JP2005086661A - 出力解像度に応じたフィルタ処理を行う画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 画質を悪化させることなくプレ変換ノイズを効果的に除去する。
【解決手段】 第１の表色系によって表現された入力画像データを、プレ変換処理を行うことによって、第２の表色系で表現された出力画像データに変換する。こうすることで画像データの表色系を迅速に変換することができるが、その一方で画像データにはプレ変換ノイズが重畳するので、平滑化処理を行うことにより、プレ変換ノイズを除去してやる。このとき、平滑化の度合いを、出力画像データの解像度に応じて設定してやることで、ノイズを除去しながら、平滑化によって画像がぼやけた感じになることを効果的に回避することが可能となる。
【選択図】 図１

Description

この発明は、カラー画像データを変換する技術に関し、詳しくは第１の表色系により表現された画像データを、第２の表色系による画像データに迅速に変換する技術に関する。

カラー原稿をスキャナなどの画像入力部を用いて読み取ったり、コンピュータを用いて作成したカラー画像を、例えばＣＲＴなどのディスプレイやカラープリンタなどを用いて再生表示させる画像処理装置が知られている。

これらディスプレイやカラープリンタなどの画像出力装置は、それぞれに特有の色再現特性を有していることから、スキャナなどを用いて入力したカラー画像の色を、画像出力装置の特性によらず良好に再現するためは、使用する画像出力装置の色再現特性に合わせて変換処理を行うことが必要となる。こうした変換は色変換と呼ばれる。色変換を行うための代表的な手法としては、変換テーブルを用いる技術が提案されている（特許文献１など）。変換テーブルとは、カラー画像データと色変換済みの画像データとを対応付けて記憶した数表である。例えば、カラー画像データがレッド（以下、Ｒと記す）、グリーン（以下、Ｇと記す）、ブルー（以下、Ｂと記す）の３色成分で表現可能なことに着目すると、これら各色成分を直交３軸に取った色空間を考えることができ、この色空間を格子状に分割して、各格子点に色変換済みのカラー画像データを予め記憶した３次元の数表を作成することができる。カラー画像データを色変換するときには、色空間上でカラー画像データに対応する座標点と該座標点の周囲にある格子点とを検出し、周囲の格子点に記憶されている画像データから補間演算を行うことによって、カラー画像データに対応する色変換済みの画像データを算出することができる。

また、本願出願人は、変換テーブルを参照しながらも、補間演算を行うことなく色変換処理を行うことによって迅速に処理可能な手法を開発し、既に出願済みである（特許文献２）。この手法では、カラー画像データにノイズを作用させることによって、カラー画像データを、該画像データに対応する座標点の周辺にあるいずれかの格子点に割り付ける処理を行う。この結果、カラー画像データは、色変換テーブルのいずれかの格子点に量子化されることになる。変換テーブルの各格子点には、色変換補正済みの画像データが予め記憶されているから、カラー画像データをいずれかの格子点に量子化してしまえば、補間演算を行うことなく、カラー画像データを色変換済みの画像データに迅速に色変換することができる。本明細書では、このようにカラー画像データを、変換テーブルの格子点のいずれかに量子化する処理を「プレ変換処理」と呼ぶ。

このように、プレ変換処理を行って得られた色変換済みの画像データには、画像データを量子化するために加えたことに起因するノイズが混入している。本明細書では、このようなノイズを「プレ変換ノイズ」と呼ぶ。一般にノイズは、平均すると互いに打ち消し合う性質があるので、色変換済みの画像データに含まれるプレ変換ノイズも、ある広さの領域で見れば互いに打ち消し合うこととなって、変換精度を大きく損なうことはない。とは言え、プレ変換ノイズが含まれていることは、少なくとも好ましいことではない。そこで、色変換済みの画像データに移動平均法などのローパスフィルタを作用させてプレ変換ノイズを除去することにより、カラー画像データを迅速にかつ精度良く変換することが可能となる。本明細書では、ローパスフィルタを作用させてプレ変換ノイズを除去する処理を「フィルタ処理」と呼ぶ。

特開平４−１８５０７５号公報 特開平９−２９４２１２号公報

しかし、色変換後の画像データにフィルタ処理を行ってプレ変換ノイズを除去しているにも関わらず、カラー画像データによっては、得られた画像が十分に高画質な画像とならない場合があった。

本発明は、従来技術における上述の課題を解決するためになされたものであり、プレ変換処理を行ってカラー画像データを迅速に色変換しながら、カラー画像データによらず、常に高画質な画像を表現可能な技術の提供を目的とする。

上述の課題の少なくとも一部を解決するため、本発明の画像処理装置は、次の構成を採用した。すなわち、
第１の表色系によって表現された入力画像データを、所定の大きさの画素により構成されて第２の表色系により表現された出力画像データに変換する画像処理装置であって、
前記第１の表色系によって表現され且つ予め選択された複数の画像データを、前記第２の表色系による画像データに対応付けて記憶している変換テーブルと、
前記各々の入力画像データを、前記変換テーブルに記憶されている第１の表色系による画像データのいずれかに変換することにより、該入力画像データの量子化を行う画像データ量子化手段と、
前記量子化した入力画像データを、前記変換テーブルを参照することにより前記第２の表色系による画像データに変換する表色系変換手段と、
前記出力画像データの画素の大きさに関わる出力解像度を検出する出力解像度検出手段と、
前記変換された第２の表色系による画像データを、前記検出した出力解像度に応じた度合いで平滑化する画像データ平滑化手段と、
前記平滑化された画像データを前記出力画像データとして出力する画像データ出力手段と
を備え、
前記画像データ平滑化手段は、前記平滑化されていない画素についての前記画像データと、前記平滑化された画素についての該画像データとを用いて、平滑化を行う手段であることを要旨とする。

また、上記の画像処理装置に対応する本発明の画像処理方法は、
第１の表色系によって表現された入力画像データを、所定の大きさの画素により構成されて第２の表色系により表現された出力画像データに変換する画像処理方法であって、
前記第１の表色系によって表現され且つ予め選択された複数の画像データを、前記第２の表色系による画像データに対応付けて、変換テーブルに記憶しておく工程（Ａ）と、
前記各々の入力画像データを、前記変換テーブルに記憶されている第１の表色系による画像データのいずれかに変換することにより、該入力画像データの量子化を行う工程（Ｂ）と、
前記量子化した入力画像データを、前記変換テーブルを参照することにより前記第２の表色系による画像データに変換する工程（Ｃ）と、
前記出力画像データの画素の大きさに関わる出力解像度を検出する工程（Ｄ）と、
前記変換された第２の表色系による画像データを、前記検出した出力解像度に応じた度合いで平滑化する工程（Ｅ）と、
前記平滑化された画像データを前記出力画像データとして出力する工程（Ｆ）と
を備え、
前記工程（Ｅ）は、前記平滑化されていない画素についての前記画像データと、前記平滑化された画素についての該画像データとを用いて、平滑化を行う工程であることを要旨とする。

かかる画像処理装置および画像処理方法においては、前記第１の表色系で表現された入力画像データを量子化した後、前記変換テーブルを参照することによって、前記第２の表色系で表現された画像データに変換する。このとき、変換によって得られた画像データには、入力画像データを量子化したことに起因するノイズが重畳している。そこで、該第２の表色系による画像データを平滑化することにより該ノイズを減少させてから、出力画像データとして出力する。ここで、平滑化を行うに際しては、前記出力解像度を検出して、検出した出力解像度に応じた度合いで平滑化を行う。

こうすれば、画像処理の解像度に応じて適切な度合いで平滑化することができるので、プレ変換ノイズを効果的に除去しながら常に高画質な画像を表現することができる。

加えて、かかる平滑化に際して、本願の画像処理装置および画像処理方法においては、平滑化されていない画素についての画像データと、平滑化された画素についての画像データとを用いて、平滑化を行う。平滑化された画像データには、たとえ１画素分のデータであっても、平滑化前の複数の画素のデータが反映されている。従って、平滑化されていない画素についての画像データと、平滑化された画素についての画像データとを用いて平滑化を行えば、僅かな画素数のデータを考慮しただけで、実質的には多くの画素のデータを考慮した平滑化を行うことができる。このため、平滑化を迅速に行うことができ、延いては画像処理を迅速に実施することが可能となる。

尚、画像処理装置から出力された出力画像データを第２の画像処理装置に入力して、解像度が変換された新たな出力画像データにとして出力する場合も起こり得る。この様な場合の出力解像度とは、第２の画像処理装置から出力される画像データの解像度ではなく、第２の画像処理装置に向かって出力される出力画像データの解像度であることは言うまでもない。

かかる画像処理装置においては、画像データに平滑化に際して、平滑化されていない画素についての画像データと、平滑化された画素についての画像データとの重みを変更可能とするとともに、前記検出した出力解像度が高くなるほど、平滑化された画素についてのデータの重みを大きくすることとしても良い。

平滑化された画素についての重みを大きくするほど、得られる画像データは強く平滑化されることになる。詳細には後述するが、量子化に伴って発生するノイズを除去するためには、平滑化の度合いを強くする方が効果的である。しかし、その一方で、画像データがある階調値から他の階調値に急激に変化している部分で、変化が鈍ってしまい、全体としてぼやけた感じの画像になってしまうおそれがある。これに対して、出力解像度が高くなれば、隣接する画素間では階調値がゆっくり変化していても、画像全体として見れば階調値が依然として速やかに変化しているように見えるので、画質の悪化を引き起こすことはない。このことから、出力解像度が高くなるほど、平滑化された画素についての重みを大きくして、平滑化の度合いを強くしてやれば、画像データに含まれるノイズを効果的に除去しながら、ぼやけた感じの画像になってしまうことを回避することが可能となって好適である。

あるいは、上述した画像処理装置および画像処理方法においては、画像データを平滑化するに際して、該画像データにノイズを付加しながら平滑化することとしても良い。

詳細には後述するが、画像データが分解能と同じ程度しか変化しない場合などには、平滑化する際の丸め誤差により、変換精度が大きく低下してしまうことがある。このような場合は、画像データにノイズを付加しながら平滑化することで、こうした変換精度の低下を抑制することが可能となるので好適である。

あるいは、上述した画像処理装置においては、入力画像データが所定値以上変化する画素位置たるエッジ位置を検出することとして、該エッジ位置の検出結果と前記出力解像度の検出結果とに応じた度合いで、画像データの平滑化を行うこととしても良い。

一般に平滑化の度合いを強くすると、画像データに含まれる空間周波数の高い成分が除去されてしまい、全体としてぼやけた感じの画像となってしまう。特に、画像データの階調値が大きく変化するエッジ部分では、高い空間周波数を除去したことによる影響が顕著に現れ易い。このことから、画像データ中のエッジ位置を検出して、エッジの検出結果と出力解像度とに応じた度合いで平滑化を行うこととすれば、平滑化によってぼやけた感じの画像になってしまうことを効果的に回避することが可能となる。

また、上述した画像処理装置と、印刷媒体上に各色インクによるインクドットを形成することによって画像を印刷する印刷装置とを組み合わせることとしても良い。

上述した画像処理装置を用いて、印刷しようとする入力画像データを、第２の表色系の画像データに変換し、印刷装置は該第２の表色系を構成する各色インクを用いて、印刷媒体上にインクドットを形成する。こうすれば、入力画像データを量子化することで画像データを迅速に変換しつつ、量子化に伴って混入するノイズを効果的に除去して、高画質な画像を迅速に印刷することが可能となるので好ましい。

更に本発明は、上述した画像処理方法を実現するプログラムをコンピュータに読み込ませ、コンピュータを用いて実現することも可能である。従って、本発明は次のようなプログラム、あるいは該プログラムを記憶した記録媒体としての態様も含んでいる。すなわち、上述の画像処理方法に対応する本発明のプログラムは、
第１の表色系によって表現された入力画像データを、所定の大きさの画素により構成されて第２の表色系により表現された出力画像データに変換する画像処理方法を実現するためのコンピュータプログラムであって、
前記第１の表色系によって表現され且つ予め選択された複数の画像データを、前記第２の表色系による画像データに対応付けて、変換テーブルに記憶しておく機能（Ａ）と、
前記各々の入力画像データを、前記変換テーブルに記憶されている第１の表色系による画像データのいずれかに変換することにより、該入力画像データの量子化を行う機能（Ｂ）と、
前記量子化した入力画像データを、前記変換テーブルを参照することにより前記第２の表色系による画像データに変換する機能（Ｃ）と、
前記出力画像データの画素の大きさに関わる出力解像度を検出する機能（Ｄ）と、
前記変換された第２の表色系による画像データを、前記検出した出力解像度に応じた度合いで平滑化する機能（Ｅ）と、
前記平滑化された画像データを前記出力画像データとして出力する機能（Ｆ）と
をコンピュータによって実現し、
前記機能（Ｅ）は、前記平滑化されていない画素についての前記画像データと、前記平滑化された画素についての該画像データとを用いて、平滑化を行う機能であることを要旨とする。

また、上述の画像処理方法に対応する本発明の記録媒体は、
第１の表色系によって表現された入力画像データを、所定の大きさの画素により構成されて第２の表色系により表現された出力画像データに変換する画像処理方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムを記録した記録媒体であって、
前記第１の表色系によって表現され且つ予め選択された複数の画像データを、前記第２の表色系による画像データに対応付けて、変換テーブルに記憶しておく機能（Ａ）と、
前記各々の入力画像データを、前記変換テーブルに記憶されている第１の表色系による画像データのいずれかに変換することにより、該入力画像データの量子化を行う機能（Ｂ）と、
前記量子化した入力画像データを、前記変換テーブルを参照することにより前記第２の表色系による画像データに変換する機能（Ｃ）と、
前記出力画像データの画素の大きさに関わる出力解像度を検出する機能（Ｄ）と、
前記変換された第２の表色系による画像データを、前記検出した出力解像度に応じた度合いで平滑化する機能（Ｅ）と、
前記平滑化された画像データを前記出力画像データとして出力する機能（Ｆ）と
を実現するプログラムをコンピュータで読みとり可能に記録しており、
前記機能（Ｅ）は、前記平滑化されていない画素についての前記画像データと、前記平滑化された画素についての該画像データとを用いて、平滑化を行う機能であることを要旨とする。

こうしたプログラム、あるいは記録媒体に記録されているプログラムをコンピュータに読み込ませ、該コンピュータを用いて上述の各種機能を実現すれば、画像データを常に適切に変換して高画質な画像を得ることが可能となる。

本発明の作用・効果をより明確に説明するために、本発明の実施の形態を、次のような順序に従って以下に説明する。
Ａ．発明の概要：
Ｂ．装置構成：
Ｃ．画像データ変換処理の概要：
Ｄ．第１実施例のフィルタ処理：
Ｅ．第２実施例のフィルタ処理：
Ｆ．変形例：

Ａ．発明の概要：
実施例の詳細な説明に先立って、理解の便宜を図るために、図１を参照しながら本発明の概要について説明する。図１は、印刷システムを例にとって、本発明の概要を概念的に示した説明図である。図示した印刷システムは、画像処理装置としてのコンピュータ１０と、カラープリンタ２０などから構成されている。コンピュータ１０は、デジタルカメラやカラースキャナなどの画像機器から、ＲＧＢ各色階調値によって表現されたカラー画像データを受け取ると、該カラー画像データを、カラープリンタ２０で印刷可能な各色ドットの形成有無によって表現された印刷データに変換する。こうしたカラー画像データの変換は、プリンタドライバ１２と呼ばれる専用のプログラムを用いて行われる。尚、ＲＧＢ各色階調値によるカラー画像データは、各種アプリケーションプログラムを用いてコンピュータ１０上で作成することもできる。

プリンタドライバ１２は、解像度変換モジュール、プレ変換モジュール、色変換モジュール１４、フィルタモジュール１８、階調数変換モジュール、インターレースモジュールといった複数のモジュールから構成されている。詳細には後述するが、プリンタドライバ１２はカラー画像データを受け取ると、順次これらモジュールで画像処理を施すことによって、受け取ったカラー画像データを印刷データに変換する。また、プリンタドライバ１２には、カラープリンタ２０へ出力する印刷データの出力解像度を検出するモジュール（出力解像度検出モジュール）も設けられている。

色変換モジュール１４では、色変換テーブル（ＬＵＴ）１６を参照することによって、ＲＧＢ各色階調値で表現された画像データを、カラープリンタ２０に搭載されたインクの色、すなわちシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロ（Ｙ）などの各色についての階調値で表された画像データに色変換する。ＬＵＴ（色変換テーブル）１６には、ＲＧＢ色空間を格子状に分割したそれぞれの格子点に対応付けて、各格子点のＲＧＢ画像データに対応するＣＭＹなど各色の階調値が記憶されている。尚、以下では、説明の煩雑化を避けるために、カラープリンタ２０に備えられているインクは、Ｃ，Ｍ，Ｙ各色のインクのみであるものとして説明するが、もちろん黒（Ｋ）色や、淡シアン（ＬＣ）色、淡マゼンタ（ＬＭ）色などの他のインクが備えられたカラープリンタにも同様の説明を適用することができる。

プレ変換モジュールは、色変換処理に先立って、ＲＧＢ各色の階調値で表されたＲＧＢ画像データを、ＬＵＴ（色変換テーブル）１６のいずれかの格子点の画像データに量子化する処理を行う。このとき、ＲＧＢ画像データにノイズを作用させながら量子化することとしても良い。色変換処理に先立って、こうしてＲＧＢ画像データをプレ変換モジュールでＬＵＴの格子点のデータにプレ変換してしまえば、色変換モジュール１４ではＬＵＴの格子点に記憶されているデータを読み出すだけで、補間演算を行うことなく迅速に色変換することができる。

こうして色変換した画像データにはプレ変換ノイズが含まれているので、フィルタモジュール１８では、画像データにローパスフィルタを作用させてプレ変換ノイズを除去する処理を行う。ノイズは高い空間周波数を有することから、画像データ中の高周波成分を通しにくいフィルタを使用するほど、プレ変換ノイズを効果的に除去することができる。

しかし、画像データの高周波成分には、プレ変換ノイズだけではなく画像データが元々持っている画像成分も含まれている。例えば、画像中で、物の輪郭のように明度や色彩が急に変わる部分には高周波成分が含まれている。従って、プレ変換ノイズを完全に取り除いてしまうと、画像に元々含まれているこれら高周波成分まで除去されてしまい、ぼやけた感じの画像になってしまう場合がある。かといって、高周波成分を通してしまったのではプレ変換ノイズを除去することはできない。そこで、フィルタ処理に際しては、カラープリンタ２０へ出力する印刷データの出力解像度を検出し、出力解像度に応じたフィルタを使用してプレ変換ノイズを除去してやる。出力解像度検出モジュールには、プリンタドライバ１２に設定されている出力解像度が検出されて予め記憶されている。詳細には後述するが、こうして出力解像度に応じたローパスフィルタを用いれば、画像データに関わらずプレ変換ノイズを効果的に除去して高画質な画像を得ることができる。プリンタドライバ１２が行うこうした画像処理にも種々の態様が存在している。以下では、実施例に基づいて、これら各種態様について説明する。

Ｂ．装置構成：
図２は、本実施例の画像処理装置としてのコンピュータ１００の構成を示す説明図である。コンピュータ１００は、ＣＰＵ１０２を中心に、ＲＯＭ１０４やＲＡＭ１０６などを、バス１１６で互いに接続して構成された周知のコンピュータである。

コンピュータ１００には、フレキシブルディスク１２４やコンパクトディスク１２６などからデータを読み込むためのディスクコントローラＤＤＣ１０９や、周辺機器とデータの授受を行うための周辺機器インターフェースＰＩＦ１０８、ＣＲＴ１１４を駆動するためのビデオインターフェースＶＩＦ１１２等が接続されている。ＰＩＦ１０８には、後述するカラープリンタ２００や、ハードディスク１１８等が接続されている。また、デジタルカメラ１２０や、カラースキャナ１２２等をＰＩＦ１０８に接続すれば、デジタルカメラ１２０やカラースキャナ１２２で取り込んだ画像を印刷することも可能である。また、ネットワークインターフェースカードＮＩＣ１１０を装着すれば、コンピュータ１００を通信回線３００に接続して、通信回線に接続された記憶装置３１０に記憶されているデータを取得することもできる。

図３は、第１実施例のカラープリンタ２００の概略構成を示す説明図である。カラープリンタ２００はシアン，マゼンタ，イエロ，ブラックの４色インクのドットを形成可能なインクジェットプリンタである。もちろん、これら４色のインクに加えて、染料濃度の低いシアン（淡シアン）インクと染料濃度の低いマゼンタ（淡マゼンタ）インクとを含めた合計６色のインクドットを形成可能なインクジェットプリンタを用いることもできる。尚、以下では場合によって、シアンインク，マゼンタインク，イエロインク，ブラックインク，淡シアンインク，淡マゼンタインクのそれぞれを、Ｃインク，Ｍインク，Ｙインク，Ｋインク，ＬＣインク，ＬＭインクと略称するものとする。

カラープリンタ２００は、図示するように、キャリッジ２４０に搭載された印字ヘッド２４１を駆動してインクの吐出およびドット形成を行う機構と、このキャリッジ２４０をキャリッジモータ２３０によってプラテン２３６の軸方向に往復動させる機構と、紙送りモータ２３５によって印刷用紙Ｐを搬送する機構と、ドットの形成やキャリッジ２４０の移動および印刷用紙の搬送を制御する制御回路２６０とから構成されている。

キャリッジ２４０には、Ｋインクを収納するインクカートリッジ２４２と、Ｃインク，Ｍインク，Ｙインクの各種インクを収納するインクカートリッジ２４３とが装着されている。キャリッジ２４０にインクカートリッジ２４２，２４３を装着すると、カートリッジ内の各インクは図示しない導入管を通じて、印字ヘッド２４１の下面に設けられた各色毎のインク吐出用ヘッド２４４ないし２４７に供給される。各色毎のインク吐出用ヘッド２４４ないし２４７は、こうして供給されたインクを用いてインク滴を吐出して、印刷媒体上にインクドットを形成する。

制御回路２６０は、ＣＰＵ２６１とＲＯＭ２６２とＲＡＭ２６３等から構成されており、キャリッジモータ２３０および紙送りモータ２３５の動作を制御することによってキャリッジ２４０の主走査と副走査とを制御する。また、各色毎のインク吐出用ヘッド２４４ないし２４７の各ノズルからインク滴が適切なタイミングで吐出されるように、コンピュータ１００から供給される印刷データに基づいてノズルの駆動タイミングを制御する処理も司っている。こうして、制御回路２６０の制御の下、印刷媒体上の適切な位置に各色のインクドットを形成することによって、カラープリンタ２００はカラー画像を印刷することができる。

尚、各色のインク吐出ヘッドからインク滴を吐出する方法には、種々の方法を適用することができる。すなわち、ピエゾ素子を用いてインクを吐出する方式や、インク通路に配置したヒータでインク通路内に泡（バブル）を発生させてインク滴を吐出する方法などを用いることができる。また、インクを吐出する代わりに、熱転写などの現象を利用して印刷用紙上にインクドットを形成する方式や、静電気を利用して各色のトナー粉を印刷媒体上に付着させる方式のプリンタを使用することも可能である。

図４は、各色のインク吐出用ヘッド２４４ないし２４７の底面に、インク滴を吐出するノズルが形成されている様子を示した説明図である。図示するように、各色のインク吐出用ヘッドの底面には、各色毎のインク滴を吐出する４組のノズル列が形成されており、１組のノズル列は、４８個のノズルがノズルピッチｋの間隔を空けて千鳥状に配列されている。

以上のようなハードウェア構成を有するカラープリンタ２００は、キャリッジモータ２３０を駆動することによって、各色のインク吐出用ヘッド２４４ないし２４７を印刷用紙Ｐに対して主走査方向に移動させ、また紙送りモータ２３５を駆動することによって、印刷用紙Ｐを副走査方向に移動させる。制御回路２６０は、印刷データに従って、キャリッジ２４０の主走査および副走査を繰り返しながら、適切なタイミングでノズルを駆動してインク滴を吐出する。こうして、各色インクのドットを、印刷用紙上の適切な位置に形成することによって、カラープリンタ２００は印刷用紙上にカラー画像を印刷している。

Ｃ．画像データ変換処理の概要：
図６は、本実施例の画像処理装置としてのコンピュータ１００が、受け取った画像データに所定の画像処理を加えることにより、印刷データに変換する処理の流れを示すフローチャートである。かかる処理は、コンピュータ１００のオペレーティングシステムがプリンタドライバ１２を起動することによって開始される。以下、図６に従って、本実施例のプリンタドライバ１２が行う画像データ変換処理について簡単に説明する。

プリンタドライバ１２は、画像データ変換処理を開始すると、先ず初めに、変換すべきＲＧＢカラー画像データの読み込みを開始する（ステップＳ１００）。次いで、取り込んだ画像データの解像度を、カラープリンタ２００に出力するための出力解像度に変換する（ステップＳ１０２）。読み込んだカラー画像データの解像度が出力解像度よりも低い場合は、線形補間を行うことで隣接画像データ間に新たなデータを生成し、逆に出力解像度よりも高い場合は、一定の割合でデータを間引くことによって画像データの解像度を出力解像度に一致させる。

こうして解像度を変換すると、プレ変換処理を開始する（ステップＳ１０４）。プレ変換処理は、出力解像度に変換されたＲＧＢ画像データを、後述する変換テーブルのいずれかの格子点のデータに割り付ける処理である。具体的には、ＲＧＢ画像データを、該変換テーブルに含まれる複数の格子点の中の最も近い格子点のデータに変換する。その結果、ＲＧＢ画像データは、変換テーブルの格子点に対応したいずれかのデータに量子化されることになる。尚、量子化に際しては、ＲＧＢ画像データにノイズを加えてから、最も近い格子点のデータに変換しても良い。

こうしてプレ変換処理を行ったら、変換テーブルを参照することにより色変換処理を行う（ステップＳ１０６）。図６には、色変換処理中で参照される変換テーブルを概念的に示している。ＲＧＢ画像データは、直交３軸をＲ軸、Ｇ軸、Ｂ軸とする色立体内の座標値として表すことができる。変換テーブルは、色立体を細分した各格子点に、該格子点の画像データを色変換して得られる画像データを対応づけて記憶した３次元の数表である。ここでは、各格子点には、Ｃ、Ｍ、Ｙ各色の階調値の組み合わせが記憶されているものとして説明するが、もちろん、ＣＭＹＫ各色の階調値や、これに加えてＬＣやＬＭなどの階調値を記憶しておくことも可能である。本実施例のプリンタドライバ１２では、ステップＳ１０４のプレ変換処理によって、ＲＧＢ画像データが変換テーブルの格子点のデータに変換されているので、対応する格子点に記憶されている画像データを読み出すだけで、迅速に色変換処理を行うことができる。

こうして色変換に先立ちプレ変換処理を施すことによって、色変換処理は迅速に行うことが可能となるが、得られた画像データにはプレ変換ノイズが重畳する。すなわち、プレ変換処理では元々のＲＧＢ画像データが変換テーブルの格子点の画像データに変更されるので、得られたＣＭＹ画像データは、元々のＲＧＢ画像データを色変換して得られるＣＭＹ画像データとは異なったデータとなっている。従って、この差がプレ変換ノイズとして、色変換後の画像データに重畳することになる。

もとより、プレ変換ノイズはランダムに発生するので、ある大きさの領域で見ればプレ変換ノイズが互いに打ち消し合って画質を大きく悪化させることはない。しかし、画像データにこうしたノイズが重畳していることは画質上好ましいことではない。そこで、本実施例のプリンタドライバ１２では、色変換処理後の画像データにフィルタ処理を行って、プレ変換ノイズを除去する処理を行う（ステップＳ１０８）。フィルタ処理の詳細については後述する。

フィルタ処理を終了すると、続いて階調数変換処理を開始する（ステップＳ１１０）。階調数変換処理とは次のような処理である。色変換後の画像データは、階調値０から２５５の２５６階調を有するデータとして表現されているが、実際にはカラープリンタ２００は、印刷用紙上に「ドットを形成する」か「ドットを形成しないか」のいずれかの状態しか取り得ない。そこで、２５６階調を有する画像データを、ドットの形成有無に対応したデータに変換する必要がある。このように階調数変換処理とは、２５６階調の画像データをドットの形成有無に対応した２階調の画像データに変換する処理である。階調数変換処理を行う手法としては、誤差拡散法やディザ法などの周知の種々の方法を適用することができる。

続いてプリンタドライバ１２は、インターレース処理を開始する（ステップＳ１１２）。インターレース処理とは、ドットの形成有無を表す形式に変換された画像データを、ドットの形成順序を考慮しながらカラープリンタ２００に転送すべき順序に並べ替える処理である。こうして最終的に得られたデータを、プリンタドライバは、印刷データとしてカラープリンタ２００に出力する（ステップＳ１１４）。カラープリンタ２００は、印刷データに従って、各色のインクドットを印刷媒体上に形成する。その結果、画像データに対応したカラー画像が印刷用紙上に印刷されることになる。

Ｄ．第１実施例のフィルタ処理：
図７は、第１実施例のフィルタ処理の流れを示したフローチャートである。かかる処理は、図５に示した画像データ変換処理中で、コンピュータ１００のＣＰＵ１０２が行う処理である。また、フィルタ処理は画像データの各色毎に行われるが、説明の煩雑化を避けるために、ここでは色を特定することなく説明する。以下、図７のフローチャートに従って説明する。

フィルタ処理を開始すると、先ず初めにＣＰＵ１０２は、印刷用紙の大きさと出力解像度とを取得する（Ｓ２００）。これらの値は、カラープリンタ２００の操作者によってプリンタドライバ１２に予め設定されている。

次いで、印刷用紙の大きさと出力解像度とに基づいて、画像データのラスタ数とラスタあたりの画素数ｎend とを算出する（ステップＳ２０２）。ラスタとは、主走査方向に並んだ画素の列を言う。各ラスタは同じ数の画素によって構成されていて、これらラスタを副走査方向に並べることによって１枚の画像が構成されている。１枚の画像を構成するラスタ数およびラスタあたりの画素数は、印刷用紙の大きさが大きくなるほど、そして出力解像度が高くなるほど大きくなる。そこで、ステップＳ２０２では、処理しようとする画像データを構成するラスタ数とラスタあたりの画素数ｎend とを、印刷用紙の大きさおよび出力解像度に基づいて算出する。

尚、ここで言うラスタ数、およびラスタあたりの画素数とは、あくまでもフィルタ処理が施される画像データについてのラスタ数および画素数であって、カラープリンタ２００が印刷するときの最終的なラスタ数あるいは画素数と一致しているとは限らない。

次いで、出力解像度あるいは算出した画素数に基づいて、フィルタサイズＮを決定する（ステップＳ２０４）。フィルタサイズＮの意味するところ、およびフィルタサイズＮの決め方については後述する。

フィルタサイズＮを決定したら、ラスタ中で画素位置を示す変数ｎを初期化して（ステップＳ２０６）、ラスタの先頭画素についての画像データＤata(n)を読み込む（ステップＳ２０８）。次いで、読み込んだ画素がラスタの先頭画素か否か、すなわち「ｎ＝１」が成り立つか否かを判断する（ステップＳ２１０）。そして、「ｎ＝１」が成り立たない場合はラスタの先頭画素ではないと判断して、次の（１）式によってフィルタ後の画像データを算出し、得られた値をＤata'(n) に書き込む（ステップＳ２１４）。
Ｄata'(n) ＝（（Ｄata(n)＋Ｎ＊Ｄata'(n-1) ）／（Ｎ＋１） …（１）
ここで、Ｄata'は、フィルタ処理後の画像データであり、Ｄata'(n)は、ラスタの先頭からｎ番目の画素の画像データであることを示している。

一方、ステップＳ２０８で読み込んだ画素がラスタの先頭画素でない場合、すなわちステップＳ２１０において「ｎ＝１」が成り立つと判断された場合は、読み込んだ画像データＤata(1)の値をＤata'(0) に代入した後（ステップＳ２１２）、フィルタ後の画像データを算出して、得られた値をＤata'(1) に記憶する（ステップＳ２１４）。

次いで画素位置を示す変数ｎを１つ増加させた後（ステップＳ２１６）、変数ｎがラスタあたりの画素数ｎend を越えたか否か、すなわちｎ＞ｎend となったか否かを判断する（ステップＳ２１８）。画素位置を示す変数ｎがラスタあたりの画素数ｎend を越えていない場合は（ステップＳ２１８：ｎｏ）、ステップＳ２０８に戻って次の画素の画像データを読み込んだ後、上述した一連の処理を行う。画素位置を示す変数ｎがラスタあたりの画素数ｎend を越えている場合は（ステップＳ２１８：ｙｅｓ）、処理したラスタが最終ラスタか否かを判断する（ステップＳ２２０）。最終ラスタではない場合は（ステップＳ２２０：ｎｏ）、処理するラスタ位置を１つずらした後（ステップＳ２２２）、ステップＳ２０６に戻って続く一連の処理を繰り返す。こうして画像データを構成する全てのラスタについて処理を終了したら、図７に示すフィルタ処理を終了して図５に示した画像データ変換処理に復帰する。

図８は、フィルタ処理による効果のシミュレーション計算を行った結果を示す説明図である。シミュレーション計算では、階調値がステップ状に変化する画像データを想定し、この画像データに種々のフィルタを作用させることによって、フィルタ処理の効果を調べている。図中で細い実線で示しているのは、フィルタ処理前の画像データである。ここでは、ラスタの先頭画素から４４番目までの画素には階調値「５」が設定されており、４５番目以降の画素には階調値「４０」が設定されているような画像データを想定し、この画像データに、プレ変換ノイズの代わりとして適当なノイズを加えたデータを用いている。

図８で、フィルタＡと示されているのは、フィルタサイズＮ＝１の場合、すなわち、次式を用いてフィルタ処理を行った場合を示している。
Ｄata'(n) ＝（（Ｄata(n)＋Ｄata'(n-1) ）／２
また、図８でフィルタＢと示されているのは、フィルタサイズＮ＝２の場合、すなわち、次式を用いてフィルタ処理を行った場合を示している。
Ｄata'(n) ＝（（Ｄata(n)＋２＊Ｄata'(n-1) ）／３
図８に示した２つのシミュレーション結果を比較すれば明らかなように、先頭画素から画素位置４４番の画素までの範囲、あるいは画素位置４５番以降の範囲に着目すれば、フィルタＡよりもフィルタＢの方がプレ変換ノイズを効果的に除去することができる。しかし、画像データの階調値がステップ状に変化している部分（画素位置４５付近）に着目すると、フィルタＡを用いた場合は階調値は２画素程度で階調値「５」から階調値「４０」に切り換わっているが、フィルタＢを用いた場合は階調値が切り換わるまでに５画素程度必要となる。このことから、フィルタサイズＮの値が大きくなるほど、プレ変換ノイズを効果的に除去可能であるが、反面、画像データに含まれる階調値の変化を鈍らせてしまうことが分かる。

このように、フィルタサイズＮは、画像データを平滑化する度合いを示す値と考えることができる。また、（１）式に示されているように、着目している画素のフィルタ処理後の画像データＤata'(n) は、その画素のフィルタ処理前の画像データＤata(n)と、１つ前の画素についてのフィルタ処理後の画像データＤata'(n-1) とに基づいて算出しており、これら２つの画像データからフィルタ処理後の画像データを算出するときの重みを示していると考えることもできる。

更には、フィルタサイズＮが大きくなるほど、１つ前の画素についてのフィルタ処理後の画像データの重みが大きくなる。１つ前の画素のフィルタ処理後の画像データは、更にその前の画素の画像データに基づいて算出されるから、フィルタサイズＮを大きくすると、より遠くの画素（例えば５つ前の画素）の影響も強く受けるようになる。このことから、フィルタサイズＮは、フィルタ処理を行うにあたって、どの程度前の画素まで遡るか、換言すれば画像データの平滑化を行う画素範囲を示す値であると考えることもできる。

フィルタサイズＮがこうした性質を有するのは、フィルタ後の画像データを求める算出式が、前述した（１）式のような形式であることによるものである。この点について補足して説明する。（１）式に示されているように、ラスタの先頭からｎ番目の画素についてのフィルタ後の画像データＤata'(n) は、その画素についてのフィルタ前の画像データＤata(n)と、１つ前の画素についてのフィルタ後の画像データＤata'(n-1)とから算出することとしている。このように、フィルタ後の画像データＤata'(n) を求める算出式に、既に求めたフィルタ後の画像データＤata'(n-1) が含まれていると、この画像データＤata'(n-1) を算出するために更に前の画像データが使用されていたことになる。結局、（１）式では、フィルタ後の画像データを算出するために、２画素分の画像データしか使用していないにもかかわらず、実質的には、多数の画素を遡ってこれらの画像データを反映したフィルタ処理を行うことが可能である。そして、フィルタサイズＮが大きくなるほど、実質的に反映される画像データが、より遠くの画素まで遡ることになるのである。このように、（１）式のような形式の算出式、すなわち、フィルタ後の画像データを求める算出式に、既に求めたフィルタ後の画像データが含まれているような算出式を用いれば、フィルタ処理を簡便に行うことが可能となり、しかも、フィルタサイズＮを調整することで、平滑化の程度も自由に変更することが可能となるのである。

上述したように、フィルタサイズＮの値を大きくすれば、プレ変換ノイズを効果的に除去することが可能となるが、反面、画像中で階調値が変化している部分を鈍らせてしまう。このことから、フィルタサイズＮには最適値が存在している。フィルタサイズＮの最適値は、出力解像度に応じて異なった値を取る。この理由を、再び図８を参照しながら説明する。図８に示したように、フィルタＢを用いた場合は画像データの階調値が切り換わるために約５画素程度必要となる。仮に、カラープリンタの印刷解像度が７２０ｄｐｉ（１インチに７２０画素）の場合に、階調値の切り換えに５画素も要したのでは輪郭のぼやけた画像になってしまう。すなわち、印刷解像度７２０ｄｐｉの場合は、プレ変換ノイズを効果的に除去可能なフィルタＢを用いるよりも、プレ変換ノイズを除去する能力は劣るものの画像データの階調値が速やかに切り換わるフィルタＡを用いた方が、輪郭のぼやけない良好な画質が得られることになる。従って、この場合は、フィルタサイズＮの最適値は「１」になる。

ところが、カラープリンタ２００の印刷解像度が１４４０ｄｐｉ（１インチに１４４０画素）であるとすると、解像度が７２０ｄｐｉの場合に比べて１インチあたりの画素数が２倍になるので、画像データの切り換わりに５画素を要するフィルタＢを用いた場合でも、人間の目には解像度７２０ｄｐｉのときにフィルタＡを用いた場合とほぼ同程度に、速やかに切り換わっているように見える。従って、解像度１４４０ｄｐｉの場合は、プレ変換ノイズを効果的に除去可能はフィルタＢを用いた方が良好な画質が得られることになり、フィルタサイズの最適値は「２」となる。

このように、フィルタサイズＮの最適値は、プレ変換ノイズを除去する観点と、画像データを速やかに切り換えて画像の輪郭がぼやけないようにする観点とによって定まる値である。プレ変換ノイズの除去に関しては、フィルタサイズＮの値は、もちろん必要以上に大きくする必要は無いものの、大きな値とする方が好ましい。一方、画像データの階調値を速やかに切り換えて、画像の輪郭がぼやけないようにする観点からは、フィルタサイズＮの値は小さい方が望ましく、フィルタサイズＮが大きくなるほど画像データの階調値の切り換えに要する画素数が多くなる。画像の輪郭がぼやけないためには、階調値の切り変わるために要する画素数をどの程度まで許容できるかは、印刷解像度によって異なり、解像度が高くなるほど許容可能な画素数は大きくなる。従って、印刷解像度が高くなるほど、画質上許容可能なフィルタサイズＮの値は大きくなる。これに対してプレ変換ノイズは、解像度とは全く無関係に生じるから、印刷解像度が高くなってもプレ変換ノイズが増えるようなことはない。結局、フィルタサイズＮの最適値は印刷解像度に応じて定まり、解像度が高くなるほど最適値は大きくなるのである。

尚、プリンタでの印刷解像度と、画像データ処理での処理解像度とが一致しない場合がある。例えば、画像印刷の迅速化の要請から、画像データ変換処理に要する時間を短縮化するために、プリンタの印刷解像度は１４４０ｄｐｉであるにもかかわらず画像処理は７２０ｄｐｉで行って、プリンタへ出力する前に１４４０ｄｐｉに変換する場合がある。このような場合は、フィルタＢを用いたのでは、解像度７２０ｄｐｉの画像データにフィルタ処理を行うことになり、輪郭のぼやけた画像となってしまう。従って、フィルタサイズＮの最適値は、画像処理の解像度７２０ｄｐｉに合わせて「１」となる。上述の説明では、煩雑化を避けるために、画像処理の解像度と印刷解像度とは一致しているものとして説明したが、これらが一致していない場合は、画像処理の解像度に応じてフィルタサイズＮの最適値が決まることは言うまでもない。

図９は、印刷解像度（あるいは画像処理の解像度）に対応づけて、フィルタサイズＮの値が設定されている様子を概念的に例示した説明図である。図示した例では、印刷解像度３６０ｄｐｉではフィルタサイズＮは「０」に設定され、解像度７２０ｄｐｉではフィルタサイズＮは「１」が、解像度１４４０ｄｐｉではフィルタサイズＮは「２」が設定されている。図２に示したコンピュータ１００のＲＯＭ１０４には、こうした対応表が予め記憶されている。図７を用いて前述したフィルタ処理中のステップＳ２０４では、こうした対応表を参照することにより、印刷解像度（あるいは画像処理の解像度）に応じた最適なフィルタサイズＮを決定している。

以上に説明したように、第１実施例のフィルタ処理では、印刷解像度（あるいは画像処理の解像度）に応じた適切なフィルタサイズＮを用いてフィルタ処理を行う。前述したように、フィルタサイズＮは画像データを平滑化する度合いを示す指標と考えることができるから、第１実施例のフィルタ処理では、解像度に応じて平滑化の度合いを最適に制御していることになる。このため、どのような画像データに対しても、プレ変換ノイズを効果的に除去しながら、画像の輪郭のぼやけない良好な画質が得られるように、適切に画像処理を行うことが可能となる。

Ｅ．第２実施例のフィルタ処理：
上述した第１実施例のフィルタ処理では、フィルタ後の画像データを、フィルタ前の画素についての画像データと、既にフィルタ処理を行った画素の画像データとから算出したが、これにノイズを加えながらフィルタ処理を行うこととしても良い。以下では、こうした第２実施例のフィルタ処理について説明する。

図１０は、第２実施例のフィルタ処理の流れを示したフローチャートである。かかる処理は、フィルタ処理後の画像データを算出する際にノイズを加えている点が、図７に示した第１実施例のフィルタ処理に対して大きく異なっているが、他はほぼ同様である。以下では、こうした相違点を中心として、第２実施例のフィルタ処理について簡単に説明する。

第２実施例のフィルタ処理においても第１実施例と同様に、先ず初めにＣＰＵ１０２は、印刷用紙の大きさと出力解像度とを取得し（ステップＳ３００）、これらの値に基づいて、画像データのラスタ数と、ラスタあたりの画素数ｎend とを算出する（ステップＳ３０２）。

次いで、出力解像度あるいは算出した画素数に基づいて、フィルタサイズＮを決定する（ステップＳ３０４）。フィルタサイズＮは、第２実施例においても第１実施例と同様に、コンピュータ１００のＲＯＭ１０４に記憶されている対応表を参照することによって決定する。こうしてフィルタサイズＮを決定したら、ラスタ中で画素位置を示す変数ｎを初期化して（ステップＳ３０６）、画像データＤata(n)を読み込む（ステップＳ３０８）。次いで、読み込んだ画素がラスタの先頭画素か否か、すなわち「ｎ＝１」が成り立つか否かを判断し（ステップＳ３１０）、「ｎ＝１」が成り立つ場合は、読み込んだ画像データＤata(1)の値をＤata'(0) に代入しておく（ステップＳ３１２）。また、ステップＳ３１０で「ｎ＝１」が成り立たないと判断された場合は、こうした処理はスキップする。

続いて、第２実施例ではノイズＮＺを発生させ（ステップＳ３１４）、次の（２）式に基づいて、フィルタ後の画像データを算出して、得られた値をＤata'(n) に書き込む処理を行う（ステップＳ３１６）。
Ｄata'(n) ＝（（Ｄata(n)＋Ｎ＊Ｄata'(n-1) ）／（Ｎ＋１））＋ＮＺ …（２）
ここで、ノイズＮＺの大きさがあまりに小さいのではノイズを加える効果が十分に得られず、かといってノイズＮＺがあまりに大きいのでは画質に悪影響を与えるおそれがある。従って、発生させるノイズＮＺの大きさには最適値が存在する。経験によれば、発生させるノイズＮＺの大きさを、画像データＤata の分解能の約半分からほぼ同程度の大きさに設定しておけば、良好な結果を得ることができる。尚、こうしてノイズＮＺを加えることにより得られる効果については後述する。

次いで、画素位置を示す変数ｎを１つ増加させた後（ステップＳ３１８）、変数ｎがラスタあたりの画素数ｎend を越えたか否かを判断する（ステップＳ３２０）。変数ｎがｎend に達していない場合は（ステップＳ３２０：ｎｏ）、ステップＳ３０８に戻って、上述した一連の処理を繰り返す。変数ｎがｎend に達している場合は（ステップＳ３２０：ｙｅｓ）、処理したラスタが最終ラスタか否かを判断する（ステップＳ３２２）。そして、最終ラスタでない場合は（ステップＳ３２２：ｎｏ）、処理するラスタを１つずらして（ステップＳ３２４）、ステップＳ３０６に戻り、それ以降の上述した処理を行う。こうして処理しているラスタが最終ラスタに達したら（ステップＳ３２２：ｙｅｓ）、図１０に示した第２実施例のフィルタ処理を終了し、図５の画像データ変換処理に復帰する。

図１１は、ノイズＮＺを作用させながらフィルタ処理を行うことによる効果を示した説明図である。図には、画像データＤata(n)にフィルタ処理を施して、画像データＤata'(n) に変換する様子が示されている。図１１（ａ）は、フィルタ処理に用いた算出式を示しており、図１１（ｂ）はノイズＮＺを作用させない場合に得られる画像データＤata'(n) を、図１１（ｃ）はノイズＮＺを作用させた場合に得られる画像データＤata'(n) を示している。尚、ここでは理解の便宜を図って、フィルタサイズＮ＝１の場合について説明するが、以下の説明は異なるフィルタサイズＮに対しても全く同様に適用することができる。

初めに、図１１（ｂ）を参照しながら、ノイズＮＺを作用させない場合について説明する。フィルタ処理を行う画像データＤata(n)としては、ラスタの先頭から３つ目の画素までは「０」であり、４つ目以降の画素は「１」となるようなデータを想定する。図１０のフローチャートを用いて説明したように、ラスタの先頭画素についてのフィルタ処理後の画像データＤata'(1) は、画像データＤata(n)と同じ値の「０」となる。

先頭から２画素目の画像データＤata'(2) は、１画素目の画像データＤata'(1) が「０」であり、２画素目の画像データＤata(2)が「０」であるから、図１１（ａ）の算出式からＤata'(2) ＝０と算出され、この値がＤata'(2) に記憶される。図１１（ｂ）に太い破線で示した矢印は、２画素目の画像データＤata(2)と、先頭画素についてのフィルタ後の画像データＤata'(1) とに基づいて、画像データＤata'(2) を算出している様子を概念的に表しており、太い破線の矩形中に記載された数値は、得られた算出値を実数で示したものである。そして、太い実線の矢印は、算出値をフィルタ後の画像データＤata'(2) として記憶している様子を概念的に表している。

先頭から３画素目の画像データＤata'(3) についても同様にして算出する。すなわち、３画素目のフィルタ前の画像データＤata(3)と、２画素目の画像データＤata'(2) とから得られた算出値を、３画素目の画像データＤata'(3) として記憶する。

次に、先頭から４画素目になると、画像データＤata'(4) については、４画素目のフィルタ前の画像データＤata(4)が「１」であり、３画素目のフィルタ後の画像データＤata'(3) が「０」であるから、算出値として「０．５」が得られる。ここで、画像データの分解能が「１」であるとすると、分解能より小さな値は切り捨てられてしまうので、フィルタ後の画像データＤata'(4) には「０」が記憶される。先頭から５画素目の画像データＤata'(5) についても同様に、得られた算出値を記憶する際に、分解能より小さな値は切り捨てられてしまうので、フィルタ後の画像データＤata'(5) には「０」が記憶される。このように、フィルタ処理を施す前の画像データＤata(n)については、先頭から４画素目以降の値は「０」から「１」に増加しているにもかかわらず、フィルタ後の画像データＤata'(n) はいつまでも「０」に貼り付いてしまうことが起こり得る。こうした現象は、画像データＤata(n)が「０」から「１」に増加する場合に限らず生じ、フィルタサイズNが大きくなるほど生じ易くなる。

図１１（ｃ）は、ノイズＮＺを作用させながら画像データＤata'(n) を求める様子を示している。尚、ここでは、ノイズＮＺとして、「−０．５」から「０．５」の範囲でランダムに発生させたものを使用した。また、画像データは常に正の値を取るものとして、負の値となった場合は「０」に丸められるものとした。

先ず、先頭から２画素目の画像データＤata'(2) を求める手順について説明する。画像データＤata'(2) は、フィルタ前の２画素目の画像データＤata(2)とフィルタ後の１画素目の画像データＤata'(1) とに基づいて算出される。ここでは、１画素目の画像データＤata'(1) が「０」であり、２画素目の画像データＤata(2)が「０」であるが、これにノイズＮＺを作用させて算出値を得る。図１１（ｃ）に示した例では、算出値として「０．２」が得られている。こうして得られた算出値をフィルタ後の画像データＤata'(2) として記憶する。このとき、分解能より小さな数値は切り捨てられてしまい、結局は「０」が画像データＤata'(2) として記憶されることになる。先頭から３画素目の画像データＤata'(3) についても同様に、算出値としては「０．５」が得られるが、フィルタ後の画像データＤata'(3) としては「０」が記憶される。

先頭から４画素目になると、フィルタ前の画像データＤata(4)の値は「０」から「１」に増加するが、フィルタ後の画像データＤata'(3) の値が「０」であるため、ノイズＮＺを採用させても算出値は「０．１」にとどまっている。このため、フィルタ後の画像データＤata'(4) として記憶される値は「０」のままである。先頭から５画素目の画像データＤata'(5) についても、フィルタ前の画像データＤata(5)が「１」で、フィルタ後の画像データＤata'(4) が「０」であり、この状況は、４画素目の画像データＤata'(4) と全く同じである。しかし、ノイズＮＺが異なっているため、得られる算出値は「１．１」となり、結局、フィルタ後の画像データＤata'(5) としては「１」が記憶されることになる。

このように、ノイズＮＺを作用させない場合は、算出値が画像データの最小分解能である「１」を越えることが無く、このため、フィルタ後の画像データＤata'(n) は何時までも「０」に貼り付いたままになってしまう。これに対して、ある程度以上の大きさを有するノイズＮＺを作用させておけば、いずれは算出値が、画像データの最小分解能を越えるようにすることができる。このため、フィルタ後の画像データＤata'(n) が何時までも「０」に貼り付いたままになってしまうといった事態を、回避することが可能となるのである。

尚、以上の説明では、（２）式に示したように、ノイズＮＺは、フィルタ前の画像データＤata(n)とフィルタ後の画像データＤata'(n) とを算術平均した値に作用させるものとした。しかし、これに限らず、次の（３）式に例示するように、算術平均する前にノイズＮＺを作用させることとしても良い。
Ｄata'(n) ＝（Ｄata(n)＋Ｎ＊Ｄata'(n-1) ＋ＮＺ）／（Ｎ＋１） …（３）

（３）式では、ノイズＮＺを作用させてから（Ｎ＋１）で除算しているので、ノイズＮＺの分解能を画像データの分解能より小さな値としておく必要がない。このため、算術平均を、画像データの分解能と同じ分解能で行うことが可能になるなど、フィルタ処理の簡素化を図ることができるという利点が得られる。

Ｆ．変形例：
上述した各実施例には、いくつかの変形例が存在している。以下では、これら変形例について簡単に説明する。

（１）第１の変形例：
上述した各種実施例のフィルタ処理では、印刷解像度に応じて適切なフィルタサイズＮを用いてフィルタ処理を行ったが、画像中で物体の輪郭などのように、画像データの階調値が大きく変化している部分では、フィルタ処理を行わないようにすることとしても良い。以下では、こうした第１の変形例のフィルタ処理について説明する。

図１２および図１３は、第１の変形例におけるフィルタ処理の流れを示したフローチャートである。かかるフローチャートは、図７に示した第１実施例のフィルタ処理に対して、画像データが大きく変化している部分（エッジ部分）を検出して、かかる部分ではフィルタ処理を行わないこととしている点が大きく異なっている。以下、図１２および図１３のフローチャートに従って説明する。

第１の変形例におけるフィルタ処理においても第１実施例と同様に、先ず初めにＣＰＵ１０２は、印刷用紙の大きさと出力解像度とを取得し（Ｓ４００）、印刷用紙の大きさと出力解像度とに基づいて、画像データのラスタ数とラスタあたりの画素数ｎend とを算出する（ステップＳ４０２）。

次いで、出力解像度あるいは算出した画素数に基づいて、フィルタサイズＮを決定する（ステップＳ４０４）。フィルタサイズＮは、前述した第１実施例と同様に、コンピュータ１００のＲＯＭ１０４に記憶されている対応表を参照することによって、フィルタサイズＮを決定する。尚、第１の変形例におけるフィルタ処理で参照する対応表には、第１実施例で参照される対応表よりも大きなフィルタサイズＮが設定されている。この理由については後述する。

フィルタサイズＮを決定したら、ラスタ中で画素位置を示す変数ｎを初期化して（ステップＳ４０６）、フィルタ処理前の画像データＤata(0)およびフィルタ処理後の画像データＤata'(0) の値も初期化しておく（ステップＳ４０８）。

次いで、画素位置を示す変数ｎを１つ増加させた後（ステップＳ４１０）、画素位置ｎの画素についての画像データＤata(n)を読み込む（ステップＳ４１２）。初期化直後の場合は、画素位置を示す変数ｎの値は「１」に設定されているから、ステップＳ４１２では、ラスタの先頭画素の画像データＤata(1)を読み込むことになる。

次いで、読み込んだ画像データＤata(n)と、１つ前に読み込んだ画像データＤata(n-1)との差の絶対値が、所定の閾値ｔｈより大きいか否かを判断する（ステップＳ４１４）。すなわち、処理中の画素の画像データが、１つ前に処理した画素の画像データと比較して大きく変わっていれば、処理中の画素はエッジの部分に相当していると考えられる。そこで、２つの画像データの差の絶対値が所定の閾値ｔｈよりも大きい場合は（ステップＳ４１４：ｙｅｓ）、フィルタ処理を行うことなく、読み込んだ画像データＤata(n)をそのままフィルタ処理後の画像データＤata'(n) として記憶する。逆に、処理中の画像データＤata(n)と１つ前に読み込んだ画像データＤata(n-1)の差の絶対値が、所定の閾値ｔｈより小さい場合は、上述した（１）式を用いてフィルタ処理を行い、得られた値をフィルタ処理後の画像データＤata'(n) に記憶する。

また、処理画素がラスタの先頭位置の画素である場合は、先頭位置の画像データＤata(1)と、初期化時に設定しておいた画像データＤata(0)との差の絶対値を所定の閾値ｔｈと比較することにより、エッジ部分に相当するか否かの判断を行う。

こうして処理画素についてのフィルタ処理を終了したら、画素位置を示す変数ｎがラスタ値の画素数ｎend に達したか否かを判断する（ステップＳ４２０）。そして、変数ｎがｎend に達していない場合は（ステップＳ４２０：ｎｏ）、ラスタの処理を完了していないと判断し、ステップＳ４１０に戻って、画素位置を示す変数ｎを１つ増やした後、続く一連の処理を繰り返す。逆に、画素位置を示す変数ｎがラスタあたりの画素数ｎend に達した場合は（ステップＳ４２０：ｙｅｓ）、処理中のラスタが最終ラスタか否かを判断する（ステップＳ４２２）。最終ラスタでない場合は、処理するラスタの位置を１つずらしてから（ステップＳ４２４）、ステップＳ４０６に戻って、続く一連の処理を繰り返す。こうして最終ラスタの処理が完了したら（ステップＳ４２２：ｙｅｓ）、第１の変形例例のフィルタ処理を終了して、図５に示す画像データ変換処理に復帰する。

以上に説明した第１の変形例のフィルタ処理では、画像中のエッジの部分はフィルタ処理を行わないので、第１実施例のフィルタ処理に比べてフィルタサイズＮを大きな値としても、画像の輪郭がぼやけるといった問題が生じることがない。このことから、第１の変形例のフィルタ処理を用いれば、フィルタサイズＮを大きな値に設定することにより、プレ変換ノイズを充分に除去して良好な画質の画像を得ることができる。

もっとも、如何にエッジ部分で画像の輪郭がぼやけることがないと言っても、フィルタサイズＮをあまりに大きくしたのでは、画像データに含まれる空間周波数の高い成分まで除去してしまうことになるので、フィルタサイズＮには自ずから制限がある。人間が視覚によって把握可能は空間周波数には限界があるから、画像中に含まれる空間周波数は、基本的には印刷解像度に依存しないと考えられる。このことから、印刷解像度が高くなるほど、画像データを広い画素範囲に亘って平滑化しても（すなわち、大きな値のフィルタサイズＮを用いても）、画像データに含まれる高い周波数成分は損なわれ難くなる。すなわち、第１の変形例のフィルタ処理においても、印刷解像度（あるいは処理解像度）に応じて適切な値が存在している。そこで、図１２のステップＳ４０４においては、ＲＯＭ１０４に記憶されている対応表を参照することにより、印刷解像度に応じた適切なフィルタサイズＮを決定するのである。

尚、以上の説明においては、エッジの部分ではフィルタ処理を行わないものとして説明したが、エッジ部分でフィルタ処理を中止するのではなく、平滑化の程度を、エッジでない部分よりも小さくしても良いのはもちろんである。

また、上述した第１の変形例では、エッジ部分を検出する処理は、フィルタ処理内で、すなわちプレ変換処理および色変換処理を行った画像データに対して行うものとして説明した。もっとも、エッジを検出する処理は、プレ変換処理前の画像データに対して行うこととしても良い。当然、プレ変換処理前の画像データは、ＲＧＢ各色の階調データとなっているが、この様な場合、これら各色の階調データの中の１色でも階調値が大きく変化している場合には、エッジ部分と判断すればよい。こうしてプレ変換前にエッジ部分を検出しておけば、プレ変換処理によって生じるノイズの影響を受けることなく、エッジ部分を検出することが可能となる。

（２）第２の変形例：
印刷解像度（あるいは処理解像度）に基づいて設定されたフィルタサイズＮを、コンピュータ１００の画面上で修正可能として、修正されたフィルタサイズを用いてフィルタ処理を行うこととしてもよい。フィルタサイズＮの修正度合いは、印刷開始に先立って、プリンタドライバ１２に対して予め設定しておく。図１４は、コンピュータ１００の画面上で、プリンタドライバ１２に対してフィルタサイズＮの修正度合いを設定している様子を例示する説明図である。画面上でノブ１３０を移動させることにより、出力解像度に基づいて設定されたフィルタサイズＮを修正することができる。例えば、ノブ１３０を「くっきり」と表示されている側に移動させれば、フィルタサイズＮは小さめの値に修正されて、画像の輪郭のぼやけないくっきりした画像を得ることが可能となる。逆に、ノブ１３０を「なめらか」と表示されている側に移動させれば、フィルタサイズＮが大きめの値に修正されて、ノイズがより効果的に除去されたなめらかな画像を得ることが可能となる。

（３）第３の変形例：
上述した各種実施例では、（１）式あるいは（２）式で示されるようなフィルタを用いて平滑化を行うものとしたが、これに限らず、例えば、移動平均法や、いわゆる各種のデジタルフィルタを用いて平滑化処理を行うこととしてもよい。移動平均法では、有限数の画素範囲で平滑化が行われるので、平滑化の対象となる画素範囲が明確になる分だけ処理結果を予測しやすいという利点がある。また、いわゆるデジタルフィルタを用いれば、画像データの中から除去しようとする周波数範囲をより柔軟に設定することが可能であり、その分だけ画質を改善させることが可能となるので好ましい。

以上、各種の実施例について説明してきたが、本発明は上記すべての実施例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することができる。例えば、上述の機能を実現するソフトウェアプログラム（アプリケーションプログラム）を、通信回線を介してコンピュータシステムのメインメモリまたは外部記憶装置に供給し実行するものであってもよい。もちろん、ＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスクに記憶されたソフトウェアプログラムを読み込んで実行するものであっても構わない。

また、上述した各種実施例では、画像データ変換処理はコンピュータ内で実行されるものとして説明したが、画像データ変換処理の一部あるいは全部をプリンタ側、あるいは専用の画像処理装置を用いて実行するものであっても構わない。

更には、画像表示装置は、必ずしも印刷媒体上にインクドットを形成して画像を印刷する印刷装置に限定されるものではなく、例えば、液晶表示画面上で輝点を適切な密度で分散させることにより、階調が連続的に変化する画像を表現する液晶表示装置であっても構わない。

本発明の概要を例示した印刷システムの概略構成図である。 本実施例の画像処理装置としてのコンピュータの構成を示す説明図である。 本実施例の画像表示装置としてのプリンタの概略構成図である。 インク吐出用ヘッドの底面にノズルが配置されている様子を示した説明図である。 本実施例の画像処理装置で行われる画像データ変換処理の流れを示すフローチャートである。 画像データ変換処理中で参照される変換テーブルを概念的に示した説明図である。 第１実施例のフィルタ処理の流れを示すフローチャートである。 シミュレーション結果を用いてフィルタ処理の効果を示す説明図である。 出力解像度に応じて適切なフィルタサイズが設定されている様子を例示した説明図である。 第２実施例のフィルタ処理の流れを示したフローチャートである。 ノイズＮＺを作用させながらフィルタ処理を行うことによる効果を示した説明図である。 第１の変形例におけるフィルタ処理の前半部分の流れを示すフローチャートである。 第１の変形例におけるフィルタ処理の後半部分の流れを示すフローチャートである。 第２の変形例においてフィルタサイズの修正をプリンタドライバに対して設定している様子を例示する説明図である。

符号の説明

１０…コンピュータ
１２…プリンタドライバ
１４…色変換モジュール
２０…カラープリンタ
１００…コンピュータ
１０２…ＣＰＵ
１０４…ＲＯＭ
１０６…ＲＡＭ
１０８…周辺機器インターフェースＰＩＦ
１０９…ディスクコントローラＤＤＣ
１１０…ネットワークインターフェースカードＮＩＣ
１１２…ビデオインターフェースＶＩＦ
１１４…ＣＲＴ
１１６…バス
１１８…ハードディスク
１２０…デジタルカメラ
１２２…カラースキャナ
１２４…フレキシブルディスク
１２６…コンパクトディスク
２００…カラープリンタ
２３０…キャリッジモータ
２３５…紙送りモータ
２３６…プラテン
２４０…キャリッジ
２４１…印字ヘッド
２４２，２４３…インクカートリッジ
２４４…インク吐出用ヘッド
２６０…制御回路
２６１…ＣＰＵ
２６２…ＲＯＭ
２６３…ＲＡＭ
３００…通信回線
３１０…記憶装置

Claims (9)

1. 第１の表色系によって表現された入力画像データを、所定の大きさの画素により構成されて第２の表色系により表現された出力画像データに変換する画像処理装置であって、
   前記第１の表色系によって表現され且つ予め選択された複数の画像データを、前記第２の表色系による画像データに対応付けて記憶している変換テーブルと、
   前記各々の入力画像データを、前記変換テーブルに記憶されている第１の表色系による画像データのいずれかに変換することにより、該入力画像データの量子化を行う画像データ量子化手段と、
   前記量子化した入力画像データを、前記変換テーブルを参照することにより前記第２の表色系による画像データに変換する表色系変換手段と、
   前記出力画像データの画素の大きさに関わる出力解像度を検出する出力解像度検出手段と、
   前記変換された第２の表色系による画像データを、前記検出した出力解像度に応じた度合いで平滑化する画像データ平滑化手段と、
   前記平滑化された画像データを前記出力画像データとして出力する画像データ出力手段と
   を備え、
   前記画像データ平滑化手段は、前記平滑化されていない画素についての前記画像データと、前記平滑化された画素についての該画像データとを用いて、平滑化を行う手段である画像処理装置。
2. 請求項１記載の画像処理装置であって、
   前記画像データ平滑化手段は、前記平滑化に際して、該平滑化されていない画素についての画像データと、該平滑化された画素についての画像データとの重みを変更可能であるとともに、前記検出した出力解像度が高くなるほど、該平滑化された画像データの重みを大きくする手段である画像処理装置。
3. 請求項１または請求項２記載の画像処理装置であって、
   前記画像データ平滑化手段は、
   前記平滑化に際して、前記画像データにノイズを付加するノイズ付加手段を備えている画像処理装置。
4. 請求項１または請求項２記載の画像処理装置であって、
   前記入力画像データが所定値以上変化する画素位置たるエッジ位置を検出するエッジ検出手段を備え、
   前記画像データ平滑化手段は、前記エッジ位置の検出結果と前記出力解像度の検出結果とに応じた度合いで、前記画像データの平滑化を行う手段である画像処理装置。
5. 第１の表色系によって表現された入力画像データを受け取り、第２の表色系を構成する各色インクを用いて、画素毎にインクドットを形成することにより画像を印刷する印刷装置であって、
   前記第１の表色系によって表現され且つ予め選択された複数の画像データを、前記第２の表色系による画像データに対応付けて記憶している変換テーブルと、
   前記各々の入力画像データを、前記変換テーブルに記憶されている第１の表色系による画像データのいずれかに変換することにより、該入力画像データの量子化を行う画像データ量子化手段と、
   前記量子化した入力画像データを、前記変換テーブルを参照することにより前記第２の表色系による画像データに変換する表色系変換手段と、
   前記画素の大きさに関わる印刷解像度を検出する印刷解像度検出手段と、
   前記変換された第２の表色系による画像データを、前記検出した印刷解像度に応じた度合いで平滑化する画像データ平滑化手段と、
   前記平滑化された画像データに基づいて、前記各色インクによるインクドットを印刷媒体上に形成するドット形成手段と
   を備え、
   前記画像データ平滑化手段は、前記平滑化されていない画素についての前記画像データと、前記平滑化された画素についての該画像データとを用いて、平滑化を行う手段である印刷装置。
6. 第１の表色系によって表現された入力画像データを、所定の大きさの画素により構成されて第２の表色系により表現された出力画像データに変換する画像処理方法であって、
   前記第１の表色系によって表現され且つ予め選択された複数の画像データを、前記第２の表色系による画像データに対応付けて、変換テーブルに記憶しておく工程（Ａ）と、
   前記各々の入力画像データを、前記変換テーブルに記憶されている第１の表色系による画像データのいずれかに変換することにより、該入力画像データの量子化を行う工程（Ｂ）と、
   前記量子化した入力画像データを、前記変換テーブルを参照することにより前記第２の表色系による画像データに変換する工程（Ｃ）と、
   前記出力画像データの画素の大きさに関わる出力解像度を検出する工程（Ｄ）と、
   前記変換された第２の表色系による画像データを、前記検出した出力解像度に応じた度合いで平滑化する工程（Ｅ）と、
   前記平滑化された画像データを前記出力画像データとして出力する工程（Ｆ）と
   を備え、
   前記工程（Ｅ）は、前記平滑化されていない画素についての前記画像データと、前記平滑化された画素についての該画像データとを用いて、平滑化を行う工程である画像処理方法。
7. 請求項６記載の画像処理方法であって、
   前記工程（Ｅ）は、更に、
   前記平滑化に際して、前記画像データにノイズを付加する工程を備えている画像処理方法。
8. 第１の表色系によって表現された入力画像データを、所定の大きさの画素により構成されて第２の表色系により表現された出力画像データに変換する画像処理方法を実現するためのコンピュータプログラムであって、
   前記第１の表色系によって表現され且つ予め選択された複数の画像データを、前記第２の表色系による画像データに対応付けて、変換テーブルに記憶しておく機能（Ａ）と、
   前記各々の入力画像データを、前記変換テーブルに記憶されている第１の表色系による画像データのいずれかに変換することにより、該入力画像データの量子化を行う機能（Ｂ）と、
   前記量子化した入力画像データを、前記変換テーブルを参照することにより前記第２の表色系による画像データに変換する機能（Ｃ）と、
   前記出力画像データの画素の大きさに関わる出力解像度を検出する機能（Ｄ）と、
   前記変換された第２の表色系による画像データを、前記検出した出力解像度に応じた度合いで平滑化する機能（Ｅ）と、
   前記平滑化された画像データを前記出力画像データとして出力する機能（Ｆ）と
   をコンピュータによって実現し、
   前記機能（Ｅ）は、前記平滑化されていない画素についての前記画像データと、前記平滑化された画素についての該画像データとを用いて、平滑化を行う機能であるコンピュータプログラム。
9. 請求項８記載のこんピュータプログラムであって、
   前記機能（Ｅ）は、更に、
   前記平滑化に際して、前記画像データにノイズを付加する機能を備えているコンピュータプログラム。

Images