CN106506900A - 用于黑白转换的图像处理装置以及具备它的图像形成装置 - Google Patents

Abstract

提供一种用于黑白转换的图像处理装置以及具备它的图像形成装置。图像处理装置执行包括如下内容的处理：在通过从彩色图像数据黑白转换为黑白图像数据而得到的校正前黑白图像数据中的、与所述彩色图像数据中的包括一次色和二次色的纯色分别对应的黑色成分的浓度值低于基准浓度值的情况下，确定将所述校正前黑白图像数据的与各所述纯色和各纯色的颜色空间上的周边颜色中的至少各所述纯色对应的黑色成分的浓度值校正为所述基准浓度值以上的校正内容；以及根据确定的所述校正内容来获取校正后黑白图像数据，该校正后黑白图像数据是校正被反映到所述校正前黑白图像数据而得到的。

Description

用于黑白转换的图像处理装置以及具备它的图像形成装置

技术领域

本发明涉及一种将彩色图像数据转换为黑白图像数据的图像处理装置以及具备该图像处理装置的图像形成装置。

背景技术

在日本特开平10-63833号公报中，在将所输入的彩色图像以黑白图像进行印刷输出时，将图像数据从彩色转换为黑白。提出如下技术：在该转换时，图像数据的信息量减少，因此针对彩色图像的RGB各颜色分别进行扩展具有固定值以上的像素值的像素区域的扩展处理，通过将扩展处理后的彩色图像数据转换为黑白图像数据来使黑白图像的可视性提高。

在该扩展处理中，针对RGB各颜色，对像素值为固定以上的像素区域的周边的像素也分配固定以上的像素值，由此对周边的像素也扩展具有固定值以上的像素值的像素区域。

发明内容

另外，在对彩色图像数据进行黑白转换时，黑白图像数据的像素值例如是以从RGB转换得到的Lab的色立体中的亮度数据(L成分)的大小来确定的，或者使用NTSC规格的亮度转换式等从彩色的图像数据的像素值进行转换而确定的。

因此，当对上述那样的扩展处理后的彩色图像数据进行黑白转换时，在黑白图像数据上，亮度高的像素、NTSC规格的亮度转换式中的加权系数大的颜色的像素的浓度提高而变得显眼，除此以外的像素的浓度相对地变低而变得难以显眼。

因此，当进行上述的扩展处理时，在彩色图像上，与较高浓度的字符、插图的部分相比，较低浓度的照片的部分由于黑白转换而浓度增加从而质感大幅变化。

即，一般地，在照片等上使用自然色，而在字符、插图上使用人工的纯色。在未考虑这种不同的状态下，即使一律通过上述的扩展处理来实现浓度提高，也基于上述理由，例如由于没有很好地实现纯色的浓度提高，导致在照片、字符等的质感上出现差异。即使对黑白转换后的图像数据进行用于明亮度校正的伽马校正，也不能够消除这种质感的变化。

本发明的目的在于提供一种即使在对彩色图像数据进行黑白转换时施行用于提高可视性的处理也能够不易在图像的质感上产生大的变化的图像处理装置以及具备该图像处理装置的图像形成装置。

本发明的实施方式所涉及的图像处理装置具备：处理器；以及存储器，其包括指令，该指令当被所述处理器执行时使所述处理器进行以下处理。所述处理包括：在通过从彩色图像数据黑白转换为黑白图像数据而得到的校正前黑白图像数据中的与所述彩色图像数据中的包括一次色和二次色的纯色分别对应的黑色成分的浓度值低于基准浓度值的情况下，确定将所述校正前黑白图像数据的与各所述纯色和各纯色的颜色空间上的周边颜色中的至少各所述纯色对应的黑色成分的浓度值校正为所述基准浓度值以上的校正内容，该彩色图像数据的每个像素具备与各颜色成分对应的像素值，该黑白图像数据的每个像素具备与黑色成分对应的浓度值；以及根据确定的所述校正内容来获取校正后黑白图像数据，该校正后黑白图像数据是校正被反映到所述校正前黑白图像数据而得到的。

根据上述结构，在对彩色图像数据的纯色施行黑白转换时，在与各纯色对应的黑色成分的浓度值低于基准浓度值的情况下，以使与各纯色和各纯色的颜色空间上的周边颜色中的至少各纯色对应的黑色成分的浓度值为基准浓度值以上的方式进行针对黑白转换的校正。通过该校正，当进行黑白转换时黑色成分的浓度值低于基准浓度值那样的黑白图像的图像部分的浓度增加，从而提高该图像部分的可视性。

而且，使校正前黑白图像数据中的比基准浓度值低的黑色成分的浓度值为基准浓度值以上的校正是以纯色、其周边颜色为对象来进行的，而不针对不符合纯色及其周边颜色的其它颜色进行。

因此，对于多数情况下使用纯色、其周边颜色的字符的部分，即使由于黑白转换而校正前黑白图像数据中的黑色成分的浓度值被转换为低于基准浓度值的值，通过校正为基准浓度值以上的浓度值，来在黑白图像中也维持彩色图像时的质感。

另外，对于多数情况下包括不符合纯色及其周边颜色的其它颜色的照片的部分，通过黑白转换而被转换为低于基准浓度值的值的校正前黑白图像数据中的黑色成分的浓度值保持为该值而不校正，由此在黑白图像中也维持彩色图像时的质感。

因此，即使在对彩色图像数据进行黑白转换时施行用于提高可视性的处理，也能够不易在图像的质感上产生大的变化。

即，关于当对输入的彩色图像数据进行黑白转换时导致与原本的彩色图像中存在的各纯色对应的黑色成分的浓度值低于基准浓度值这样的纯色的图像，黑白转换后的黑白图像中的浓度成为损害图像的可视性这样的低浓度。

在此，在上述结构中，在当进行黑白转换时黑色成分的浓度值变得低于基准浓度值的情况下，确定使黑色成分的浓度值为基准浓度值以上那样的黑白转换的校正内容，根据确定的校正内容来获取将校正反映到校正前黑白图像数据而得到的校正后黑白图像数据。

在此，关于彩色图像中的字符、插图的部分的像素，与照片的部分的像素相比，包括相对大量的纯色、其周边颜色的成分。因而，当针对彩色图像数据进行以确定的校正内容进行校正的黑白转换时，在校正后黑白图像数据中，在包括大量纯色、其周边颜色的成分的字符、插图的部分，在彩色图像上使用了本来通过黑白转换成为低浓度的损害可视性那样的纯色的部分的图像的浓度增加至在黑白图像上也能够视觉识别那样的浓度。

因而，在彩色图像中的照片的部分，与字符、插图的部分相比，能够相对难地引起在黑白转换后用于提高可视性的浓度增加，从而能够不易通过基于黑白转换的浓度增加来在照片的部分的质感上产生大的变化。

而且，在包括大量纯色、其周边颜色的成分的字符、插图中，即使在对彩色图像数据进行黑白转换后增加浓度以提高可视性，字符、插图的质感也没有大幅变化。还不如说，在不具有颜色信息的黑白图像中也能够确保具有颜色信息的彩色图像中存在的字符、插图的可视性。

因此，即使在对彩色图像数据进行黑白转换时施行用于提高可视性的处理，也能够不易在图像的质感上产生大的变化。

另外，也可以是，按所述纯色设置所述基准浓度值，所述处理包括：在所述校正前黑白图像数据的与各所述纯色对应的黑色成分的浓度值低于与各所述纯色对应的基准浓度值的情况下，确定将所述校正前黑白图像数据的与各所述纯色对应的黑色成分的浓度值校正为与各所述纯色对应的基准浓度值以上的所述校正内容。

根据上述结构，在由于彩色图像数据中的原本的纯色不同而黑白转换后的校正前黑白图像数据中的黑色成分的浓度值不同的情况下，在各黑色成分的浓度值低于与原本的纯色对应的基准浓度值的情况下，进行将浓度值增加至各自的基准浓度值以上的校正。

因此，在校正后黑白图像数据中的黑色成分的浓度值上也产生与在彩色图像数据中的原本的颜色不同的像素间所存在的、校正前黑白图像数据中的黑色成分的浓度值的高低相应的不同。因此，即使为了提高黑白图像的可视性而进行增加浓度的校正，也能够易于在黑白图像上再现与黑白转换前的彩色图像中的原本的纯色的明度等相应的外观的差异。

另外，也可以是，还具备存储部，该存储部存储将所述彩色图像数据中的所述各颜色成分的像素值与根据确定的所述校正内容确定的所述黑色成分的浓度值相关联而得到的配置文件数据(Profile data、プロファイルデータ)，所述处理包括：使用所述存储部中存储的所述配置文件数据来同时进行所述黑白转换和所述校正后黑白图像数据的获取。

根据上述结构，确定的校正内容被反映到用于将彩色图像数据的各颜色成分的像素值转换为校正后黑白图像数据的黑色成分的浓度值的配置文件数据的内容中。

因此，当在对彩色图像数据进行黑白转换时反映确定的校正内容的情况下，不需要针对彩色图像数据的各像素独立地判别是否为作为反映校正内容的对象的像素。因此，能够减轻在彩色图像数据的黑白转换中反映所确定的校正内容的处理的负担。

另外，也可以是，所述处理包括：基于确定的所述校正内容，根据所述彩色图像数据中的各颜色成分的像素值，来计算所述校正后黑白图像数据中的黑色成分的浓度值。

根据上述结构，所确定的校正内容被反映到根据彩色图像数据中的各颜色成分的像素值计算校正后黑白图像数据中的黑色成分的浓度值的计算内容中。

因此，能够针对作为反映在对彩色图像数据进行黑白转换时确定的校正内容的对象的像素，利用反映了校正内容的计算内容根据彩色图像数据的像素值来容易地计算校正后黑白图像数据中的黑色成分的浓度值。

另外，也可以是，所述处理还包括：根据所述彩色图像数据所具有的多页的图像数据来按页计算图像率，该图像率是根据各所述纯色和所述周边颜色中的至少各所述纯色的像素值而确定的；以及在所述校正前黑白图像数据的与各所述纯色对应的黑色成分的浓度值低于所述基准浓度值的情况下，至少根据计算出的每页的各纯色的所述图像率，按各页的图像数据确定所述校正前黑白图像数据的与各所述纯色对应的黑色成分的浓度值的校正率来作为所述校正内容。

根据上述结构，按彩色图像数据的各页来计算至少根据各纯色的像素值确定的例如按颜色区分的打印率、像密度等图像率，由此能够在存在通过进行黑白转换而浓度值变得低于基准浓度值的损害图像的可视性的纯色的情况下，识别这样的纯色在各页内以多大的图像率存在。

因此，根据通过黑白转换而浓度值变得低于基准浓度值的损害图像的可视性的纯色的像素在同一页中存在的程度，确定针对用于使黑白转换后的浓度增加的黑色成分的浓度值的校正率，从而能够通过黑色成分的浓度值的校正使黑白图像为在可视性方面更加适当的浓度。

另外，也可以是，所述处理还包括：在所述校正前黑白图像数据的与各所述纯色对应的黑色成分的浓度值低于所述基准浓度值的情况下，至少根据计算出的各纯色的所述图像率，确定所述校正前黑白图像数据的与所述周边颜色对应的黑色成分的浓度值的校正率和校正对象所包括的所述周边颜色的范围中的至少一个，来按各页的图像数据确定所述校正内容。

通过上述结构，根据通过黑白转换而浓度值变得低于基准浓度值的损害图像的可视性的纯色的周边颜色的像素在同一页中存在的程度，确定用于使黑白转换后的浓度增加的黑色成分的浓度值的校正率和进行浓度值的校正的周边颜色的范围中的至少一个，从而能够通过黑色成分的浓度值的校正使黑白图像为在可视性方面更加适当的浓度。

本发明的实施方式所涉及的图像形成装置具备：上述的图像处理装置；印刷部；以及控制部，其使用由所述图像处理装置获取到的所述校正后黑白图像数据来使所述印刷部印刷黑白图像。

根据上述结构，能够由印刷部印刷发挥通过上述的图像处理装置得到的效果的黑白图像。

附图说明

图1是表示一实施方式所涉及的打印机网络系统的概要结构的框图。

图2是表示基于NTSC规格的黑白转换的计算式的表示黑白转换前的彩色图像数据的RGB的颜色立方体模型和表示黑白转换后的黑白图像数据的黑白的颜色立方体模型之间的关系的说明图。

图3A是分别表示对将彩色图像数据进行黑白转换而得到的黑白图像数据中的黑色的浓度值的特性进行伽马校正的前后的曲线图。

图3B是放大表示通过高斯分布曲线确定出图3A的伽马校正后的特性中的黄色及其周边颜色的范围的部分的曲线图。

图4A是表示黑白转换前的彩色图像的说明图。

图4B是表示基于NTSC规格的计算式的黑白转换和伽马校正后的黑白图像的说明图。

图4C是表示对伽马校正后的黑白图像数据进行了校正之后的黑白图像的说明图。

图5A是表示黑白转换前的照片的彩色图像的说明图。

图5B是表示基于NTSC规格的计算式的黑白转换和伽马校正后的照片的黑白图像的说明图。

图5C是表示对伽马校正后的黑白图像数据进行了校正之后的照片的黑白图像的说明图。

图6是按各颜色区分地表示图1的控制单元的CPU对伽马校正后的黑白图像数据进行的校正前后的黑白图像数据中的再现幅度的说明图。

图7是表示图1的控制单元的外部存储装置中存储的查找表的内容的一例的说明图。

图8是表示图1的控制单元的外部存储装置中存储的查找表的内容的另一例的说明图。

图9是表示图1的控制单元的外部存储装置中存储的查找表的内容的又一例的说明图。

图10A～10F是表示到图1的控制单元的CPU将在图7的查找表中定义的与Y对应的黑白图像数据的K(黑色)的浓度值校正为基准浓度值以上的浓度值来使与Y对应的黑白图像产生浓度变化为止的变迁的说明图。

图11是表示图1的控制单元的CPU对彩色图像数据进行黑白转换时进行的校正处理的过程的流程图。

图12是表示由使用图7的查找表进行彩色图像数据的黑白转换的、图1的控制单元的CPU进行图11的步骤S1的处理时的详情的流程图。

图13是表示其它实施方式所涉及的喷墨打印机的控制单元的外部存储装置中存储的查找表的内容的说明图。

图14是表示由使用图13的查找表进行彩色图像数据的黑白转换的、图1的控制单元的CPU进行图11的步骤S1的处理时的详情的流程图。

图15是表示在确定图1的控制单元的CPU对伽马校正后的黑白图像数据进行的校正中的对象颜色、周边颜色的像素值的校正系数、作为校正对象的周边颜色的范围中选择使用的多个高斯分布曲线的曲线图。

图16是表示由通过计算来进行彩色图像数据的黑白转换的、图1的控制单元的CPU进行图11的步骤S1的处理时的详情的流程图。

图17是表示按墨水颜色区分地设定基准浓度值的情况下的图7的查找表中定义的黑白图像数据中的K(黑色)的校正后的浓度值的例子的说明图。

具体实施方式

在下面的详细描述中，出于解释的目的，阐述了许多具体的细节以透彻理解所公开的实施方案。然而，显而易见的是，一个或多个实施例可以在没有这些特定细节的情况下实施。在其它实例中，示意性地示出公知的结构和装置以简化附图。

在下文参照附图说明本发明的实施例。应当指出，在整个附图中相同或类似的部分和元件用相同或类似的附图标记来表示，并且省略或简化这些部件和元件的说明。此外，应当注意的是，附图是示意性的，因此与实际不同。

下面，参照附图来说明本发明的实施方式。图1是表示一实施方式所涉及的打印机网络系统的概要结构的说明图。此外，图1所示的本实施方式的喷墨打印机1设为喷墨方式的线性彩色打印机。

打印机网络系统的结构

如图1所示，本实施方式的打印机网络系统具有喷墨打印机1和多个客户终端14。

客户终端的结构

各客户终端14由PC(个人电脑)等构成，经由外部接口部15连接于局域网LAN。客户终端14具有CPU 16，该CPU 16根据保存在ROM 17中的控制程序执行各种处理。CPU 16连接有作为工作区而发挥功能的RAM 18、由键盘、鼠标等构成的输入部19、由液晶显示器等构成的输出部20以及外部存储装置21(存储装置)。

当从输入部19输入由保存在外部存储装置21中的应用程序生成的原稿数据的印刷请求时，CPU 16使保存在外部存储装置21中的打印机驱动程序启动来虚拟地构建打印机驱动器110。所构建的打印机驱动器110生成与所输入的印刷请求对应的原稿数据的印刷作业，从外部接口部15对控制单元10的外部接口部11输出该印刷作业。印刷作业包括印刷用纸的尺寸、颜色模式(彩色/黑白)的设定等印刷设定信息。

喷墨打印机的结构

喷墨打印机1经由外部接口部11连接于局域网LAN。喷墨打印机1具备：扫描部101，其将原稿上的图像信息作为印刷图像进行读取并输出图像信号；打印机部102，其根据从扫描部101输出的图像信号、从客户终端14输入的印刷作业，将印刷图像印刷在印刷用纸上；以及整体控制用的控制单元10。印刷所使用的印刷用纸从未图示的给纸部经由打印机部102被输送到未图示的排纸部。

控制单元10具备CPU 90。CPU 90根据保存在ROM 91中的程序和设定信息，与从显示器80输入设定的内容相应地控制扫描部101对原稿图像的读取动作、打印机部102对印刷图像的印刷动作等。

在控制单元10中设置有RAM 92。在RAM 92中，随时存储从客户终端14对控制单元10输入的印刷作业、从显示器80输入的原稿图像的复印条件(复印张数、复印倍率等)的设定内容等。

在RAM 92中设置有帧存储器区域。在该帧存储器区域内，在直至被打印机部102输出为止的期间，暂时存储由CPU 90根据来自客户终端14的印刷作业、来自扫描部101的图像信号生成的印刷图像的光栅数据。

在控制单元10中设置有外部存储装置93(存储装置)。外部存储装置93连接于CPU90。在外部存储装置93中存储有用于存储从上述的RAM 92传送的印刷作业的多个区域、各种表、计数器等。

控制单元10的CPU 90当接收到来自各客户终端14的印刷图像的印刷作业时生成印刷图像的光栅数据，由打印机部102以在印刷作业的印刷设定信息中指定的条件将印刷图像印刷在印刷用纸上。

控制单元10的CPU 90例如当被输入由扫描部101从复印源的原稿读取出的原稿图像的图像信号时，生成原稿图像的印刷数据，以从连接于控制单元10的显示器80输入的复印条件(复印张数、复印倍率等)将原稿图像复印在印刷用纸上。

黑白转换的方式

在来自各客户终端14的印刷作业为对彩色的印刷图像进行黑白印刷的内容、或从显示器80输入的原稿图像的复印条件为对由扫描部101读取出的彩色的原稿图像进行黑白印刷的内容时，控制单元10的CPU 90进行针对这些图像数据的颜色转换处理。

具体地说，在对印刷图像、原稿图像进行黑白印刷的情况下，将印刷图像、原稿图像的RGB的彩色图像数据颜色转换为黑白的图像数据。

在本实施方式中，黑白图像数据是以各个像素的表示黑白图像的浓度的K(黑色)的浓度值来表现的。因而，K(黑色)以外的喷墨打印机1的打印机部102的印刷所使用的墨水颜色(CMY：三基色)的浓度值全部为“0”。在此，K(黑色)的浓度值是印刷系统的值，根据作为显示系统的值的、K(黑色)的像素值进行计算。

例如，能够使用根据NTSC规格对RGB的像素值进行加权来对彩色图像数据进行黑白数据化的计算式(黑白转换后的K(黑色)的像素值(黑白像素值)＝0.3R(红色的像素值)+0.59G(绿色的像素值)+0.11B(蓝色的像素值))来计算K(黑色)的像素值。

而且，在8比特的数据的情况下，K(黑色)的浓度值是由从“255”减去0(黑色)～255(白色)这256级的黑白像素值(K(黑色)的像素值)而得到的、0(白色)～255(黑色)这256级的数值来表示。因而，关于黑白图像数据，K(黑色)的浓度值越小(接近于0)则表示黑白图像的浓度越低，K(黑色)的浓度值越大(越接近255)则表示黑白图像的浓度越高。

此外，作为对彩色图像数据进行黑白转换的一般的方式，例如，能够使用提取作为使一次色的CMY彼此混合得到的二次色的、RGB的G(绿色)成分并且使用该像素值来进行黑白数据化的方式、将RGB展开为基于作为亮度成分的明度(L)和作为颜色成分的色相、彩度(a、b)的色立体并且使用明度(L)成分来进行黑白数据化的方式、根据NTSC规格对RGB的像素值进行加权来进行黑白数据化的方式等。

特别地，在使用展开为Lab色立体的明度(L)成分、根据NTSC规格进行加权的RGB的像素值来进行黑白数据化的方式中，能够将计算式使用于根据明度(L)成分、加权后的RGB的像素值来按像素求出确定黑白图像数据的K(黑色)的浓度值所需的黑白像素值。

在本实施方式中，设为将使用根据NTSC规格进行加权后的RGB的像素值来进行黑白数据化的方式使用于对彩色图像数据进行黑白转换。因而，在作为显示系统的值的黑白图像数据的K(黑色)的像素值(黑白像素值)的计算中使用前面例示的、黑白转换后的K(黑色)的像素值(黑白像素值)＝0.3R(红色的像素值)+0.59G(绿色的像素值)+0.11B(蓝色的像素值)的计算式。在该计算式中，0.3为R(红色)的加权系数，0.59为G(绿色)的加权系数，0.11为B(蓝色)的加权系数。

图2是表示基于上述的NTSC规格的黑白转换的计算式的表示黑白转换前的彩色图像数据的RGB的颜色立方体模型(图中左侧)和表示黑白转换后的黑白图像数据的黑白的颜色立方体模型(图中右侧)之间关系的说明图。

此外，在图2的颜色立方体模型中，通过在从最上面的顶点起顺时针地在顶点配置G(绿色)、Y(黄色)、R(红色)、M(品红)、B(蓝色)、C(青色)各颜色的正六边形的中心配置白色(在8比特模式下，R、G、B＝255、255、255)而得到的正六面体，来分别示出黑白转换前后的各图像数据。

在图2的左侧所示的彩色图像数据的颜色立方体模型中，在每个边上分别排列有8个的球(○)表示在RGB的彩色图像数据中以8比特的分辨率表现的各颜色的彩色图像数据。在该彩色图像数据中，由各球(○)定义的各颜色通过0～255(2的8次方)的范围的RGB的像素值定义。

另外，在图2的右侧所示的黑白图像数据的颜色立方体模型中，示出了根据NTSC规格的计算式以8比特的分辨率对由彩色图像数据的颜色立方体模型中的各球(○)定义的各颜色进行黑白转换之后的黑白图像数据。在该黑白图像数据中，与由各球(○)定义的各颜色对应的黑白图像是通过0(白)～255(黑)的范围的K(黑色)的浓度值定义的。

黑白图像数据的浓度特性

如图2所示，当对彩色图像数据进行黑白转换时，关于一次色CMY、二次色RGB、即符合纯色的颜色中的明度较高的Y(黄色)等的成分，在黑白图像数据中浓度值变低，作为图像的可视性与彩色图像相比下降。关于通过这种黑白转换而与彩色图像相比下降的与Y(黄色)等颜色对应的黑白图像的可视性，即使进行用于补偿相对于白色、黑色变暗的半色调的明亮度的伽马校正，浓度值也未被校正得高，因此没有变化。

图3A是分别表示对将彩色图像数据进行黑白转换而得到的黑白图像数据中的黑色的浓度值的特性进行伽马校正的前后的曲线图。图3B是放大表示通过高斯分布曲线确定出图3A的伽马校正后的特性中的黄色及其周边颜色的范围的部分的曲线图。此外，在图3A、3B的曲线图中，实线表示伽马校正前的黑白图像数据的特性，双点划线表示伽马校正后的黑白图像数据的特性。

如图3A所示，即使进行伽马校正，关于在黑白图像数据中K(黑色)的浓度值低的颜色(例如，Y(黄色))，也在黑白图像中浓度低且图像上的可视性变低。

即，当对彩色图像数据(RGB数据、CMYK数据)进行黑白转换而失去颜色信息时，关于在彩色印刷时明度(亮度)高而相应地成为低浓度的颜色，与彩色图像数据的状态下进行彩色印刷的情况相比，难以视觉识别。也就是说，当利用黑白转换后的黑白图像数据进行黑白印刷时，在彩色图像时明度(亮度)高的颜色的图像部分在黑白图像上变为低浓度，从而难以辨识。

另外，当进行伽马校正时，例如，通过伽马校正将与在黑白转换后成为半色调的C(青色)等的成分对应的黑白图像数据的K(黑色)的浓度值校正得低，作为图像的可视性与彩色图像相比下降。

图4A是表示黑白转换前的彩色图像的说明图。图4B是表示基于NTSC规格的计算式的黑白转换和伽马校正后的黑白图像的说明图。图4C是表示对伽马校正后的黑白图像数据进行了校正之后的黑白图像的说明图。

在图4A所示的彩色图像中，按从上到下的顺序配置有K(黑色)、R(红色)、G(绿色)、B(蓝色)、C(青色)、M(品红)、Y(黄色)的字符(左侧的框所包围的部分)、插图(右侧的斜线的部分)。此外，在图4A～4C中，按从低到高的顺序用虚线、细的实线、粗的实线各种线来表示图像的浓度。

在基于一般方式的黑白转换和伽马校正后的图4B所示的黑白图像上，图4A的彩色图像中的各颜色的字符、插图中的最下面的Y(黄色)、从下起第3个的C(青色)显然浓度低而难以视觉识别。从上起第3个的G(绿色)也由于明度较高，因此与Y(黄色)同样地在图4B所示的黑白图像上浓度低而难以视觉识别。

图5A是表示黑白转换前的照片的彩色图像的说明图。图5B是表示基于NTSC规格的计算式的黑白转换和伽马校正后的照片的黑白图像的说明图。图5C是表示对伽马校正后的黑白图像数据进行了校正之后的照片的黑白图像的说明图。

在图5A所示的照片的彩色图像中，拍进人物，另外，在人物的右上方，拍进插图A的边框，该插图A具有Y(黄色)的圆形插图、C(青色)的四边形插图。此外，在图5A～5C中，按从低到高的顺序用虚线、实线、粗的斜线、密的斜线来表示插图A的各部分的浓度。

只是对图5A所示的照片的彩色图像的彩色图像数据单纯进行黑白转换并进行伽马校正的话，如图5B所示，插图A中的Y(黄色)的圆形插图、C(青色)的四边形插图的部分的浓度变低而可视性下降。

因此，在本实施方式中，以彩色图像数据中的Y(黄色)、C(青色)为对象，对从“255”减去黑白转换和伽马校正后的K(黑色)的像素值(黑白像素值)而求出的黑白图像数据的K(黑色)的浓度值进行与所求出的浓度值相比增加的校正，来增加黑白图像的浓度。由此，如图5C所示，能够使Y(黄色)的圆形插图、C(青色)的四边形插图的部分的浓度增加，从而使这些插图易于视觉识别。

在此，图1所示的控制单元10的CPU 90对于在对彩色图像数据进行黑白转换时通过黑白转换而与彩色图像时相比难以显眼(难以视觉识别)的颜色成分，如图4C、图5C的说明图所示，对黑白图像数据的K(黑色)的浓度值进行使得浓度增加而易于显眼(易于视觉识别)那样的校正。

当进行该校正时，为了使在黑白图像中变得难以辨识的例如Y(黄色)、C(青色)等纯色的部分变得易于辨识，而增加黑白图像数据的K(黑色)的浓度值来增加黑白图像中的浓度。因此，与进行增加黑白图像的浓度的校正之前相比，能够扩展与彩色图像中的Y(黄色)、C(青色)等颜色的图像有关的黑白图像上的再现幅度。

黑白图像数据的浓度校正后的特性

下面，使用图6的说明图来说明进行了上述的校正的情况下的黑白图像中的再现幅度。图6的说明图使用Lab色立体中的某亮度L处的颜色空间来按各颜色区分地表示CPU90对伽马校正后的黑白图像数据进行的校正前后的黑白图像数据中的再现幅度。此外，在图6中，虚线表示校正前的再现幅度，实线表示校正后的再现幅度。

由对图6所示的校正前后的再现幅度进行比较可知，本实施方式的CPU90对伽马校正后的黑白图像数据进行的校正为：使到当以黑白转换前的彩色图像表示时比较暗淡的颜色为止的伽马校正后的黑白图像中的再现幅度扩展至当以黑白转换前的彩色图像表示时稍微明亮的鲜明的颜色为止那样的校正。即，由CPU 90进行的校正是使黑白转换和伽马校正后的黑白图像中的图4B和图5B所示那样的可视性低的部分如图4C和图5C所示变得易于视觉识别。

此外，能够将进行这样的校正的对象颜色设为例如纯色，即一次色(CMY)和二次色(RGB)。即，对于字符、插图等任意地决定颜色而制作的图像，使用纯色(一次色、二次色)的比率大。另一方面，在图5A所示那样的照片的图像中，一般地，拍进大量的包括纯色以外的颜色的自然色的被摄体。

因此，如果针对字符、插图等图像进行上述的校正，则对于提高可视性有很大的作用，但是如果不限定对象颜色而针对图5A所示那样的照片的彩色图像进行上述的校正，则存在照片整体上的质感变化的可能性。

在此，如果从校正的对象颜色中除去纯色以外的颜色，则存在如下可能性：能够抑制损害照片的图像的质感的程度，同时能够通过校正来提高大量使用纯色的字符、插图等的可视性。另外，存在如下可能性：如在图5A所示的照片的彩色图像的右上方拍摄到的边框内的插图A那样，能够不损害作为照片的质感地不使照片内的自然色的部分的可视性提高而是使纯色的部分的可视性提高。因而，校正的对象颜色可以限于纯色。在该情况下，如以图3A的虚线所示的向上的箭头那样，仅将对象颜色的黑白图像数据的K(黑色)的浓度值有针对性地校正为高的浓度值，从而增加黑白图像上的浓度。

CPU 90进行针对以上所示的黑白图像数据的K(黑色)的浓度值的校正，因此在本实施方式中，在喷墨打印机1的控制单元10中设置有本发明的实施方式涉及的图像处理装置。而且，由喷墨打印机1的打印机部102和控制单元10构成本发明的实施方式所涉及的图像形成装置。此外，作为进行K(黑色)的浓度值的校正的对象的黑白图像数据也可以不是除了黑白转换以外还进行了伽马校正的图像数据，如果为黑白转换后的黑白图像数据，则即使是未进行伽马校正的图像数据也可以作为进行K(黑色)的浓度值的校正的对象。

黑白图像数据的浓度校正方式

说明控制单元10的CPU 90进行的、包括上述的校正的彩色图像数据的黑白转换的概要。首先，根据NTSC规格的黑白转换的计算式对彩色图像数据进行黑白转换，来进行与纯色对应的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值的校正。此后，还可以进行用于补偿半色调的明亮度的伽马校正。

而且，控制单元10的CPU 90从彩色图像数据提取黑白转换后(根据需要还进行伽马校正之后，以下相同。)的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值低于基准浓度值那样的纯色(一次色和二次色)的像素，针对根据提取出的像素的黑白转换后的黑白像素值(K(黑色)的像素值)求出的浓度值，进行增加黑白图像中的浓度而提高可视性这样的校正。

即，基准浓度值是指用于CPU 90对根据彩色图像数据进行黑白转换而得到的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值是否为以增加浓度值的方式进行校正的对象进行判断的浓度值。

此外，基准浓度值能够实验性地求出并确定。例如，还可以分别印刷黑白转换前的彩色图像和黑白转换后的黑白图像，确定彩色图像中的各纯色(一次色和二次色)的图像中的在黑白图像上浓度变低而图像变得难以辨识的纯色，将比对确定的纯色的彩色图像数据进行黑白转换而得到的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值高的、使黑白图像易于观察所需要的最低限度的浓度值作为基准浓度值。

在确定多个颜色的在黑白图像上浓度变低而图像变得难以辨识的纯色的情况下，至少将比如上述那样确定的、与黑白图像数据的各纯色分别对应的多个K(黑色)的基准浓度值中的最高的值高的浓度值作为基准浓度值即可。

例如，关于Y(黄色)的图像，通过黑白转换求出的K(黑色)的浓度值低，因此，在黑白图像上浓度变低，从而在黑白图像上变得难以辨识。关于C(青色)的图像，也是如果在黑白转换后进行伽马校正，则求出的K(黑色)的浓度值相对地低于与其它的颜色对应的K(黑色)的浓度值，因此，由于在黑白图像上浓度变低，因此在黑白图像上变得难以辨识。另一方面，关于它们以外的纯色的图像，通过黑白转换求出的K(黑色)的浓度值高，因此，在黑白图像上也是浓度高，易于辨识。

在此，关于黑白图像，K(黑色)的浓度值越接近于0的图像越接近于白色且浓度越低，越接近于255的图像越接近于黑色且浓度越高。在此，在本实施方式中，对于黑白转换后的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值小于基准浓度值的纯色(一次色和二次色)，作为黑白图像中的浓度不足的颜色，CPU90判断为以增加浓度而变得易于显眼的方式对所对应的黑白图像数据的K(黑色)的浓度值进行校正的对象的颜色。由此，能够将K(黑色)的浓度值未达到基准浓度值的纯色设为校正的对象颜色。

因而，在以使与Y(黄色)、C(青色)的像素对应的黑白图像数据的K(黑色)的浓度值为校正对象的方式设定基准浓度值的情况下，能够将基准浓度值设为同Y(黄色)、C(青色)各颜色对应的黑白图像数据的K(黑色)的浓度值与同它们以外的纯色对应的黑白图像数据的K(黑色)的浓度值之间的值。在此，说明与Y(黄色)、C(青色)各颜色对应的黑白图像数据的K(黑色)的浓度值的具体的数值例。

图7是表示在本实施方式的CPU 90进行彩色图像数据的黑白转换中使用的查找表(LUT)的内容的一例的说明图。如图1所示，在喷墨打印机1的控制单元10的外部存储装置93中存储有用于将彩色图像数据的像素值转换为黑白图像数据的浓度值的查找表(LUT)93a。LUT 93a为由使彩色图像数据的RGB各颜色的像素值和与其对应的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值关联起来的表构成的配置文件数据。

详细地说，如图7所示，LUT 93a为将黑白转换后的黑白图像数据的浓度值与RGB的彩色图像数据中的各颜色的像素值及同其对应的Lab的色立体中的明度(L)和彩度(a、b)的值关联起来的表。在图7中，在图中的箭头的左侧示出对小于基准浓度值的浓度值进行校正之前，在箭头的右侧示出对小于基准浓度值的浓度值进行校正后。箭头的左侧所示的校正前的K(黑色)的浓度值正如前面进行说明的那样，为从“255”中减去黑白像素值(K(黑色)的像素值)而得到的值。而且，黑白像素值为根据前面进行过说明的NTSC规格的计算式(黑白像素值＝0.3R+0.59G+0.11B)计算出的值。

此外，在用于喷墨打印机1的打印机部102中的印刷的墨水颜色还存在CMYK这四个颜色以外的颜色(例如中国红色、灰色等)的情况下，包括该墨水颜色的浓度值地构成LUT93a。

例如，在用于打印机部102的印刷的墨水颜色为在CMYK中加上另一种颜色而得到的五个颜色的情况下，如图8的说明图所示，包括定义“+1”的墨水颜色的浓度值的列(column)地构成LUT 93a。另外，在打印机部102的印刷中除了CMYK之外还使用N个颜色的墨水的情况下，如图9的说明图所示，包括定义“+1”～“+N”的墨水颜色的浓度值的列(column)地构成LUT 93a。

而且，在图7的LUT 93a中，将由于黑白转换而变得浓度不足从而在黑白图像上难以视觉识别的与Y(黄色)对应的校正前的K(黑色)的浓度值定义为“28”，同样地将与C(青色)对应的校正前的K(黑色)的浓度值定义为“77”。另外，在LUT 93a中，关于即使在黑白图像上也没有由于浓度不足而变得难以视觉识别的与其它的颜色对应的黑白图像数据的K(黑色)的浓度值，例如在为G(绿色)的情况下，定义为“105”。

在此，能够将上述的基准浓度值设为例如“85”，该“85”为与黑白图像数据中的Y(黄色)和C(青色)分别对应的校正前的K(黑色)的浓度值中的数值高的C(青色)的浓度值“77”和与G(绿色)对应的K(黑色)的浓度值“105”之间的浓度值。

在将基准浓度值设为“85”的情况下，CPU 90将校正前的K(黑色)的浓度值小于“85”的(黑白图像中的浓度值低于基准浓度值的)颜色的像素设为校正对象的像素。针对作为校正对象的像素，利用事先确定了黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值的校正系数校正为作为基准浓度值的“85”以上的值，从而将黑白图像上的浓度增加为基准浓度以上的浓度。

具体地说，将用于对彩色图像数据的像素值进行黑白转换来求出黑白像素值(K(黑色)的像素值)的、NTSC规格的计算式(黑白像素值＝0.3R+0.59G+0.11B)的与RGB各颜色对应的项分别乘以与各颜色对应的校正系数α1、α2、α3(均为1以下，可以α1＝α2＝α3。)。

此时，以如下方式适当确定各项的校正系数α1、α2、α3的值：对于当从“255”中减去上述计算式直接计算出的黑白像素值时小于基准浓度值(例如“85”)的校正前的K(黑色)的浓度值，使得从“255”中减去各项乘以校正系数α1、α2、α3而计算出的黑白像素值所得到的、校正后的K(黑色)的浓度值变为基准浓度值(例如“85”)以上的值。

而且，针对LUT 93a中的、彩色图像数据中的纯色的像素中的、黑白图像数据中的校正前的K(黑色)的浓度值小于作为基准浓度值的“85”的像素，使用将所确定的校正系数α1、α2、α3应用于与RGB各颜色对应的各项的、NTSC规格的计算式，根据原来的RGB的像素值来计算黑白图像数据中的校正后的K(黑色)的浓度值。计算出的校正后的K(黑色)的浓度值应该为作为基准浓度值的“85”以上的值。在此，代替校正前的浓度值而将该校正后的浓度值作为黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值在LUT 93a中定义。

此外，例如，能够将黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值的校正内容设为如下内容：针对K(黑色)的浓度值小于基准浓度值“85”的校正对象的像素，如图7的LUT 93a中的箭头的右侧的表部分所示那样将浓度值一律增加为与基准浓度值相同的“85”。

这样，如果构建将校正对象的像素在黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值从图7中的箭头的左侧所示的校正前的浓度值重新定义为箭头的右侧所示的校正后的浓度值的LUT93a，则以后CPU 90使用LUT 93a来进行从通过喷墨打印机1进行黑白印刷的彩色图像数据的各像素的RGB像素值(图7中的(1)的部分)向黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值(图7中的(2)的部分)的黑白转换。

由此，能够与黑白转换同时地进行上述的校正(也就是说，校正后黑白图像数据的获取)。而且，能够针对彩色图像中的、例如Y(黄色)、C(青色)等通过黑白转换变为小于基准浓度的低浓度的颜色，增加黑白图像中的浓度来扩展再现幅度，从而提高可视性。

在此，参照图10A～10F具体地说明：通过将LUT 93a中定义的与纯色的像素对应的黑白图像数据的K(黑色)的浓度值中的、通过与基准浓度值进行比较被设为校正对象的像素在黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值改变为校正后的浓度值而在黑白图像上产生的浓度变化的变迁。

图10A～10F是表示到图1的CPU 90将在图7的LUT 93a中定义的与Y(黄色)对应的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值校正为基准浓度值以上的浓度值、从而产生用于使与Y(黄色)对应的黑白图像提高可视性的浓度变化为止的变迁的说明图。此外，在图10A～10F中，选拔并示出图2的左侧所示的彩色图像数据的颜色立方体模型中的、与属于分别将G(绿色)、C(青色)、Y(黄色)以及白色设为顶点的最上层的颜色对应的黑白图像数据部分。

而且，如果关注与Y(黄色)对应的黑白图像数据的浓度，则如图10A所示，只是对彩色图像数据单纯进行黑白转换并进行伽马校正的话，彩色图像数据的颜色信息消失，因此在与Y(黄色)对应的黑白图像数据中，K(黑色)的浓度值变为低的值而黑白图像的浓度变低，从而黑白图像的可视性下降。在此，如图10B所示，CPU 90对在LUT 93a中定义的与Y(黄色)对应的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值进行校正。

具体地说，CPU 90进行如下校正：将与Y(黄色)对应的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值从在LUT 93a中定义的“28”增加为作为基准浓度值的“85”。该校正为将如图10C所示那样接近白色的“28”这样的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值改变为如图10D所示那样比其更接近黑色的“85”这样的值来使与Y(黄色)对应的黑白图像的浓度增加的校正。而且，CPU 90如果校正与Y(黄色)对应的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值，则使LUT 93a的与Y(黄色)对应的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值变更为校正后的值。

这样，当对在LUT 93a中定义的与Y(黄色)对应的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值进行校正时，将使用LUT 93a对彩色图像数据进行黑白转换而得到的黑白图像数据的与Y(黄色)对应的K(黑色)的浓度值从图10B所示的校正前的“28”变化为图10E所示的校正后的“85”。

由此，如图10F所示，与Y(黄色)对应的黑白图像的浓度为高于图10A所示的校正前的浓度的基准浓度。因此，黑白图像中的与Y(黄色)对应的图像部分变为与校正前相比更高的浓度而变得易于辨识，从而提高黑白图像的与Y(黄色)对应的图像部分的可视性。

黑白图像数据的校正处理内容

接着，参照图11的流程图说明在图1的CPU 90对彩色图像数据进行黑白转换时进行的校正处理。

首先，CPU 90根据从客户终端14、扫描部101输入的RGB点成像数据(彩色图像数据)，按各像素来确定对彩色图像数据进行黑白转换时的校正内容(步骤S1)。而且，CPU 90以反映所确定的校正内容的方式针对各像素计算黑白转换得到的黑白图像数据的K(黑色)的浓度值(步骤S3)。

如果针对各像素计算出黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值，则CPU 90使用该黑白图像数据通过打印机部102在未图示的印刷用纸上印刷与彩色图像数据对应的黑白图像(步骤S5)，结束一系列的处理。

接着，参照图12的流程图说明由在彩色图像数据的黑白转换中使用图7的LUT 93a的CPU 90进行图11的步骤S1的处理的情况下的详情。

首先，CPU 90使用LUT 93a来对所输入的彩色图像数据进行黑白转换(步骤S11)，针对彩色图像数据中的纯色的像素，将黑白转换后的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值与基准浓度值进行比较(步骤S13)。而且，将黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值小于基准浓度值的像素设为K(黑色)的浓度值的校正对象像素(步骤S15)。并且，确定对于将校正对象像素在黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值设为基准浓度值以上而言适当的校正系数(步骤S17)。

然后，CPU 90结束图11的步骤S1的处理，转移到步骤S3的处理。在步骤S3的处理中，CPU 90利用通过图12的步骤S17确定的校正系数，将与彩色图像数据中的纯色的像素中的、作为校正对象的像素的颜色对应地在LUT 93a中定义的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值校正为基准浓度值以上的浓度值，来对黑白图像数据中的K(黑色)的校正后的浓度值进行计算。

根据这样构成的本实施方式的喷墨打印机1，在控制单元10的CPU 90对彩色图像数据进行黑白转换时，针对彩色图像数据中的纯色的像素中的、通过黑白转换变得与彩色图像时相比难以显眼(难以视觉识别)的颜色成分，进行如增加浓度而变得易于显眼(易于视觉识别)那样的校正。

由此，能够对于在一般的黑白转换中如图4B、图5B的说明图所示的黑白图像那样浓度变低而变得难以视觉识别的包括Y(黄色)、C(青色)、G(绿色)等颜色的像素，如图4C、图5C的说明图所示的黑白图像那样增加浓度从而易于视觉识别。

特别地，如果使设为对黑白转换后的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值进行校正的对象的、彩色图像数据中的颜色(对象颜色)限于纯色(一次色和二次色)，则对于拍进大量包括纯色以外的颜色的自然色的被摄体的照片，能够抑制在黑白转换后的黑白图像中因由与对象颜色对应的像素的校正引起的浓度变化而图像的质感变化。

另一方面，对于任意地确定颜色来制作的字符、插图等图像，能够在黑白转换后的黑白图像中通过由与对象颜色对应的像素的校正引起的浓度变化使图像的可视性提高。

通过计算进行黑白图像数据的校正处理的变更例

此外，在本实施方式中，说明了如下结构：控制单元10的CPU 90使用存储在外部存储装置93中的查找表(LUT)93a来求出对彩色图像数据进行黑白转换而得到的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值。

然而，还可以设为如下结构：CPU 90通过计算来对黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值进行计算。在该情况下，在外部存储装置93中存储有例如NTSC规格的计算式(黑白像素值＝0.3R+0.59G+0.11B)，CPU 90将彩色图像数据的RGB的各像素值代入到外部存储装置93的计算式中来求出黑白图像数据的黑白像素值，进行从“255”中减去所求出的黑白像素值的计算。由此，CPU 90能够通过计算求出黑白图像数据中的校正前的K(黑色)的浓度值。

然后，CPU 90针对彩色图像数据中的纯色的像素中的像素，将基准浓度值“85”以上的浓度值确定为黑白图像数据中的校正后的K(黑色)的浓度值，该彩色图像数据中的纯色的像素中的像素是通过计算求出的黑白图像数据中的校正前的K(黑色)的浓度值小于预先确定并存储在外部存储装置93中的基准浓度值“85”的像素。此时，CPU 90还可以如图7的箭头的右侧的表部分所记载的那样，将校正后的K(黑色)的浓度值一律确定为基准浓度值“85”。

或者，CPU 90还可以通过计算求出校正后的K(黑色)的浓度值。在该情况下，CPU90将NTSC规格的计算式(黑白像素值＝0.3R+0.59G+0.11B)的与各颜色对应的项乘以预先与各颜色对应地确定的校正系数α1、α2、α3(均为1以下，可以α1＝α2＝α3。)，来对彩色图像数据中的纯色的像素中的、作为校正对象的像素的黑白像素值(K(黑色)的像素值)进行计算。而且，CPU 90从“255”中减去计算出的黑白像素值，从而通过计算求出黑白图像数据中的校正后的K(黑色)的浓度值。

校正对象颜色的变更例

另外，在本实施方式中，将进行使从“255”中减去黑白转换后的K(黑色)的像素值(黑白像素值)而求出的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值与所求出的浓度值相比增加从而增加黑白图像的浓度的校正的对象设为限于彩色图像数据中的纯色(一次色和二次色)的像素。但是，还可以将彩色图像数据中的纯色的周边颜色的像素包括在校正的对象中。

即，当将设为校正的对象的像素的颜色限于纯色时，关于在黑白转换后由于浓度不足而变得难以观察的黑白图像的浓度，仅针对在黑白转换前为纯色的对象颜色的像素有针对性地增加。例如，在对象颜色仅为G(绿色)的情况下，仅使图6的颜色空间中的G(绿色)的再现幅度相对于邻近G(绿色)的其它色相(周边颜色)的再现幅度突出地扩展。

如果进行这样的校正，则针对对象颜色(纯色)的像素通过校正增加浓度而消除了由于浓度不足导致的可视性下降，但是针对对象颜色的周边颜色的像素未进行基于校正的浓度的增加，没有消除由于浓度不足导致的可视性下降。因此，在对象颜色的像素及其周边颜色的像素相邻地存在的情况下，存在浓度增加的对象颜色的像素与浓度未增加的周边颜色的像素之间的浓度差变大而图像的质感(品质)下降的可能性。

在此，可以将对象颜色的周边颜色的像素也包括在校正对象中。在将周边颜色的像素也包括在校正对象中的情况下，关于周边颜色的像素在黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值的校正量，可以设为与对象颜色之间的色差增加得越多则与对象颜色的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值的校正量相比越小。由此，能够通过基于校正的浓度变化使对象颜色(纯色)的像素和周边颜色的像素之间的黑白图像数据中的浓度平衡难以产生不均衡。

此外，在不仅将校正对象设为对象颜色(纯色)、还将校正对象扩大到其周边颜色的情况下，确定用于如下校正的校正系数：以对象颜色的像素在黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值为基准，针对彩色图像数据中的周边颜色的像素中的、黑白图像数据的K(黑色)的浓度值小于基准浓度值的像素，以使校正后的浓度值为基准浓度值以上的方式校正黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值。该校正系数例如为在前面的实施方式中进行过说明的对黑白像素值(K(黑色)的像素值)进行计算的NTSC规格的计算式(黑白像素值＝0.3R+0.59G+0.11B)的、与RGB各颜色对应的项的校正系数α1、α2、α3等。

在此，作为判断是否为对黑白图像数据的K(黑色)的浓度值进行校正的像素的基准的基准浓度值在对象颜色(纯色)和周边颜色时设为不同的值。具体地说，周边颜色的基准浓度值设为相对于对象颜色(纯色)的基准浓度值小的值。即，如果使基准浓度值为图3B那样的分布(例如高斯分布)而未将周边颜色的基准浓度值设为小于对象颜色(纯色)的基准浓度值的值，则在通过校正将K(黑色)的浓度值设为基准浓度值以上的值时，无法在黑白图像的校正对象的像素与校正对象外的像素之间实现平滑的浓度变化。因此，进行使得在黑白图像中的邻近像素间维持图3B那样的分布(例如高斯分布)的浓度变化那样的、黑白图像的浓度提高校正。

另外，还可以在确认了将上述那样的周边颜色包括在校正对象中地对小于基准浓度值的黑白图像数据的K(黑色)的浓度值进行了校正的情况下的、基于校正的黑白图像的观察容易度的变化、校正后的邻近像素间的浓度变化的影响的基础上，实验性地确定将包括在校正对象中的周边颜色的范围设到多大。

如果确定了校正系数，进一步使用该校正系数，针对彩色图像数据的对象颜色及其周边颜色的像素中的、黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值小于基准浓度值的像素，计算校正后的K(黑色)的浓度值，将计算出的校正后的K(黑色)的浓度值代替校正前的K(黑色)的浓度值而在LUT 93a中定义。

校正对象颜色和校正量的设定方法例

此外，还可以在将对象颜色的周边颜色的像素也包括在校正对象中的情况下，对于周边颜色的像素在黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值的校正量，与对象颜色之间的色差增加得越多，则设为与对象颜色的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值的校正量相比越小。

此时，周边颜色的校正量、包括在校正对象中的周边颜色的范围例如能够由图3A的虚线所示的高斯分布曲线(y＝G(x))来确定。即，能够如图3B中放大地表示的那样，将对象颜色的校正量设为图3B的高斯分布曲线的分布方向的中央处的峰值，根据高斯分布曲线的分布范围确定包括在校正对象中的周边颜色的范围，另外，能够根据各分布处的分布值确定周边颜色的校正量，该周边颜色的校正量是随着与对象颜色之间的色差变大而校正量变得比对象颜色的校正量小。

作为具体的例子，说明由图3B的高斯分布曲线(y＝G(x))的图中横轴方向上的分布中央的位置和分布范围来定义对象颜色及其周边颜色的情况。在此，与高斯分布曲线(y＝G(x))的分布方向中央的、黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值Yx0对应的Y(黄色)为对黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值进行校正的对象颜色。另外，以浓度值Yx0为中心的浓度值Yx0±x2的范围(其中，浓度值Yx0除外)定义与Y(黄色)一同地成为对黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值进行校正的对象的、颜色空间中的Y(黄色)的周边颜色的范围。

将上述的与Y(黄色)的周边颜色对应的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值Yx0±x2的范围(其中，浓度值Yx0除外)相隔浓度值Yx0±x1(其中，|x1|<|x2|)地分隔为2个区域。此外，关于分隔后的各区域，将与接近作为对象颜色的Y(黄色)的周边颜色对应的浓度值Yx0±x1的范围称作区域A。另外，将与同区域A相比不接近作为对象颜色的Y(黄色)的周边颜色对应的从浓度值Yx0+x1至浓度值Yx0+x2为止的范围和从浓度值Yx0-x1至浓度值Yx0-x2为止的范围称作区域B。

而且，作为应用于NTSC规格的计算式(黑白像素值＝0.3R+0.59G+0.11B)的与RGB的各项相乘的校正系数α1、α2、α3，分别确定与同区域A对应的接近Y(黄色)的周边颜色对应的校正系数α1、α2、α3和与同区域B对应的不接近Y(黄色)的周边颜色对应的校正系数α1、α2、α3，该NTSC规格的计算式用于根据彩色图像数据的像素值计算黑白像素值(K(黑色)的像素值)。

此外，将与区域A对应的校正系数α1、α2、α3、即与接近Y(黄色)的周边颜色对应的校正系数α1、α2、α3确定为比与Y(黄色)对应的校正系数α1、α2、α3的值小的值。另外，将与区域B对应的校正系数α1、α2、α3、即与不接近Y(黄色)的周边颜色对应的校正系数α1、α2、α3确定为比与接近Y(黄色)的周边颜色对应的校正系数α1、α2、α3更小的值。

而且，根据与各区域A、B对应的彩色图像数据的RGB的像素值，通过将与各区域A、B对应的校正系数α1、α2、α3乘以RGB的各项的NTSC规格的计算式，计算与Y(黄色)的周边颜色对应的黑白图像数据中的校正后的K(黑色)的浓度值，将该校正后的K(黑色)的浓度值代替校正前的K(黑色)的浓度值而在LUT 93a中进行定义。

由此，针对在彩色图像中使用了在黑白转换后的黑白图像上变得难以辨识的对象颜色的Y(黄色)的像素，通过校正来增加黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值，从而浓度变高，因此在黑白图像上也变得易于辨识。

另外，针对在彩色图像中使用了Y(黄色)的周边颜色的像素，利用比在彩色图像中使用了Y(黄色)的像素小且颜色越接近Y(黄色)则越大的校正量，通过校正来增加黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值。

因此，在彩色图像中为Y(黄色)的周边颜色的像素在黑白图像中的浓度是与Y(黄色)之间的色差越小则高到与在彩色图像中为Y(黄色)的像素在黑白图像中的浓度越接近的浓度。因此，能够防止在彩色图像中为Y(黄色)的像素和为其周边颜色的像素之间在黑白图像上产生大的浓度差。

LUT的变更例

另外，在上述的实施方式中，作为对彩色图像数据进行黑白转换的方式，设为使用如下的方式：使用根据NTSC规格进行加权后的RGB的像素值来进行黑白数据化。因此，说明了用于彩色图像数据的黑白转换的LUT 93a也是以使用基于NTSC规格的黑白数据化方式为前提而构成的。但是，在对彩色图像数据进行黑白转换的方式不同的情况下，也可以将用于彩色图像数据的黑白转换的LUT的结构变更为与该方式对应的结构。

下面，作为CPU 90在彩色图像数据的黑白转换中使用LUT的情况的另一例，说明如下情况：CPU 90按各像素将彩色图像数据从RGB展开为基于明度(L)和作为颜色成分的色相、彩度(a、b)的色立体，使用明度(L)成分来对各像素的像素值进行黑白数据化。

本实施方式的LUT 93b(参照图1)为由将Lab的色立体中的彩度(a、b)的值和根据Lab的色立体中的明度(L)的值所确定的黑白图像数据中的黑白像素值的值关联起来的表构成的配置文件数据。因而，本实施方式的LUT 93b包括按明度(L)将彩度(a、b)的值与黑白像素值的值关联起来的多个表。

图13是表示本实施方式的LUT 93b的内容的说明图。如图13所示，本实施方式的LUT 93b具有按明度(L)区分的多个表，该表为横纵地排列有彩度(a、b)的值并在两者相交的方框处分配有黑白转换后的K(黑色)的浓度值的值的表。

在定义与彩色图像数据对应的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值这一点上，该LUT 93b也与在前面的实施方式中进行过说明的图7的LUT 93a相同。因此，与图7的LUT 93a的情况同样地确定彩色图像数据的纯色的像素中的、黑白图像数据中的K(黑色)的基准浓度值。而且，在LUT 93b中，在作为与彩色图像数据中的纯色(一次色和二次色)的像素对应的黑白图像数据的K(黑色)的浓度值、而被定义小于所确定的基准浓度值的浓度值的情况下，将该像素的K(黑色)的浓度值校正为基准浓度值以上的浓度值。

即，在本实施方式中，也能够确定使对象颜色的黑白转换后的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值为基准浓度值以上的校正系数，通过将校正系数应用到NTSC规格的计算式来对与对象颜色相关的LUT 93b的校正前的K(黑色)的浓度值进行校正，代替校正前的K(黑色)的浓度值而将校正后的K(黑色)的浓度值在LUT 93b中定义。

这样，针对设为校正对象的纯色的像素中的、黑白转换后的K(黑色)的浓度值小于基准浓度值的像素，如果构建将K(黑色)的浓度值重新定义为校正为基准浓度值以上的校正后的浓度值的LUT 93b，则以后CPU 90使用LUT93b来进行从通过喷墨打印机1进行黑白印刷的彩色图像数据的各像素的RGB像素值向黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值的黑白转换。

由此，能够与黑白转换同时地进行上述的校正。而且，能够针对彩色图像中的、例如Y(黄色)、C(青色)等通过黑白转换使K(黑色)的浓度值小于基准浓度值的纯色，增加黑白图像中的浓度而扩展再现幅度，从而提高可视性。

此外，在将纯色及其周边颜色设为校正对象的情况下，针对按各明度(L)区分的表上的、与彩色图像的纯色及其周边颜色的像素对应的黑白图像的像素的K(黑色)的浓度值小于基准浓度值的像素，利用确定为使该像素的K(黑色)的浓度值为基准浓度值以上那样的值的校正系数对校正前的K(黑色)的浓度值进行校正，来增加为基准浓度值以上。此时，也能够由例如图3A的虚线所示的高斯分布曲线(y＝G(x))确定周边颜色的校正系数、包括在校正对象中的周边颜色的范围。

而且，根据确定的校正系数增加所确定的对象颜色(在图13的圆框所包围的区域的中央的方框)、对象颜色的周边颜色(在图13的圆框所包围的区域内的除了中央以外的方框)的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值。通过针对构成LUT 93b的按各明度(L)区分的全部的表进行该增加，构建反映了校正的内容的LUT 93b。

如果像这样构建LUT 93b，则以后CPU 90根据彩色图像数据的各像素的RGB像素值算出明度(L)和彩度(a、b)，获取根据与算出的明度(L)对应的LUT93b的表算出的、与彩度(a、b)对应的方框的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值。由此，在黑白转换后增加彩色图像数据的对象颜色、对象颜色的周边颜色的像素的浓度，从而抑制由于黑白转换导致的可视性降低。

在使用如上那样构成的本实施方式的LUT 93b来对彩色图像数据进行黑白转换时，图1的CPU 90也进行图11的流程图所示的校正处理。

而且，在进行图11的步骤S1的处理的情况下，首先，如图14的流程图所示，CPU 90按各像素将所输入的彩色图像数据从RGB表色系中的各值转换为Lab表色系中的各值(步骤S21)。接着，CPU 90从LUT 93a中选择与转换后的明度(L)对应的表(步骤S23)。

然后，CPU 90结束图11的步骤S1的处理后转移到步骤S3的处理。在步骤S3的处理中，CPU 90在通过图14的步骤S23选择的表中，计算与通过步骤S21转换后的彩度(a、b)对应的方框中设定的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值，来作为对与该明度(L)和彩度(a、b)对应的颜色(对象颜色或者周边颜色)进行黑白转换后的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值。

根据控制单元10的CPU 90在彩色图像数据的黑白转换中使用如上那样构成的LUT93b的本实施方式，也能够得到与控制单元10的CPU 90在彩色图像数据的黑白转换中使用前面进行过说明的LUT 93a的实施方式同样的效果。

此外，对于使用上面进行过说明的LUT 93b的实施方式，还可以构成为在外部存储装置93中代替LUT 93b而将根据将RGB的像素值展开为Lab色立体而得到的明度(L)计算与彩度(a、b)对应的黑白像素值的计算式进行存储，CPU 90使用该计算式通过计算进行彩色图像数据的黑白转换。

其中，在彩色图像数据的黑白转换中使用图7的LUT 93a的情况下，CPU90根据通过图12的步骤S17确定的校正系数来确定NTSC规格的计算式的与各颜色对应的项的校正系数α1、α2、α3，并将彩色图像数据的RGB的各像素值代入到NTSC规格的计算式中来进行计算式的计算即可。

另外，在彩色图像数据的黑白转换中使用图13的LUT 93b的情况下，CPU90根据彩色图像数据的RGB的像素值通过计算求出明度(L)和彩度(a、b)，再根据明度(L)通过计算求出黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值，根据该浓度值和通过图12的步骤S17确定的校正系数来进行校正后的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值的计算即可。

根据校正对象颜色的图像率确定校正量(校正率)的变更例

还可以根据彩色图像中的对象颜色的图像率使对象颜色的校正系数不同。另外，也可以根据彩色图像中的对象颜色的图像率而使周边颜色的校正系数、包括在校正对象中的周边颜色的范围不同。

在此，图像率是指以数值来评价在彩色图像中存在对象颜色的图像的程度，作为图像率的具体的例子，能够举出打印率、像密度。打印率是表示实际的值相对于每页的最大墨水量(每页的像素数×每像素的最大墨水量)的计算上的值的比率，像密度是表示实际印刷墨水的像素的数相对于每页的像素数的比率。

例如，在彩色图像数据中，在一页存在10×10＝100个的像素中的、20个像素中存在校正的对象颜色的墨水、对象颜色的周边颜色的墨水的像素值(像素值不为0)的情况下，该墨水颜色的每页的像密度为(20/100)＝20％。

另外，能够通过打印机部102在10×10＝100个像素的各像素中印刷最大5滴的墨水，在针对其中的20个像素、根据校正的对象颜色的墨水、对象颜色的周边颜色的墨水的像素值换算得到的墨水量分别为1～5滴、且20像素的合计为40滴的情况下，该墨水颜色的每页的打印率为将在该页的印刷中实际使用的40滴除以每页的最大滴数＝10(个)×10(个)×5(滴)＝500而得到的(40/500)＝8％。

除了这样求出的每页的打印率、像密度以外，还可以将按其它的基准以数值评价在彩色图像中存在对象颜色的图像的程度的数值用作图像率。而且，在根据求出的对象颜色的每页的图像率确定对象颜色的校正系数的情况下，按图像率分别设置有将根据NTSC规格的计算式求出的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值与RGB的彩色图像数据的像素值关联起来的图7的LUT93a、将黑白转换后的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值与彩度(a、b)关联起来的图13的LUT 93b。

而且，CPU 90按各页求出进行黑白转换的彩色图像数据的对象颜色的图像率，并在黑白转换中使用与各页的对象颜色的图像率对应的LUT 93a、93b。即，CPU 90根据黑白转换前的彩色图像数据中的对象颜色的每页的图像率，来确定针对将对象颜色的彩色图像数据中的像素值进行黑白转换后的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值的校正量。

这样，如果根据每页的对象颜色的图像率选择用于彩色图像数据的黑白转换的LUT 93a、93b，则例如能够在黑白转换中使用对象颜色的图像率越高则对象颜色的校正系数越高的表，还能够在对象颜色的图像率越高的页上，越显著地表现出由于浓度增加引起的可视性提高这样的校正的效果。

此外，在根据黑白转换前的彩色图像数据中的对象颜色的每页的图像率来确定针对将对象颜色的彩色图像数据中的像素值进行黑白转换之后的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值的校正量的情况下，还能够根据黑白转换前的彩色图像数据中的对象颜色的每页的图像率来确定与对象颜色的校正系数对应的周边颜色的校正系数、包括在校正对象中的周边颜色的范围。

例如，如上述那样，还可以在由如图3B所示那样的高斯分布曲线确定与对象颜色的校正系数对应的周边颜色的校正系数、包括在校正对象中的周边颜色的范围的情况下，根据求出的图像率从如图15的曲线图所示的多个高斯分布曲线G1～G3(在图15中示出将所选择的高斯分布曲线设为3个种类的情况)中确定与对象颜色的每页的图像率相应地应用的高斯分布曲线。

在该情况下，根据如下形状确定与对象颜色的校正系数对应的周边颜色的校正系数、包括在校正对象中的周边颜色的范围：使所应用的高斯分布曲线在图3A的双点划线所示的伽马校正后的特性上的对象颜色的像素值处与峰值部分一致地合成后的形状。

而且，根据校正系数，来增加所确定的对象颜色(在图13的LUT 93b的情况下，为图中的圆框所包围的区域的中央的方框)、对象颜色的周边颜色(在图13的LUT 93b的情况下，为图中的圆框所包围的区域内的除了中央以外的方框)的像素值，该校正系数是根据在图3A的伽马校正后的特性上合成了从图15的多个高斯分布曲线G1～G3确定的高斯分布曲线后的特性来确定的。

此外，在CPU 90通过计算进行扩展对象颜色的黑白图像中的再现幅度的校正的情况下，也可以与CPU 90使用LUT 93a来进行校正的情况同样地，根据彩色图像中的对象颜色的图像率来确定对象颜色的校正系数。另外，也可以根据彩色图像中的对象颜色的图像率来确定周边颜色的校正系数、包括在校正对象中的周边颜色的范围。

另外，也可以构成为在根据黑白转换前的彩色图像数据中的对象颜色的每页的图像率来确定针对将对象颜色的像素值进行黑白转换和伽马校正之后的黑白像素值的校正量、包括在校正对象中的周边颜色的范围的情况下，CPU 90通过计算进行彩色图像数据的黑白转换。

在此，参照图16的流程图说明在CPU 90通过计算进行彩色图像数据的黑白转换的情况下CPU 90进行图11的步骤S1的处理时的详情。

首先，CPU 90将所输入的彩色图像数据分版处理为各个设为黑白图像中的浓度的校正对象的对象颜色(纯色)的像素值，根据各对象颜色的像素值求出各页的对象颜色的图像率(步骤S31)。而且，根据求出的对象颜色的各页的图像率来确定对应的对象颜色的校正系数(、周边颜色的校正系数和包括在校正对象中的周边颜色的范围)(步骤S33)。

然后，CPU 90结束图11的步骤S1的处理，转移到步骤S3的处理。在步骤S3的处理中，CPU 90将通过图16的步骤S33确定的校正系数乘以在通过计算进行彩色图像数据的黑白转换时使用的计算式中的、与校正系数对应的对象颜色的加权系数。而且，使用乘以校正系数的加权系数的计算式来根据通过步骤S31进行分版处理后的各颜色的像素值计算对应的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值。

此外，在图16的步骤S33中也确定了周边颜色的校正系数、包括在校正对象中的周边颜色的范围的情况下，CPU 90将确定的周边颜色的校正系数乘以在通过计算进行彩色图像数据的黑白转换时使用的计算式中的、与校正系数对应的周边颜色的加权系数。而且，使用乘以校正系数的加权系数的计算式来根据通过步骤S31进行分版处理后的各颜色的像素值计算对应的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值。

通过客户终端进行黑白图像数据的浓度校正的变更例

以上，说明了在喷墨打印机1的控制单元10中设置有实施方式所涉及的图像处理装置的情况下的实施方式。但是，还可以在客户终端14的CPU 16中构建的打印机驱动器110中设置有实施方式所涉及的图像处理装置。

在该情况下，如果打印机驱动器110从输入部19输入由保存在外部存储装置21中的应用程序生成的对彩色的原稿数据进行黑白印刷的印刷请求，则如在上述的实施方式中喷墨打印机1的控制单元10的CPU 90进行的那样，使用一般的黑白转换方式来将原稿图像的RGB的图像数据颜色转换为黑白的图像数据。

此时，打印机驱动器110如在上述的实施方式中喷墨打印机1的控制单元10的CPU90进行的那样，针对印刷请求所涉及的彩色的原稿数据进行参照图11、图12、图14以及图16说明的处理。并且，打印机驱动器110针对黑白转换后的黑白图像数据进行扩展与对象颜色(、周边颜色)对应的像素在黑白图像中的再现幅度的校正。而且，对喷墨打印机1的控制单元10输出包括校正后的黑白图像数据的印刷作业。

在这样构成的情况下，也能够在喷墨打印机1的打印机部102根据印刷作业进行了黑白印刷的原稿图像上，得到与上述的实施方式相同的效果。

此外，在打印机驱动器110对彩色的原稿数据进行黑白转换时，如果使用图7、图13的LUT 93a、93b，则该LUT 93a、93b被设置在客户终端14的RAM18中。

按对象颜色独立地设定基准浓度值的变更例

另外，在上述的实施方式中，对于CPU 90判断是否为进行增加黑白转换后的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值的校正的对象的像素，使用与黑白转换前的彩色图像数据中的原来的颜色为哪种颜色没有关系的、全部颜色通用的基准浓度值(例如“85”)。

然而，也可以对于CPU 90判断是否为进行增加黑白转换后的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值的校正的对象的像素，使用根据黑白转换前的彩色图像数据中的原来的颜色的不同而不同的基准浓度值。此外，在本变形例中，关于与上述的实施方式等相同的结构、处理，省略其说明。

例如，Y(黄色)和C(青色)都是由于黑白转换而变得浓度不足，从而在黑白图像上变得难以视觉识别。但是，关于黑白转换后的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值，明度比较高的、即浓度比较低的Y(黄色)为“28”，与此相对地，明度比较低的、即浓度比较高的C(青色)为“77”。

在此，还可以对于黑白转换前的彩色图像数据中的原来的颜色为Y(黄色)的像素，将比黑白转换后的黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值“28”高的“40”设为基准浓度值，对于原来的颜色为C(青色)的像素，将比黑白转换后的K(黑色)的浓度值“77”高的“95”设为基准浓度值。此外，将Y(黄色)的基准浓度值设为低于C(青色)的基准浓度值的原因在于：C(青色)的浓度原本就低于Y(黄色)的浓度，不需要将Y(黄色)的基准浓度值设为比C(青色)的基准浓度值高。

而且，如上述那样，如果将Y(黄色)的基准浓度值设为“40”，将C(青色)的基准浓度值设为“95”，则如图17所示的LUT 93a中的箭头的左右的表部分所示的黑白图像数据中的校正前后的K(黑色)的浓度值那样，针对彩色图像数据中的原来的颜色为Y(黄色)的像素，由于浓度值“28”低于作为Y(黄色)的基准浓度值的“40”，因此通过校正而浓度值增加至与基准浓度值相同的“40”。另外，针对作为彩色图像数据中的原来的颜色为C(青色)的像素，由于浓度值“77”低于作为C(青色)的基准浓度值的“95”，因此通过校正而浓度值增加至与基准浓度值相同的“95”。

因而，针对彩色图像数据中的原来的颜色为Y(黄色)的像素和为(青色)的像素，在校正后的K(黑色)的浓度值中也产生与黑白图像数据中的校正前的K(黑色)的浓度值的高低相应的不同。因此，即使进行增加黑白图像中的难以辨识的图像部分的浓度的校正，也能够在黑白图像上易于再现与黑白转换前的彩色图像中的原来的颜色的明度等相应的外观的不同。

此外，本变形例的情况也与前面进行过说明的实施方式同样地，不仅能够针对对象颜色，还能够针对其周边颜色同样地进行提高黑白图像的浓度的校正。

另外，在上述的各实施方式及其变形例等中，举出并说明了以Y(黄色)和C(青色)为对象颜色的例子，但是视墨水和印刷用纸的组合而定，能够对于其它的纯色也使用对应的基准浓度值来进行增加黑白图像数据中的K(黑色)的浓度值的校正而进行黑白图像的浓度提高校正。

并且，在上述的实施方式及其变形例等中，采取进行黑白图像的印刷的设备为喷墨打印机1的情况为例进行了说明，但是本发明还能够应用于喷墨方式以外的例如电子照片方式的印刷装置等进行黑白图像的印刷的情况。

上文说明了本发明的实施例。然而，本发明在不脱离其精神或主旨的情况下可体现为其它特定形式。因此，本实施例只是说明性的，而不应限制为所有特征，本发明的范围不限定于上文的说明，而是由所附的权利要求书来表述，并且权利要求的等价的含义和范围内的所有变更都应包含在其中。

此外，在本发明的实施例所述的效果只是本发明所达到的一系列最佳效果。因此，本发明的效果并不限定于本发明的实施例所说明的内容。

Claims (7)

1.一种图像处理装置，具备：

处理器；以及

存储器，其包括指令，该指令当被所述处理器执行时使所述处理器进行以下处理，

其中，所述处理包括：

在通过从彩色图像数据黑白转换为黑白图像数据而得到的校正前黑白图像数据中的与所述彩色图像数据中的包括一次色和二次色的纯色分别对应的黑色成分的浓度值低于基准浓度值的情况下，确定将所述校正前黑白图像数据的与各所述纯色和各纯色的颜色空间上的周边颜色中的至少各所述纯色对应的黑色成分的浓度值校正为所述基准浓度值以上的校正内容，该彩色图像数据的每个像素具备与各颜色成分对应的像素值，该黑白图像数据的每个像素具备与黑色成分对应的浓度值；以及

根据确定的所述校正内容来获取校正后黑白图像数据，该校正后黑白图像数据是校正被反映到所述校正前黑白图像数据而得到的。

2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

按所述纯色设置所述基准浓度值，

所述处理包括：在所述校正前黑白图像数据的与各所述纯色对应的黑色成分的浓度值低于与各所述纯色对应的基准浓度值的情况下，确定将所述校正前黑白图像数据的与各所述纯色对应的黑色成分的浓度值校正为与各所述纯色对应的基准浓度值以上的所述校正内容。

3.根据权利要求1或2所述的图像处理装置，其特征在于，

还具备存储部，该存储部存储将所述彩色图像数据中的所述各颜色成分的像素值与根据确定的所述校正内容确定的所述黑色成分的浓度值相关联而得到的配置文件数据，

所述处理包括：使用所述存储部中存储的所述配置文件数据来同时进行所述黑白转换和所述校正后黑白图像数据的获取。

4.根据权利要求1或2所述的图像处理装置，其特征在于，

所述处理包括：基于确定的所述校正内容，根据所述彩色图像数据中的各颜色成分的像素值，来计算所述校正后黑白图像数据中的黑色成分的浓度值。

5.根据权利要求1或2所述的图像处理装置，其特征在于，

所述处理还包括：

根据所述彩色图像数据所具有的多页的图像数据来按页计算图像率，该图像率是根据各所述纯色和所述周边颜色中的至少各所述纯色的像素值确定的；以及

在所述校正前黑白图像数据的与各所述纯色对应的黑色成分的浓度值低于所述基准浓度值的情况下，至少根据计算出的每页的各纯色的所述图像率，按各页的图像数据确定所述校正前黑白图像数据的与各所述纯色对应的黑色成分的浓度值的校正率来作为所述校正内容。

6.根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，

所述处理还包括：在所述校正前黑白图像数据的与各所述纯色对应的黑色成分的浓度值低于所述基准浓度值的情况下，至少根据计算出的各纯色的所述图像率，确定所述校正前黑白图像数据的与所述周边颜色对应的黑色成分的浓度值的校正率和校正对象所包括的所述周边颜色的范围中的至少一个，来按各页的图像数据确定所述校正内容。

7.一种图像形成装置，具备：

根据权利要求1至6中的任一项所述的图像处理装置；

印刷部；以及

控制部，其使用由所述图像处理装置获取到的所述校正后黑白图像数据来使所述印刷部印刷黑白图像。