序本身也实现了本发明。也就是说，本发明还包括用于实现本发明中的功能处理的计算机程序本身。 

在这种情况下，如果具备了程序的功能，则可以采用诸如目标代码、由解释器执行的程序以及提供给OS的脚本数据等的形式。 

供给程序的打印介质包括例如软(商标，floppy)盘、硬盘及光盘。此外，打印介质包括磁光盘、MO、CD-ROM、CD-R、CD-RW、磁带、非易失性存储卡、ROM、DVD(DVD-ROM或DVR-R)等。 

此外，程序的供给方法包括使用客户端计算机的浏览器将程序连接到互联网上的主页。也可以通过从要连接的主页上将本发明中的计算机程序下载到诸如硬盘的打印介质上，或者通过把被压缩并包含自动安装功能的文件下载到诸如硬盘的打印介质上，来进行程序的供给。可以通过把构成本发明中的程序的程序代码分割为多个文件、并从不同主页上下载各文件，来实现供给方法。也就是说，本发明还包括用于把利用计算机实现本发明中的功能处理的程序文件下载给多个用户的WWW服务器。 

对本发明中的程序进行加密，将其存储在诸如CD-ROM的存储介质中，并将该存储介质分发给用户。通过互联网把用于解除加密的密钥信息从主页上下载给满足预定条件的用户。密钥信息用来执行实现前述实施例的功能的、被安装在计算机中的加密程序。 

可以通过执行由计算机读取的程序，来实现前述实施例中的功能。可以通过基于计算机程序的指令、利用在计算机上工作的OS执行部分或全部的实际处理，来实现前述实施例中的功能。 

此外，把从打印介质中读取的计算机程序，写入插置到计算机中的功能扩展板或连接到计算机的功能扩展单元中配备的存储器。因此，也可以通过基于计算机程序的指令、利用功能扩展板或功能扩展单元中配备的CPU执行部分或全部的实际处理，来实现前述实施例的功能。 

虽然参照示例性实施例对本发明进行了描述，但是应当理解，本发明并 不局限于所公开的示例性实施例。应当对所附权利要求的范围给予最宽泛的解释，以使其涵盖所有的这类变形例及等同结构和功能。 

Claims (6)

1.一种图像形成装置，该图像形成装置包括：

分辨率转换单元，其被构造为将高分辨率图像数据转换为低分辨率图像数据；

二值化处理单元，其被构造为对所述高分辨率图像数据进行二值化，

边缘判断单元，其被构造为通过使用二值化后的图像数据，来判断所述高分辨率图像数据的各矩形区域的边缘的形状；以及

浓度校正单元，其被构造为使用与由所述边缘判断单元判断出的边缘的形状相关联的边缘校正表，来进行所述低分辨率图像数据的浓度校正。

2.根据权利要求1所述的图像形成装置，其中，所述浓度校正单元根据所述二值化后的图像数据的矩形区域中包含的黑像素的数量，来改变所述浓度校正的强度。

3.根据权利要求1所述的图像形成装置，其中，随着所述二值化后的图像数据的矩形区域中包含的黑像素的数量越少，所述浓度校正单元使所述浓度校正越强；随着所述二值化后的图像数据的矩形区域中包含的黑像素的数量越多，所述浓度校正单元使所述浓度校正越弱。

4.一种图像形成方法，该图像形成方法包括以下步骤：

分辨率转换步骤，用于将高分辨率图像数据转换为低分辨率图像数据；

二值化处理步骤，用于对所述高分辨率图像数据进行二值化，

边缘判断步骤，用于通过使用二值化后的图像数据，来判断所述高分辨率图像数据的各矩形区域的边缘的形状；以及

浓度校正步骤，用于使用与所述边缘判断步骤判断出的边缘的形状相关联的边缘校正表，来进行所述低分辨率图像数据的浓度校正。

5.根据权利要求4所述的图像形成方法，其中，所述浓度校正步骤根据所述二值化后的图像数据的矩形区域中包含的黑像素的数量，来改变所述浓度校正的强度。

6.根据权利要求4所述的图像形成方法，其中，随着所述二值化后的图像数据的矩形区域中包含的黑像素的数量越少，所述浓度校正步骤使所述浓度校正越强；随着所述二值化后的图像数据的矩形区域中包含的黑像素的数量越多，所述浓度校正步骤使所述浓度校正越弱。

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