JP2008193266A - 画像処理装置、画像形成装置およびその制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】主走査毎に、予め定められた制約情報に基づいたＮ値化処理（Ｎは２以上の整数）を行うことにより、画像の低周波成分に依存した粒状性劣化を抑制し、高画質画像を形成する。
【解決手段】複数ノズルを備える記録ヘッドによる複数パス印字を行う際に、入力画像データに応じて、走査Ｄｕｔｙ設定部１０５で記録ヘッドの走査ごとに、ノズルごとの走査Ｄｕｔｙを算出する。ハーフトーン処理部１０８では、該算出された走査Ｄｕｔｙに対し、予め定められた制約情報に基づくＮ値化を施して形成対象となるドットパターンを作成する。この制約情報は、既に記録されたドットパターンに対して次に作成されるドットパターンの空間周波数の位相が低周波域で逆位相となるように設定されている。
【選択図】 図１

Description

本発明は画像処理装置、画像形成装置およびその制御方法に関し、特に、入力画像よりも低階調による画像形成を行うための画像処理装置、画像形成装置およびその制御方法に関する。

ワードプロセッサやパーソナルコンピュータ、ファクシミリ等の画像出力装置としては一般に、所望される文字や画像等の情報を、用紙やフィルム等のシート状の記録媒体に記録する記録装置が用いられる。このような記録装置としては様々な記録方式のものがあるが、なかでも記録媒体に記録剤を付着させることで記録媒体上に画像を形成する方式が広く実用化されており、このような方式の代表例として、インクジェット記録方式が知られている。

インクジェット記録方式を適用した記録装置においては、記録速度の向上や高画質化等を実現するために、同一色同一濃度のインクを吐出可能なインク吐出口（ノズル）の複数を集積配列したノズル群を備える。さらに、画質の向上を実現するために、同一色で濃度の異なるインクを吐出可能としたノズル群や、同一色で同一濃度のインクの吐出量を何段階かに変えて吐出可能としたノズル群が設けられる場合もある。

このような記録装置において、多値の入力画像データをドットの記録信号にあたる２値画像（またはＮ値：Ｎは２条の整数であり、入力画像データの階調数より少ない階調数）に変換する手法として、誤差拡散法が知られている。誤差拡散法によれば、ある画素で生じた２値化誤差（またはＮ値化誤差）を以降の複数画素へ拡散することにより、擬似的に階調表現を行う。

また、上述した誤差拡散法のほかに、多値の入力画像データをドットの記録信号にあたる２値画像（またはＮ値）に変換する手段として、ディザ法が知られている。ディザ法によれば、予め用意した閾値マトリクスと多値の入力データを比較してＮ値化を行なうことで、擬似的に階調表現を行う。ディザ法は誤差拡散法よりも処理が単純であるため、より高速な処理を行うことが可能となる。

上述した誤差拡散法やディザ法によって階調数が変換された画像を、実際に記録媒体上に形成する際に、その画質向上を目的として、形成順や配置を決定する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。かかる技術によれば、走査毎に誤差拡散法を適用することにより、各走査のレジストレーションが変動した場合でも、濃度ムラなどによる画像品質の低下を抑えることが可能となる。具体的には、所定の記録媒体における同一の主走査記録領域に対して異なるノズル群によって複数回主走査を行い、その主走査毎に誤差拡散法により２値（またはＮ値）画像を形成する。このように主走査毎に誤差拡散法を実施して２値（またはＮ値）画像を生成する場合、主走査内のドット配置の分散性が高く均一となる。したがって、複数の主走査によって画像が形成される際に、記録媒体の送り量や記録素子の位置などの物理的なレジストレーションが変動しても、粒状性の変化は発生しにくくなるという効果がある。さらに、複数の走査間のドット配置において相関が少ないため、レジストレーションが変動しても、紙面に対するドットの被覆率変化が低減され、濃度ムラがかなり緩和される。
特開２０００-１０３０８８号公報

しかしながら、上述した特許文献１に記載された手法によれば、主走査間のドット配置で相関性が小さいために、複数の走査によって生成される画像の低周波成分が強調されてしまうという問題がある。この低周波成分は、走査の回数が増えるほど強調されることになり、視覚上目障りな粒状性として認識されてしまう。

本発明はこのような問題を解決するためになされたものであり、以下のような機能を有する画像形成装置およびその制御方法を提供することを目的とする。すなわち、主走査毎に、予め定められた制約情報に基づいたＮ値化処理（Ｎは２以上の整数）を行うことにより、画像の低周波成分に依存した粒状性劣化を抑制し、高画質画像を形成可能とする。

上記目的を達成するための一手段として、本発明の画像形成装置は以下の構成を備える。

すなわち、複数の記録素子を備えた記録ヘッドを記録媒体上で走査することによって画像を形成する画像形成装置であって、画像データを入力する画像データ入力手段と、
該画像データに応じて、前記記録ヘッドの主走査ごとに、前記記録素子ごとの記録量を算出する走査内記録量算出手段と、前記走査内記録量算出手段で算出された記録量に対し、予め定められた制約情報に基づくＮ値化処理（Ｎは２以上の整数）を施して形成対象となるドットパターンを作成するＮ値化手段と、を有し、前記制約情報は、前記記録媒体上の同一領域に既に記録されたドットパターンに対し、前記Ｎ値化手段で作成されるドットパターンの位相が低周波域で逆位相となるように設定されていることを特徴とする。

さらに、前記制約情報は、前記記録媒体上の同一領域に既に記録されたドットパターンに対し、前記Ｎ値化手段で作成されるドットパターンの位相が高周波域で無相関となるように設定されていることを特徴とする。

本発明によれば、主走査毎に、予め定められた制約情報に基づいたＮ値化処理を行うことにより、画像の低周波成分に依存した粒状性劣化を抑制し、高画質画像を形成することが可能となる。

以下、添付の図面を参照して、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。

＜第１実施形態＞
図１は、本実施形態による画像形成システムの構成を示したブロック図である。図１において、１は画像処理装置、２はプリンタを示し、また３は制約情報演算部である。なお、画像処理装置１は例えば一般的なパーソナルコンピュータにインストールされたプリンタドライバによって実施され得る。その場合、以下に説明する画像処理装置１の各部は、コンピュータが所定のプログラムを実行することにより実現されることになる。また、別の構成としては、例えば、プリンタ２が画像処理装置１を含む構成としてもよいし、制約情報演算部３が画像処理装置１に含まれていても良い。

画像処理装置１とプリンタ２は、プリンタインタフェース又は回路によって接続されている。画像処理装置１は、画像データ入力端子１０１より印刷対象の画像データを入力し、これを入力画像バッファ１０２に格納する。色分解処理部１０３は、入力された画像データをプリンタ２が備えるインク色へ色分解する。この色分解処理に際しては、色分解用ルックアップテーブル（ＬＵＴ）１０４が参照される。走査Ｄｕｔｙ設定部１０５は、走査Ｄｕｔｙ設定用ＬＵＴ１０６に基づき、色分解処理部１０３にて分解された各インク色値をさらに走査毎の各インク色値へ変換し、走査Ｄｕｔｙバッファ１０７にそのデータを格納する。本実施形態における走査Ｄｕｔｙデータはすなわち、各走査における記録インク量を示すものである。

ハーフトーン処理部１０８は、走査Ｄｕｔｙ設定部１０５によって得られた走査毎の各色の多階調（３階調以上）値を、後述する制約情報メモリ１０９に蓄えられた値に基づいて２値画像データに変換する。

制約情報メモリ１０９には、記録される画像上のアドレスに、ドットが形成されやすいか否かを示す情報が蓄えられている。なお、制約情報メモリ１０９はインク色毎に確保するものとする。

ハーフトーン画像格納バッファ１１０には、ハーフトーン処理部１０８にて得られた各色の２値画像データが格納される。ハーフトーン画像格納バッファ１１０に格納された２値画像データは、出力端子１１１よりプリンタ２へ出力される。

プリンタ２においては、記録ヘッド２０１を記録媒体２０２に対して相対的に縦横に移動することにより、画像処理装置１にて形成された２値画像データを記録媒体上に形成する。記録ヘッド２０１としては熱転写方式、電子写真方式、インクジェット方式等のものを用いることができ、いずれも一つ以上の記録素子（インクジェット方式であればノズル）を有する。移動部２０３は、ヘッド制御部２０４の制御下で、記録ヘッド２０１を移動する。搬送部２０５は、ヘッド制御部２０４の制御下で、記録媒体を搬送する。また、インク色選択部２０６は、画像処理装置１により形成された各色の２値画像データに基づいて、記録ヘッド２０１に搭載されるインク色の中から、インク色を選択する。

制約情報演算部３は、本実施形態の特徴である、２値化処理の際に参照される制約情報を、最適化によって予め算出し、制約情報メモリ１０９に設定する。この制約情報の算出処理の詳細については後述する。

図２は、記録ヘッド２０１の構成例を示す図である。本実施形態ではシアン(Ｃ)、マゼンタ(Ｍ)、イエロー(Ｙ)、ブラック(Ｋ)の４色のインクに加え、相対的にインク濃度が低い淡シアン(Ｌｃ)、淡マゼンタ(Ｌｍ)を含めた６色のインクを、記録ヘッド２０１に搭載している。

なお、図２においては、説明を簡単にするため用紙搬送方向にノズルが一列に配置された構成を示しているが、ノズルの数、配置はこの例に限られるものではない。例えば、同一色でも吐出量が異なるノズル列を有しても良いし、同一吐出量ノズルが複数列あっても良いし、ノズルがジグザグに配置されているような構成であっても良い。また、図２ではインク色の配置順序はヘッド移動方向に一列となっているが、用紙搬送方向に一列に配置する構成であっても良い。

次に、上述した機能構成を備えた本実施形態の画像処理装置１における画像形成処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。

まず、多階調のカラー入力画像データが入力端子１０１より入力され、入力画像バッファ１０２に格納される（Ｓ１０１）。ここで入力画像データは、レッド(Ｒ)、グリーン(Ｇ)、ブルー(Ｂ)の３つの色成分によりカラー画像データを構築している。

次に、色分解処理部１０３にて、入力画像バッファ１０２に格納された多階調のカラー入力画像データに対し、色分解用ＬＵＴ１０４を用いて、ＲＧＢからＣＭＹＫ及びＬｃＬｍのインク色プレーンへの色分解処理を行う（Ｓ１０２）。本実施形態では、色分解処理後の各画素データを８ビットとして扱うが、それ以上の階調数への変換を行っても構わない。

上述したように本実施形態における記録ヘッド２０１は、６種類の各インク色を保有する。そのため、ＲＧＢのカラー入力画像データは、ＣＭＹＫＬｃＬｍ各プレーンの計６プレーンの画像データへ変換される。即ち、６種類のインク色に対応した６種類のプレーンの画像データが生成される。

以下、本実施形態における色分解処理の詳細について、図４を用いて説明する。

図４は、色分解処理部１０３における入出力データの詳細を示している。同図に示すように入力された画像データＲ'Ｇ'Ｂ'は、色分解用ＬＵＴ１０４を参照して次式の通りに、ＣＭＹＫＬｃＬｍデータへ変換される。

Ｃ＝Ｃ_ＬＵＴ_３Ｄ(Ｒ'，Ｇ'，Ｂ') ・・・(１)
Ｋ＝Ｍ_ＬＵＴ_３Ｄ(Ｒ'，Ｇ'，Ｂ') ・・・(２)
Ｙ＝Ｙ_ＬＵＴ_３Ｄ(Ｒ'，Ｇ'，Ｂ') ・・・(３)
Ｋ＝Ｋ_ＬＵＴ_３Ｄ(Ｒ'，Ｇ'，Ｂ') ・・・(４)
Ｌｃ＝Ｌｃ_ＬＵＴ_３Ｄ(Ｒ'，Ｇ'，Ｂ') ・・・(５)
Ｌｍ＝Ｌｍ_ＬＵＴ_３Ｄ(Ｒ'，Ｇ'，Ｂ') ・・・(６)
ここで、式(１)〜(６)の右辺に定義される各関数が、色分解用ＬＵＴ１０４の内容に該当する。色分解用ＬＵＴ１０４はレッド、グリーン、ブルーの３入力値から、各インク色への出力値を定める。本実施形態では、ＣＭＹＫＬｃＬｍの６色を具備する構成であるため、３入力値から６出力値を得るＬＵＴ構成となる。

以上の処理により、本実施形態における色分解処理が完了する。

図３に戻り、次に、走査Ｄｕｔｙ設定部１０５は、走査番号ｋ及び色分解データ切り出し位置としてのＹ座標を示すＹｃｕｔ(ｋ)を設定する(Ｓ１０３)。Ｙｃｕｔ(ｋ)はすなわち、走査番号ｋにおける色分解データ切り出し位置であり、ノズル上端座標に相当する。なお、走査番号ｋの初期値は１であり、処理ループ毎に１づつインクリメントされる。

ここで、１６個のノズル列を具備し、画像上の同一主走査記録領域に対して４回のスキャンで画像を形成させる４パス印字の場合を例として、色分解データ切り出し位置Ｙ座標Ｙｃｕｔの設定法を説明する。

一般的に４パス印字の場合、図５に示すように、走査番号の初期値(ｋ＝１)では、ノズル下端１／４のみを使用して画像形成を行い、走査番号ｋ＝２では走査番号ｋ＝１に対してノズル長さ１／４分紙送りしてから画像形成を行う。さらに走査番号ｋ＝３では走査番号ｋ＝２に対してノズル長さ１／４分紙送りしてから画像を形成する。このような画像形成および紙送りを繰り返して、最終出力画像が形成される。そのため、走査番号ｋ＝１の場合、ノズル上端座標に相当する色分解データ切り出し位置Ｙｃｕｔ＝−１２となる。

上述した色分解データ切り出し位置Ｙｃｕｔ(ｋ)を一般化すると、ノズル列数：Ｎｚｚｌ、パス数：Ｐａｓｓ、走査番号：ｋ、として次式で与えられる。

Ｙｃｕｔ(ｋ)＝−Ｎｚｚｌ＋(Ｎｚｚｌ／Ｐａｓｓ)×ｋ ・・・(７)
以上のようにＹｃｕｔ(ｋ)が設定されると、次に走査Ｄｕｔｙ設定部１０５は、走査Ｄｕｔｙ設定用ＬＵＴ１０６と各色分解処理プレーンの画像データに基づき、走査毎のＤｕｔｙ値を設定する(Ｓ１０４)。

走査Ｄｕｔｙ設定用ＬＵＴ１０６によれば、４パスの場合、図６に示すような値が与えられる。図６は１６ノズル、４パスの例を表しており、縦軸がノズル位置、横軸がＤｕｔｙ分割率を示す。図６によれば、Ｐ１〜Ｐ４の変曲点を４ノズル毎に設定し、その各変曲点を線形補間した１６ノズル分のＤｕｔｙ分割率が、走査Ｄｕｔｙ設定用ＬＵＴ１０６として保持されている。ここで、Ｐ１〜Ｐ４の数値は、以下のように設定される。

Ｐ１＋Ｐ２＋Ｐ３＋Ｐ４＝１．０ ・・・(８)
なお、走査Ｄｕｔｙ設定用ＬＵＴ１０６として保持される値は上記設定法に限られるものではなく、例えば変曲点を細かく設定してもよいし、ノズル毎に直接指定しても良い。 ステップＳ１０４で設定される走査Ｄｕｔｙは、図７に示すように、走査Ｄｕｔｙ設定用ＬＵＴ１０６と色分解データの積として設定される。すなわち、図７の左項に示されるように、色分解後のデータに対して、ノズルごとに設定されたＤｕｔｙ分割率を乗じることにより、その結果が図７の右項に示されるように、ノズルごとの走査Ｄｕｔｙとして設定される。これにより、実際の走査時には、ターゲットとする色分解データに対し、各ノズルは走査Ｄｕｔｙ分のみのインクを吐出して画像を形成する。

ここで本実施形態においては、対応するノズルが画像Ｙアドレスの領域外座標になるときは、走査Ｄｕｔｙを０とする。例えば、走査番号ｋ＝１では、図８に示すように、ノズル列上端３／４で画像Ｙアドレスが負になるため走査Ｄｕｔｙ値＝０が代入され、ノズル列下端１／４には有意な値が代入される。

また、色分解データ切り出し位置Ｙｃｕｔ(ｋ)は走査番号ｋによって決まるため、走査番号ｋ＝１〜７の場合、走査Ｄｕｔｙは図９に示すように決定される。図９においては、各走査番号ごとのノズル位置に対する走査Ｄｕｔｙが示されており、走査番号ごとに走査Ｄｕｔｙが異なっていることが分かる。図９における各走査Ｄｕｔｙは、色分解データと、走査Ｄｕｔｙ設定用ＬＵＴ１０６の積により定まるため、紙送りしながらＬＵＴとの積をとると、領域１の部分では、走査番号ｋ＝１〜４の４回の走査で形成される１ラスタの合計値が色分解データと同じになる。同様に領域２、３、４においても、１ラスタの合計値が色分解データと同じになる。

本実施形態においては図９に示すように走査Ｄｕｔｙが分解されるが、予めＤｕｔｙ分解閾値Ｄ_Ｔｈ3を用意しておき、該閾値と色分解データを比較する。そしてＤ_Ｔｈ3よりも色分解データ値が小さい場合（後述する式（１０）〜（１５）に相当）には、４回の走査で画像形成を行うことはせず、１〜３回の走査で画像形成を行うようにする。

上述したような走査Ｄｕｔｙ設定部１０５における走査Ｄｕｔｙ設定を、例えばシアンＣ(Ｘ，Ｙ)に限って式で詳細に表すと、以下のように与えられる。なお、Ｃ_ｄ(Ｘ，Ｙ)はアドレス(Ｘ，Ｙ)における走査Ｄｕｔｙを、Ｓ_ＬＵＴ(Ｙ)はアドレスＹにおける走査Ｄｕｔｙ設定用ＬＵＴ１０６の値をそれぞれ示す。また、０≦ｎｘ＜画像Ｘサイズ、０≦ｎｙ＜Ｎｚｚｌ（ノズル列数：この場合１６）、である。また、Ｄｕｔｙ分解閾値として、上述したＤ_Ｔｈ3に加えて、さらに小さい閾値を示すＤ_Ｔｈ2，Ｄ_Ｔｈ1（Ｄ_Ｔｈ3＞Ｄ_Ｔｈ2＞Ｄ_Ｔｈ1）が定義されている。

Ｃ(ｎｘ，Ｙｃｕｔ(ｋ)＋ｎｙ)＞Ｄ_Ｔｈ3のとき、
Ｃ_ｄ(ｎｘ，ｎｙ)＝Ｃ(ｎｘ，Ｙｃｕｔ(ｋ)＋ｎｙ)×Ｓ_ＬＵＴ(ｎｙ)・・・(９)

Ｃ(ｎｘ，Ｙｃｕｔ(ｋ)＋ｎｙ)≦Ｄ_Ｔｈ1のとき、
「走査番号ｋ＝１，５，・・・，４ｎ＋１(ｎは０以上の整数)」については
Ｃ_ｄ(ｎｘ，ｎｙ)＝Ｃ(ｎｘ，Ｙｃｕｔ(ｋ)＋ｎｙ) ・・・(１０)
「上記以外の走査番号」については
Ｃ_ｄ(ｎｘ，ｎｙ)＝０ ・・・(１１)
Ｃ(ｎｘ，Ｙｃｕｔ(ｋ)＋ｎｙ)≦Ｄ_Ｔｈ2のとき、
「走査番号ｋ＝１，５，・・・，４ｎ＋１」および
「走査番号ｋ＝２，６，・・・，４ｎ＋２」については、
Ｃ_ｄ(ｎｘ，ｎｙ)＝Ｃ(ｎｘ，Ｙｃｕｔ(ｋ)＋ｎｙ)／２ ・・・(１２)
「上記以外の走査番号」については、
Ｃ_ｄ(ｎｘ，ｎｙ)＝０ ・・・(１３)
Ｃ(ｎｘ，Ｙｃｕｔ(ｋ)＋ｎｙ)≦Ｄ_Ｔｈ3のとき、
「走査番号ｋ＝１，５，・・・，４ｎ＋１」および
「走査番号ｋ＝２，６，・・・，４ｎ＋２」および
「走査番号ｋ＝３，７，・・・，４ｎ＋３」については、
Ｃ_ｄ(ｎｘ，ｎｙ)＝Ｃ(ｎｘ，Ｙｃｕｔ(ｋ)＋ｎｙ)／３ ・・・(１４)
「上記以外の走査番号」については、
Ｃ_ｄ(ｎｘ，ｎｙ)＝０ ・・・(１５)
上記式（９）が通常のＤｕｔｙ分解処理であり、式（１０）〜（１５）が例外Ｄｕｔｙ分解処理を示す。色分解データ値がＤ_Ｔｈ1よりも小さい場合には、式（１０），（１１）で示すように１回の走査で画像形成を行うようにし、Ｄ_Ｔｈ2よりも小さい場合には、式（１２），（１３）で示すように２回の走査で画像形成を行うようにする。そして、Ｄ_Ｔｈ3よりも小さい場合には、式（１４），（１５）で示すように３回の走査で画像形成を行うようにする。

Ｌｃ(Ｘ，Ｙ)、Ｍ(Ｘ，Ｙ)、Ｌｍ(Ｘ，Ｙ)、Ｙ(Ｘ，Ｙ)、Ｋ(Ｘ，Ｙ)に対しても同様に、上記式により走査Ｄｕｔｙへの分解が行われる。

なお、本実施形態では４パスを例として説明したため、式(１０)〜(１５)のように例外のＤｕｔｙ分解処理を設定したが、例えば８パスでも同様に、Ｄｕｔｙ分解閾値Ｄ_Ｔｈ1〜Ｄ_Ｔｈ7を設定して例外のＤｕｔｙ分解処理を行う必要がある。

以上のように走査Ｄｕｔｙ設定部１０５で設定された走査Ｄｕｔｙデータは、走査Ｄｕｔｙバッファ１０７に格納される（Ｓ１０５）。すなわち、走査Ｄｕｔｙバッファ１０７は図１０に示すように、縦方向がノズル数、横方向が画像のＸサイズに相当するバンド状の走査Ｄｕｔｙデータ値を、各色毎に格納する。

次に、ハーフトーン処理部１０８において、走査Ｄｕｔｙバッファ１０７に格納された走査Ｄｕｔｙデータと、制約情報メモリ１０９に格納された制約情報データの合計値を、２レベルの階調値（２値データ）に変換するハーフトーン処理を行う（Ｓ１０６）。

制約情報メモリ１０９も図１１に示すように、縦方向がノズル数、横方向が画像のＸサイズに相当するバンド状の制約情報データ値を、各色毎に格納している。制約情報メモリ１０９には、記録される画像上のアドレスに２値画像が形成されやすいか否かを示す制約情報が、各色ごとに予め格納されている。すなわち、制約情報の値が小さいほど、その箇所にドットが形成されにくく、逆に値が大きいほどドットが形成されやすい。

以下、本実施形態における制約情報について詳細に説明する。

制約情報の値は、図１１の領域Ａ〜Ｄのそれぞれで平均が０となるように、値が設定されている。すなわち制御情報として、該当箇所にドットが形成されやすい場合には正の値が、該当箇所にドットが形成されにくい場合には負の値が設定されている。

本実施形態の制約情報は、詳細は後述するが、所定の領域同士において「低周波成分が逆位相となり」、「高周波が無相関となる」ように設定されていることを特徴とする。例えば、図１２に示すように各領域Ａ〜Ｄをそれぞれ、Ｄｍｎ_Ａ(Ｘ,Ｙ)、Ｄｍｎ_Ｂ(Ｘ,Ｙ)、Ｄｍｎ_Ｃ(Ｘ,Ｙ)、Ｄｍｎ_Ｄ(Ｘ,Ｙ)とすると、これら領域同士において以下のような関係が成立するように、制約情報が設定されている。なお、領域Ａ〜Ｄの左上座標を(０，０)とする。

・領域Ａと領域Ｂにおいて、低周波成分は逆位相、高周波成分は無相関関係となる。

Ｄｍｎ_Ａ(Ｘ,Ｙ)⇔Ｄｍｎ_Ｂ(Ｘ,Ｙ) ・・・(１６)
・領域Ａ＋Ｂと領域Ｃにおいて、低周波成分は逆位相、高周波成分は無相関関係となる。

Ｄｍｎ_Ａ(Ｘ,Ｙ)＋Ｄｍｎ_Ｂ(Ｘ,Ｙ)⇔Ｄｍｎ_Ｃ(Ｘ,Ｙ) ・・・(１７)
・領域Ａ＋Ｂ＋Ｃと領域Ｄにおいて、低周波成分は逆位相、高周波成分は無相関関係となる。

Ｄｍｎ_Ａ(Ｘ,Ｙ)＋Ｄｍｎ_Ｂ(Ｘ,Ｙ)＋Ｄｍｎ_Ｃ(Ｘ,Ｙ)⇔Ｄｍｎ_Ｄ(Ｘ,Ｙ)
・・・(１８)
ここで、本実施形態における制約情報の算出処理について詳細に説明する。本実施形態の制約情報は、２値画像最適化処理により算出された制約情報に対して、低周波逆位相化フィルタＬＰＦ_Ｓをかけることによって求められる。以下、領域Ａ〜Ｄに対する制約情報の算出処理について、図１３のブロック図および図１４のフローチャートを用いて詳細に説明する。図１３は、制約情報演算部３の構成を示すブロック図であり、図１４は制約情報演算部３における演算処理を示すフローチャートである。なお、後述する制約情報の最適化ブロックにおける説明の都合上、記録ヘッド２０１が９６個のノズル列を具備し、４パス印字を行う場合を例として説明する。ただし、上述した１６ノズルやその他のノズル数による構成であっても、同様に制約情報を設定することが可能である。

まず、図１４のステップＳ２０１において、評価フィルタ設定部３０１にて評価フィルタＦ_Ｅを設定する。最終的に、最適化後の２値画像に対して該評価フィルタＦ_Ｅをかけた画像が、本実施形態における制約情報となる。すなわち評価フィルタＦ_Ｅによって、制約情報の空間周波数特性が決定される。

評価フィルタＦ_Ｅは、ローパス(低域通過)型でも、バンドストップ(帯域阻止)型でも、バンドパス（帯域通過）型でも良いが、後述する低周波逆位相化フィルタＬＰＦ_Ｓとは別のフィルタである。

次にステップＳ２０２において、低周波逆位相化フィルタ設定部３０２にて低周波逆位相化フィルタＬＰＦ_Ｓを設定する。低周波逆位相化フィルタＬＰＦ_Ｓは、各領域Ａ〜Ｄを、式(１６)〜(１８)に示すような、所定領域の低周波成分を逆位相とする演算に使用される。この低周波を逆位相とする演算については後述する。本実施形態では、低周波逆位相化フィルタＬＰＦ_Ｓを、遮断周波数＝１０[ｃｙｃｌｅ／ｍｍ]のローパスフィルタとして説明するが、遮断周波数はこの例に限定されず、さらに低くても高くても良い。

次にステップＳ２０３において、各領域Ａ〜Ｄの最適化用の原画像を設定する。このとき、４パス９６ノズルの場合における、領域Ａ〜Ｄの原画像を設定するため、各領域Ａ〜Ｄの原画像は図１５に示すように、縦画素数Ｎ＝２４画素となる。なお、説明の簡略化のため、横画素数Ｍ＝３２画素として説明するが、もちろんこのサイズに限定されるものではない。本実施形態では原画像として、８ビットによる６４階調（黒が０、白が２５５）の画像が設定されるが、それ以外の階調値を指定しても良い。以下、領域Ａ〜Ｄの原画像をそれぞれ、ｇ_ａ、ｇ_ｂ、ｇ_ｃ、ｇ_ｄとする。

次に、ステップＳ２０４において最適化部３０３で、領域Ａの制約情報を最適化する。具体的には、評価部３０４で算出される評価値Ｉを最小化する。この評価値Ｉは下式に示すように、領域Ａの原画像ｇ_ａと、その２値画像ｂ_ａに対し、評価フィルタＦ_Ｅを畳み込んだ画像の誤差より算出される。ただし、Ｌ:ブロックサイズ、ｇ_ａ(Ｘ，Ｙ):領域Ａの原画像、ｂ_ａ(Ｘ，Ｙ):２値画像である。なお、式(１９)に示す評価関数は一例に過ぎず、他の評価関数を適用するこも可能である。

なお、
Ｏ_ＤｍｎＡ'(Ｘ，Ｙ)＝ｂ_ａ(Ｘ，Ｙ)＊Ｆ_Ｅ ・・・(２０)
ただし、＊はコンボリューション（畳み込み）を示す
以下、ステップＳ２０４における最適化について、図１６のフローチャートを用いて詳細に説明する。本実施形態においては、制約情報の最適化に遺伝的アルゴリズムを用いるが、その他の最適化アルゴリズムを適用しても良い。なお、遺伝的アルゴリズムは周知であるため、詳細な説明は割愛する。

最適化部３０３にて最適化処理を行う際は、画像を小さなブロックに分けて最適化する。これは、最適化するサイズが大きいと、最適解を見つけるまでに多大な時間を要してしまうためである。ブロックサイズは、領域Ａ〜Ｄのサイズの約数とする。以下、図１７に示すように、ブロックサイズをＬ×Ｌ、最適化対象領域の画像全体のサイズをＮ×Ｍ(Ｎ、ＭはＬの整数倍)として説明するが、本実施形態ではＬ＝８、Ｎ＝２４、Ｍ＝３２とする。なお、本実施形態では図１７に示すように、画像の左上から順次最適化処理を行っていく例を説明するが、その他の順番で最適化を行っても良い。

まずステップＳ３０１において、画像全範囲(Ｎ×Ｍサイズ)の最適化が終了したか否かの判定を行う。終了した場合はステップＳ３０８へ、未終了である場合はステップＳ３０２へ進む。

ステップＳ３０２では、Ｐ個のＬ×Ｌブロックについての初期ランダム画像を生成する。このランダム画像の生成は、遺伝的アルゴリズムにおいてＰ個の初期集団を生成することと等価である。ここで集団とは、個体（遺伝的アルゴリズムにおける染色体）の集まりを示す。図１８に、８×８の初期ランダム画像の例を示す。同図において、遺伝子:１に相当するのが白画素、遺伝子:０に相当するのが黒画素である。

次にステップＳ３０３において、Ｐ個の画像に対する評価値Ｉを算出する。この評価は、最適化ブロックの位置によって評価方法が異なる。図１７のように、画像の左上から順次最適化することを考えると、図１９に示すように、ブロックの位置によって周辺画像の扱い方が異なる。これは、評価フィルタＦ_Ｅによる畳み込み処理を行うにあたり、周辺に余分な画素が必要となるためである。さらには、得られる画像に不連続性を持たせないようにする意味もある。

例えば、図１９に示すブロック番号１のブロックを最適化する場合、既に最適化済みのブロックは存在しない。したがって、ブロックの左と上の部分はブロック画像を鏡のように反転した画像（以下、鏡反転画像）を配置し、右と下の位置には原画像ｇ_ａを配置して、畳み込みを行う。

次のブロック番号２のブロックを最適化する場合、左隣のブロックは既に最適化済みである。したがって、左隣には既に最適化した画像を配置し、上には鏡反転画像を配置し、さらに、右と下には原画像ｇ_ａを配置して、畳み込みを行う。なお、既最適化ブロックの画像と、入力原画像は配置するのみであい、最適化途中においてその内容は変化しないが、当然ながら鏡反転画像は最適化途中の反転画像であるので、最適化途中に常に変化する。

遺伝的アルゴリズムは、適応度が大きい個体を探索するアルゴリズムであるため、評価値が小さいほど大きな適応度を持たせる必要がある。このために、適応度Ｆを例えば以下のように設定する。なお、βは正の定数、Ｉｍａｘはその世代における集団が持つ最大の評価値（最も評価値が悪い個体の値）である。

Ｆ＝(Ｉｍａｘ−Ｉ)＋β ・・・(２１)
なお、評価値Ｉから適応度Ｆへの変換式は式(２１)に限るものではなく、シグモイド関数などを用いて、評価値Ｉが小さくなるほど適応度Ｆを大きくするようにしても良い。

以上のように評価値Ｉが算出されると、次にステップＳ３０４において、ブロック画像に対する最適化が終了したか否かを判定する。終了した場合は次のブロックの処理へ移行するためにステップＳ３０１へ進むが、未終了である場合はステップＳ３０５へ進む。

ステップＳ３０５においては、遺伝的アルゴリズムの選択を行う。遺伝的アルゴリズムの選択は、適応度Ｆの大きな個体を次の世代に残す処理である。適応度Ｆが大きいほど選択される確率が大きくなるように、ルーレットルールを設定する。この他、トーナメント方式による選択を行っても良い。なお、ルーレットルールやトーナメント方式は、遺伝的アルゴリズムにおける周知の処理であるから、ここでは説明を省略する。

次にステップＳ３０６において、ステップＳ３０５で選択された個体同士を交叉確率ｐｃ(０≦ｐｃ≦１)で交叉させる。この交叉としては図２０に示すような縦交叉と横交叉がある。該交叉における交叉位置と、縦交叉と横交叉のいずれを行うかは、ランダムに切り替えられる。

次にステップＳ３０７において、突然変異確率ｐｍ(０≦ｐｍ≦１)で個体を突然変異させる。この突然変異としては図２１に示すように、白画素を黒画素に反転する操作を行う。なお、対象画素が黒画素であればこれを白画素に反転させる。突然変異の位置はランダムに決定される。突然変異が終了すると、処理はステップＳ３０３に戻る。

一方、ステップＳ３０８では、最適化が終了した２値画像ｂ_ａに対し、下式に示すように評価フィルタＦ_Ｅをかける。評価フィルタＦ_Ｅをかけた後に得られるＯ_ＤｍｎＡは多値（多階調）の画像となる。

Ｏ_ＤｍｎＡ(Ｘ，Ｙ)＝ｂ_ａ(Ｘ，Ｙ)＊Ｆ_Ｅ ・・・(２２)
さらに、Ｏ_ＤｍｎＡの平均値（ＤＣ成分）を０にするため、下式に示すように、Ｏ_ＤｍｎＡの平均値Ａｖｅ_Ａを減算して領域Ａの最終的な制約情報Ｄｍｎ_Ａを算出する。

Ｄｍｎ_Ａ(Ｘ，Ｙ)＝Ｏ_ＤｍｎＡ(Ｘ，Ｙ)−Ａｖｅ_Ａ ・・・(２３)
以上で、図１４のステップＳ２０４における領域Ａの最適化が終了する。

次にステップＳ２０５において、領域Ａの制約情報における低周波成分を、原画像Ｂから減算する。すなわち、まず下式に示すように、領域Ａの制約情報Ｄｍｎ_Ａに対し、上述した低周波逆位相化フィルタＬＰＦ_Ｓをかけて、領域Ａの制約情報の低周波成分Ｄｍｎ_Ａ_Ｆを算出する。

Ｄｍｎ_Ａ_Ｆ(Ｘ，Ｙ)＝Ｄｍｎ_Ａ(Ｘ，Ｙ)＊ＬＰＦ_Ｓ ・・・(２４)
次に下式に示すように、制約情報の低周波成分Ｄｍｎ_Ａ_Ｆを領域Ｂの原画像ｇ_ｂから減算して、領域Ｂの補正後データｇ_ｂ'を算出する。

ｇ_ｂ'(Ｘ，Ｙ)＝ｇ_ｂ(Ｘ，Ｙ)−Ｄｍｎ_Ａ_Ｆ(Ｘ，Ｙ) ・・・(２５)
次にステップＳ２０６では、最適化部３０３で領域Ｂの制約情報を最適化する。具体的には、評価部３０４で算出される評価値Ｉを最小化する。この評価値Ｉは、領域Ｂの補正後画像ｇ_ｂ'と、その２値画像ｂ_ｂに対し、評価フィルタＦ_Ｅを畳み込んだ画像の誤差より算出される。なお、ステップＳ２０６における処理は、上述したステップＳ２０４（すなわち図１６のフローチャート）と同様の処理であるため、説明を省略する。

ステップＳ２０６では、領域Ｂの最終的な制約情報Ｄｍｎ_Ｂが算出される。この時点で、領域Ａの制約情報Ｄｍｎ_Ａと、領域Ｂの制約情報Ｄｍｎ_Ｂが算出されたことになる。ここでＤｍｎ_Ｂは、式(２５)に示すように、Ｄｍｎ_Ａの低周波成分が減算されたデータに対して、誤差を最小化するように最適化されるため、Ｄｍｎ_ＡとＤｍｎ_Ｂの低周波成分は互いに逆位相となる。なお、Ｄｍｎ_ＡとＤｍｎ_Ｂの低周波成分はいずれも、１０[ｃｙｃｌｅ／ｍｍ]以下である。

図２２に、Ｄｍｎ_ＡとＤｍｎ_Ｂのクロススペクトルを算出し、空間周波数毎の位相差を算出したグラフを示す。図２２には、空間周波数とＤｍｎ_Ａ、Ｄｍｎ_Ｂの平均位相差関係が示されており、１０[ｃｙｃｌｅ／ｍｍ]以下の低周波域では完全に逆位相ではないものの、逆位相に近い値となっていることが分かる。また、１０[ｃｙｃｌｅ／ｍｍ]以上の高周波域では逆位相と同位相の中間値となり、位相差が無相関となっていることが分かる。すなわち、式(１６)に示した関係が満足されていることが分かる。

次にステップＳ２０７において、領域Ａ，Ｂの制約情報における低周波成分を、原画像Ｃから減算する。すなわち、まず下式に示すように、領域Ｂの制約情報Ｄｍｎ_Ｂに対し、上述した低周波逆位相化フィルタＬＰＦ_Ｓをかけて、領域Ｂの制約情報の低周波成分Ｄｍｎ_Ｂ_Ｆを算出する。

Ｄｍｎ_Ｂ_Ｆ(Ｘ，Ｙ)＝Ｄｍｎ_Ｂ(Ｘ，Ｙ)＊ＬＰＦ_Ｓ ・・・(２６)
次に次式に示すように、領域ＡおよびＢの制約情報の低周波成分Ｄｍｎ_Ａ_ＦおよびＤｍｎ_Ｂ_Ｆを、領域Ｃの原画像ｇ_ｃから減算して、領域Ｃの補正後データｇ_ｃ'を算出する。

ｇ_ｃ'(Ｘ，Ｙ)＝ｇ_ｃ(Ｘ，Ｙ)−Ｄｍｎ_Ａ_Ｆ(Ｘ，Ｙ)
−Ｄｍｎ_Ｂ_Ｆ(Ｘ，Ｙ) ・・・(２７)
次にステップＳ２０８では、最適化部３０３で領域Ｃの制約情報を最適化する。具体的には、評価部３０４で算出される評価値Ｉを最小化する。この評価値Ｉは、領域Ｃの補正後画像ｇ_ｃ'と、その２値画像ｂ_ｃに対し、評価フィルタＦ_Ｅを畳み込んだ画像の誤差より算出される。なお、ステップＳ２０８における処理は、上述したステップＳ２０４（すなわち図１６のフローチャート）と同様の処理であるため、説明を省略する。

ステップＳ２０８では、領域Ｃの最終的な制約情報Ｄｍｎ_Ｃが算出される。ここでＤｍｎ_Ｃは、式(２７)に示すように、Ｄｍｎ_ＡとＤｍｎ_Ｂの低周波成分が減算されたデータに対して、誤差を最小化するように最適化される。したがって、Ｄｍｎ_Ａ＋Ｄｍｎ_ＢとＤｍｎ_Ｃの低周波成分は互いに逆位相となる。

この場合、Ｄｍｎ_Ａ＋Ｄｍｎ_ＢとＤｍｎ_Ｃのクロススペクトルから算出される空間周波数毎の位相差も、上述した図２２と同様の傾向を示す。よって、式(１７)に示した関係が満足されていることが分かる。

次にステップＳ２０９において、領域Ａ，Ｂ，Ｃの制約情報における低周波成分を、原画像Ｄから減算する。すなわち、まず下式に示すように、領域Ｃの制約情報Ｄｍｎ_Ｃに対し、上述した低周波逆位相化フィルタＬＰＦ_Ｓをかけて、領域Ｃの制約情報の低周波成分Ｄｍｎ_Ｃ_Ｆを算出する。

Ｄｍｎ_Ｃ_Ｆ(Ｘ，Ｙ)＝Ｄｍｎ_Ｃ(Ｘ，Ｙ)＊ＬＰＦ_Ｓ ・・・(２８)
次に次式に示すように、領域Ａ，Ｂ，Ｃの制約情報の低周波成分Ｄｍｎ_Ａ_Ｆ，Ｄｍｎ_Ｂ_Ｆ，Ｄｍｎ_Ｃ_Ｆを、領域Ｄの原画像ｇ_ｄから減算して、領域Ｄの補正後データｇ_ｄ'を算出する。

ｇ_ｄ'(Ｘ,Ｙ)＝ｇ_ｄ(Ｘ,Ｙ)−Ｄｍｎ_Ａ_Ｆ(Ｘ,Ｙ)
−Ｄｍｎ_Ｂ_Ｆ(Ｘ,Ｙ)
−Ｄｍｎ_Ｃ_Ｆ(Ｘ,Ｙ) ・・・(２９)
次にステップＳ２１０では、最適化部３０３で領域Ｄの制約情報を最適化する。具体的には、評価部３０４で算出される評価値Ｉを最小化する。この評価値Ｉは、領域Ｄの補正後画像ｇ_ｄ'と、その２値画像ｂ_ｄに対し、評価フィルタＦ_Ｅを畳み込んだ画像の誤差より算出される。なお、ステップＳ２１０における処理は、上述したステップＳ２０４（すなわち図１６のフローチャート）と同様の処理であるため、説明を省略する。

ステップＳ２１０では、領域Ｄの最終的な制約情報Ｄｍｎ_Ｄが算出される。ここでＤｍｎ_Ｄは、式(２９)に示すように、Ｄｍｎ_Ａ，Ｄｍｎ_Ｂ，Ｄｍｎ_Ｃの低周波成分が減算されたデータに対して、誤差を最小化するように最適化される。したがって、Ｄｍｎ_Ａ＋Ｄｍｎ_Ｂ＋Ｄｍｎ_ＣとＤｍｎ_Ｄの低周波成分は互いに逆位相となる。

この場合、Ｄｍｎ_Ａ＋Ｄｍｎ_Ｂ＋Ｄｍｎ_ＣとＤｍｎ_Ｄのクロススペクトルから算出される空間周波数毎の位相差も、上述した図２２と同様の傾向を示す。よって、式(１８)に示した関係が満足されていることが分かる。

以上で領域Ａ〜Ｄの制約情報の設定算出が終了する。本実施形態ではこのように算出された制約情報が、制約情報メモリ１０９に各色毎に予め格納されているのである。

以上説明したように本実施形態においては、所定の領域間の濃度分布において低周波域で逆位相を、高周波域で位相の無相関を実現するような制約情報を設定する。ここで、低周波成分のみを逆位相とする理由について、図２３を参照して説明する。

図２３はレジストレーションズレ（以下、レジズレ）に対する印刷画像の変化を、高周波領域と低周波領域に分けて模式的に表した図である。まず、印刷画像の高周波領域について考える。先に配置された濃度分布とあごに配置された濃度分布が逆位相となる場合（２３０１）は、レジズレなしの時に濃度分布の山谷が補間されており、ドットが紙面を満遍なく埋めるため紙白部分が発生しづらい。そのため濃度が高くなるが、例えばわずかに（図２３では２０μｍ）がズレただけで、互いの濃度分布が重なる傾向になり、紙白部分が見えやすくなって濃度が薄くなる傾向になる。すなわち、印刷画像上、高周波成分で濃度分布が逆位相となると、レジズレに対する濃度耐性が低くなる。しかし、高周波成分で濃度分布が無相関となる場合（２３０２）は、多少レジズレが発生しても濃度は変わりづらく、粒状性悪化もほとんど起こらない。

一方、印刷画像の低周波領域については、濃度分布が逆位相となる場合（２３０３）、視覚上目障りな低周波成分が少なくなり粒状性悪化が抑制される。さらに、多少レジズレが発生しても分布上の山谷の関係がほとんど変わらないので、濃度耐性は強い。しかし、低周波成分で濃度分布を無相関とする場合（２３０４）は、レジズレの発生の有無に関わらず、低周波成分が画像上に現れてしまうため、粒状性が悪化してしまう。

以上のように図２３によれば、印刷画像上のレジズレに対して濃度ムラ耐性が強く、かつ粒状性を良好とするためには、走査間において以下の２点を実現することが重要となることが分かる。すなわち、１）視覚上目障りな低周波成分は逆位相にする。２）高周波成分は逆位相にせず、無相関関係にする。

このような理由により本実施形態においては、制約情報メモリ１０９に予め格納しておく制約情報値を、所定の領域同士において「低周波成分が逆位相となり」、「高周波が無相関となる」ように設定する。

続いて、本実施形態において所定の領域間における関係を式(１６)〜(１８)のように定める理由を、図５に示す領域１を例として、図１１に基づいて用いて説明する。

図５の領域１に注目すると、まず初めにドットが形成されるのは、走査番号ｋ＝１の場合におけるノズル上端から３／４〜４／４の部分であり、この部分は図１１の領域Ａに該当する。そして、２回目にドットが形成されるのは、走査番号ｋ＝２の場合におけるノズルの２／４〜３／４の部分であり、この部分は図１１の領域Ｂに該当する。すなわち、画像形成順としては、まず図１１の領域Ａが形成され、その後、領域Ｂが形成される。よって、式(１６)のように、領域Ａの値と領域Ｂの値が低周波領域で逆位相となり、高周波領域で無相関となるよう設定するのである。

また、３回目にドットが形成されるのは、走査番号ｋ＝３の場合におけるノズル上端から１／４〜２／４の部分であり、該部分は図１１の領域Ｃに該当する。よって、画像形成順としては必ず、領域Ａ，Ｂの形成後に、領域Ｃが形成される。よって、式(１７)のように、領域Ａ，Ｂの合計値と領域Ｃの値が低周波領域で逆位相となり、高周波領域で無相関となるよう設定するのである。

同様に、４回目にドットが形成されるのは領域Ｄであるため、式(１８)のように、領域Ａ，Ｂ，Ｃの合計値と領域Ｄの値が低周波領域で逆位相となり、高周波領域で無相関となるよう設定するのである。

以下、上述した制約情報に基づく、ステップＳ１０６のハーフトーン処理について詳細に説明する。本実施形態におけるハーフトーン処理は、多値の入力画像データを２値画像（または２値以上で入力階調数より少ない階調数の画像）に変換する処理として、例えば周知の誤差拡散法を用いる。以下、本実施形態におけるハーフトーン処理について、図２４のブロック図と図２５のフローチャートを用いて詳細に説明するが、説明を簡略化するため、４パス印字、走査番号ｋ＝１におけるシアンのハーフトーン処理を例として説明する。図２４は、ハーフトーン処理部１０８の詳細構成を示すブロック図であり、図２５はハーフトーン処理部１０８におけるハーフトーン処理の詳細を示すフローチャートである。

まず図２５に示すステップＳ４０１において、シアンの走査Ｄｕｔｙと制約情報の合計を入力する。すなわち、図２４に示す制約情報加算部４０１において、シアン走査ＤｕｔｙであるＣ_ｄとシアン制約情報Ｃ_ｒの合計値データＩｃを以下のように算出する。ただし、走査番号ｋ＝１のとき、制約情報Ｃ_ｒは全て０である。

Ｉｃ＝Ｃ_ｄ＋Ｃ_ｒ ・・・(３０)
次にステップＳ４０２において、誤差拡散処理用に累積誤差を加算する。以下、累積誤差の加算処理について詳細に説明する。

本実施形態においては、誤差拡散処理のための誤差拡散係数として、図２６に示すようにＫ１〜Ｋ４の４つの係数を持つとする。例えば、Ｋ１＝７／１６、Ｋ２＝３／１６、Ｋ３＝５／１６、Ｋ４＝１／１６とする。ただし、拡散係数は上記のように固定とする必要はなく、階調に応じて（例えばＣ_ｄに応じて）変更させても良いし、上記４係数に限らずさらに多くの係数を持たせても良い。

このような誤差拡散係数により誤差を拡散、累積するために、ハーフトーン処理部１０８では累積誤差ラインバッファをシアンに対して４組確保し（４０２〜４０５）、使用する累積誤差ラインバッファを走査番号ごとに、例えば以下のように切り替える。

「走査番号ｋ＝１，５，・・・，４ｎ＋１(ｎは０以上の整数)のとき」
シアン（４ｎ＋１）累積誤差ラインバッファ４０２を使用
「走査番号ｋ＝２，６，・・・，４ｎ＋２のとき」
シアン（４ｎ＋２）累積誤差ラインバッファ４０３を使用
「走査番号ｋ＝３，７，・・・，４ｎ＋３のとき」
シアン（４ｎ＋３）累積誤差ラインバッファ４０４を使用
「走査番号ｋ＝４，８，・・・，４ｎ＋４のとき」
シアン（４ｎ＋４）累積誤差ラインバッファ４０５を使用
なお、各シアン累積誤差ラインバッファ４０２，４０３，４０４，４０５はそれぞれ、図２７の２７０１〜２７０４に示す４組の記憶領域からなる。すなわち、「Ｅｃ1_0，Ｅｃ1(ｘ)」、「Ｅｃ2_0，Ｅｃ2(ｘ)」、「Ｅｃ3_0，Ｅｃ3(ｘ)」、「Ｅｃ4_0，Ｅｃ4(ｘ)」の４組である。例えば、シアン（４ｎ＋１）累積誤差バッファ４０２は、１個の記憶領域Ｅｃ1_0と、入力画像の横画素数Ｗと同数の記憶領域Ｅｃ1_(ｘ)（ｘ＝１〜Ｗ）を有する。また、各シアン累積誤差ラインバッファ４０２，４０３，４０４，４０５はそれぞれ、走査番号ｋ＝１，２，３，４の処理開始時のみ、全て初期値０で初期化されている。例えば走査番号ｋ＝５の処理開始時には、（４ｎ＋１）累積誤差バッファ４０２は初期化されない。

本実施形態では、１色あたり上述した４組の累積誤差ラインバッファが必要になるため、これを６色分用意する必要がある。すなわち、合計４×６＝２４組のラインバッファが必要になる。

ここでは、走査番号ｋ＝１についてのハーフトーン処理を例として説明するため、シアン（４ｎ＋１）累積誤差バッファ４０２を使用して誤差拡散処理を実施するとする。すなわち、累積誤差加算部４０６において、走査Ｄｕｔｙと制約情報の合計である入力データ値に対して、入力画素データの横画素位置ｘに対応する誤差Ｅｃ1(ｘ)が加算される。即ち、入力された注目データをＩｃ、累積誤差加算後のデータをＩｃ'とすると、以下の式が成り立つ。

Ｉｃ'＝Ｉｃ＋Ｅｃ1(ｘ) ・・・(３１)
次にステップＳ４０３において、閾値選択部４０７は閾値Ｔを選択する。閾値Ｔは、例えば以下のように設定される。

Ｔ＝１２８ ・・・(３２)
或いは、ドット生成遅延を回避するため、平均量子化誤差が小さくなるよう、Ｃ_dに応じて閾値Ｔを以下のように細かく変更しても良い。

Ｔ＝ｆ(Ｃ_d) ・・・(３３)
次にステップＳ４０４において、量子化部４０８は、誤差加算後の画素データＩｃ'と閾値Ｔを比較し、ドットの２値化結果であるＯｕｔ_ｃを決定する。その規則は次の通りである。

Ｉｃ'＜Ｔのとき、
Ｏｕｔ_ｃ＝０ ・・・(３４)
Ｉｃ'≧Ｔのとき、
Ｏｕｔ_ｃ＝２５５ ・・・(３５)
次にステップＳ４０５において、誤差演算部４０９は、注目画素Ｉｃに誤差を加算した画素データＩｃ'と、出力画素値Ｏｕｔ_ｃとの差分Ｅｒｒ_ｃを、次のように算出する。

Ｅｒｒ_ｃ(ｘ)＝Ｉｃ'−Ｏｕｔ_ｃ ・・・(３６)
次にステップＳ４０６において、誤差拡散部４１０が誤差を拡散する。即ち、シアン（４ｎ＋１）累積誤差ラインバッファ４０２を用いて、横画素位置ｘに応じた誤差Ｅｒｒ_ｃ(ｘ)の拡散処理が、以下のように行われる。

Ｅｃ1(ｘ＋１)←Ｅｃ1(ｘ＋１)＋Ｅｒｒ_c(ｘ)×７／１６ (ｘ＜W)
Ｅｃ1(ｘ−１)←Ｅｃ1(ｘ−１)＋Ｅｒｒ_c(ｘ)×３／１６ (ｘ＞１)
Ｅｃ1(ｘ)←Ｅｃ1_0＋Ｅｒｒ_c(ｘ)×５／１６ (１＜ｘ＜Ｗ)
Ｅｃ1(ｘ)←Ｅｃ1_0＋Ｅｒｒ_c(ｘ)×８／１６ (ｘ＝１)
Ｅｃ1(ｘ)←Ｅｃ1_0＋Ｅｒｒ_c(ｘ)×１３／１６ (ｘ＝Ｗ)
Ｅｃ1_0←Ｅｒｒ_c(x)×１／１６ (ｘ＜Ｗ)
Ｅｃ1_0←０ (ｘ＝Ｗ)
・・・(３７)
以上で、走査番号ｋ＝１のシアン１画素分の２値化（量子化値０，２５５）が完了する。

以上説明したステップＳ４０１〜Ｓ４０６の処理を、バンド内のアドレス(０，０)〜(Ｗ−１，Ｎｚｚｌ−１)まで行う（Ｓ４０７）ことにより、ハーフトーン画像データのドット位置、すなわちドットのオン／オフを決定することができる。

なお、以上は走査番号ｋ＝１について説明したが、走査番号ｋ＝２〜４については、それぞれのシアン累積誤差ラインバッファ４０３〜４０５を用いて上記ハーフトーン処理を行う。走査番号ｋ＝５の処理では、走査番号ｋ＝１と同じシアン（４ｎ＋１）累積誤差ラインバッファ４０２を、初期化せずに（全０を代入せずに）そのまま用いる。これは図２８に示すように、走査番号ｋ＝１と走査番号ｋ＝５の印字領域が上下に隣接しているため、保存されている累積誤差をそのまま、隣接下の領域に適用するためである。もしも、ｋ＝５でシアン累積誤差ラインバッファ４０２を初期化すると、ｋ＝１と隣接する境界部で誤差が保存されなくなり、ドットの連続性が保てなくなってしまう。

図３に戻り、以上説明したようにステップＳ１０６におけるハーフトーン処理が終了すると、次に、ハーフトーン処理後の２値画像データはハーフトーン画像格納バッファ１１０に格納される（Ｓ１０７）。ここで図２９に、走査番号ｋ＝１の走査Ｄｕｔｙをハーフトーン処理した結果が、ハーフトーン画像格納バッファ１１０に格納された様子を示す。同図に示されるようにハーフトーン画像格納バッファ１１０には、走査Ｄｕｔｙの画素位置に対応する（ノズル数：Ｎｚｚｌ）×（画像Ｘサイズ：Ｗ）分の２値画像データが格納される。

以上により、走査番号ｋ＝１でのハーフトーン処理が終了し、その結果、各色分の一回のヘッド動作で形成される２値画像が、各色分のハーフトーン画像格納バッファ１１０に格納されることになる。

次に、ハーフトーン画像格納バッファ１１０に蓄えられた、縦方向がノズル数（Ｎｚｚｌ）、横方向が画像のＸサイズ（Ｗ）に相当するバンドデータが、画像出力端子１１１より出力される（Ｓ１０８）。

次にステップＳ１０９において、ハーフトーンデータを受けたプリンタ２では、該画像データに適合するインク色が選択され、印字動作が開始される。ステップＳ１０９においては、記録ヘッド２０１が記録媒体に対して左から右に移動しながら、一定の駆動間隔で各ノズルを駆動して記録媒体上に画像を記録する主走査を１回行う。さらに該主走査が終了すると、主走査と垂直方向の走査である副走査が１回行なわれる。

次にステップＳ１１０において、全ての走査が終了したか否かの判定を行う。終了した場合には一連の画像形成処理が完了し、終了していない場合にはステップＳ１０３に戻る。以上により、処理の全てが終了する。

以上説明したように本実施形態によれば、主走査毎に２値化処理を実施する記録方式において、単一の主走査内で形成される出力ドット配置に高い分散性を持たせて、レジストレーションズレに対する粒状性劣化を抑制する際に、さらに以下の効果を得る。すなわち、複数領域間の出力ドット配置においては、低周波成分を逆位相にすることで、レジストレーションズレの発生有無に関わらず良好な粒状性を確保する。さらに、高周波成分では相関を少なくしてランダム性を持たせることで、レジストレーションズレによる濃度ムラを低減することが可能となる。

具体的には、記録媒体上の同一領域において、既に記録された同一色ドットパターンの低周波成分を常に逆位相にするよう、走査ごとのドットパターンを誤差拡散法で形成する。このときに参照される制約情報を、低周波成分を逆位相とし、高周波成分を無相関にするように、遺伝的アルゴリズムにて予め算出しておく。すなわち式(３０)に示すように、該制約情報Ｃ_ｒを入力データＣ_ｄに反映させることによって、低周波成分を逆位相とし、高周波成分を無相関にする。これにより、印刷画像上のレジズレに対して濃度ムラ耐性が強く、かつ粒状性を良好とすることが可能となる。

なお、低周波成分を逆位相とし、高周波成分を無相関となることの実現は、本実施形態の手法に限られるものではない。他の手法として、低周波成分を取り出した制約情報を、例えば閾値や量子化誤差に反映させても良い。

また、本実施形態ではハーフトーン処理として誤差拡散法を用いる例を示したが、これに代えて平均誤差最小法を用いても良い。

また、制約情報を制約情報メモリ１０９に保持する例を示したが、走査Ｄｕｔｙ設定用ＬＵＴ１０６内に制約情報を保持するような構成であっても良い。

＜第２実施形態＞
以下、本発明に係る第２実施形態について説明する。上述した第１実施形態では、ハーフトーン処理部１０８にて誤差拡散処理を行う例を説明した。第２実施形態では、誤差拡散法に代えてディザ法を用いる例を示す。上述したように、ディザ法は誤差拡散法に比べて高速に処理を行えるため、第２実施形態では高速処理が可能となり、さらに第１実施形態と同様の制約情報を用いるため、第１実施形態と同様の効果が得られる。

第２実施形態における画像形成装置の詳細構成は、ハーフトーン処理部１０８以外は第１実施形態と同様である。以下では説明を簡略化するため、第１実施形態と同様に４パス印字、走査番号ｋ＝１におけるシアンのハーフトーン処理の詳細について、図３０のブロック図と図３１のフローチャートを用いて説明する。図３０は、第２実施形態におけるハーフトーン処理部１０８の詳細構成を示すブロック図であり、図３１は第２実施形態におけるハーフトーン処理の詳細を示すフローチャートである。

まず図３１に示すステップＳ５０１において、図３０に示す制約情報加算部５０１で下式に示すように、シアン走査ＤｕｔｙであるＣ_ｄと、シアン制約情報であるＣ_ｒの合計値データＩｃを算出する。ただし、走査番号ｋ＝１の制約情報Ｃ_ｒは全て０である。

Ｉｃ＝Ｃ_ｄ＋Ｃ_ｒ ・・・(３８)
次にステップＳ５０２で量子化部５０３において、上記I_ｃとしきい値マトリクス５０２の該当要素値との比較を行い、ステップＳ５０３にて２値化データを出力する。ここで図３２に、第２実施形態におけるディザ処理による２値化の概要を示す。このときの２値化の規則は、しきい値マトリクス５０２の要素値Ｔｈ（０〜２５５）が以下のように表される。なお、Ｔｈは図３２に示すように、印刷画像上のアドレスに対応した閾値群である。

Ｉ_ｃ≦Ｔｈのとき、 Ｏｕｔ_ｃ＝０ ・・・(３９)
Ｔｈ＜Ｉ_ｃのとき、 Ｏｕｔ_ｃ＝２５５ ・・・(４０)
第２実施形態におけるＴｈとしては、周知のしきい値マトリクスを使用すれば良い。例えばＢａｙｅｒ配列であっても良いし、ドット集中型であっても良いし、ブルーノイズマスク配列であっても良い。また、しきい値マトリクス５０２は、走査番号毎に異なるマトリクスを用いても良いし、常に同一のマトリクスを用いても良い。

そしてステップＳ５０４において、上述したステップＳ５０１〜Ｓ５０３の処理をバンド内のアドレス(０，０)〜(Ｗ−１，Ｎｚｚｌ−１)まで行なうことによって、ハーフトーンデータのドット位置が決定される。これにより、走査番号ｋ＝１でのハーフトーン処理が終了し、その結果、各色分の１回のヘッド動作で形成される２値画像が、各色分のハーフトーン画像格納バッファ１１０に格納される。

以上説明したように第２実施形態によれば、ハーフトーン処理を誤差拡散に代えてディザ法で行うことによって、第１実施形態に比べて高速処理を可能としつつ、第１実施形態と同様にレジズレに対する耐性を持った高画質な画像形成が可能となる。

＜他の実施形態＞
上述した各実施形態では、所定方向に配列された複数のノズルを有する記録ヘッドをノズルの配列方向と交差する方向に記録媒体上で走査させて、記録媒体にインクを吐出することで画像を形成するインクジェット記録方式を用いた画像処理装置を説明した。しかしながら本発明は、インクジェット方式以外の他の方式に従って記録を行う記録装置（例えば熱転写方式や電子写真方式）に対しても適用できる。この場合、インク滴を吐出するノズルはドットを記録する記録素子やレーザー発光素子に対応することとなる。

また本発明は例えば、記録媒体の記録幅に対応する長さの記録ヘッドを有し、記録ヘッドに対して記録媒体を移動させて記録を行う、いわゆるフルライン型の記録装置などにも適用できる。

本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体(記録媒体)等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮像装置、webアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

尚本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。なお、この場合のプログラムとは、実施形態において図に示したフローチャートに対応したプログラムである。

従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、OSに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。

プログラムを供給するための記録媒体としては、以下に示す媒体がある。例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、MO、CD-ROM、CD-R、CD-RW、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM、DVD(DVD-ROM，DVD-R)などである。

プログラムの供給方法としては、以下に示す方法も可能である。すなわち、クライアントコンピュータのブラウザからインターネットのホームページに接続し、そこから本発明のコンピュータプログラムそのもの(又は圧縮され自動インストール機能を含むファイル)をハードディスク等の記録媒体にダウンロードする。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるWWWサーバも、本発明に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してCD-ROM等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせることも可能である。すなわち該ユーザは、その鍵情報を使用することによって暗号化されたプログラムを実行し、コンピュータにインストールさせることができる。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。さらに、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOSなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、実行されることによっても、前述した実施形態の機能が実現される。すなわち、該プログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行うことが可能である。

本発明に係る一実施形態における画像形成システムの構成を示すブロック図である。 本実施形態のプリンタにおける記録ヘッドの構成例を示す図である。 本実施形態における画像形成処理を示すフローチャートである。 本実施形態の色分解処理部における入出力データの詳細を示す図である。 本実施形態における１６ノズル、４パス印字による画像形成の概要を示す図である。 本実施形態における走査Ｄｕｔｙ設定用ＬＵＴに保持されたＤｕｔｙ分割率の一例を示す図である。 本実施形態における走査Ｄｕｔｙの設定方法の概要を示す図である。 本実施形態における走査Ｄｕｔｙの設定方法の概要を示す図である。 本実施形態における走査Ｄｕｔｙの設定方法の概要を示す図である。 本実施形態における走査Ｄｕｔｙバッファのバンド構成例を示す図である。 本実施形態における制約情報メモリのバンド構成例を示す図である。 本実施形態における制約情報メモリの領域分割例を示す図である。 本実施形態における制約情報演算部の構成を示すブロック図である。 本実施形態における制約情報演算処理を示すフローチャートである。 本実施形態における制約情報メモリの領域ごとの原画像例を示す図である。 本実施形態における制約情報メモリ領域の最適化処理を示すフローチャートである。 本実施形態の最適化処理における最適化ブロックサイズを示す図である。 本実施形態の最適化処理における初期ランダム画像例を示す図である。 本実施形態の最適化処理における最適化ブロックの位置に応じた処理例を示す図である。 本実施形態の最適化処理における交叉例を示す図である。 本実施形態の最適化処理における突然変異例を示すである。 本実施形態の最適化処理における空間周波数ごとの位相差を示すグラフである。 本実施形態における印刷画像の周波数領域による対レジズレ特性を示す図である。 本実施形態におけるハーフトーン処理部の詳細構成を示すブロック図である。 本実施形態におけるハーフトーン処理を示すフローチャートである。 本実施形態における誤差拡散係数の一例を示す図である。 本実施形態における各シアン累積誤差ラインバッファの記憶領域を示す図である。 本実施形態における印字領域の隣接の様子を示す図である。 本実施形態におけるハーフトーン処理結果の格納例を示す図である。 第２実施形態におけるハーフトーン処理部の詳細構成を示すブロック図である。 第２実施形態におけるハーフトーン処理を示すフローチャートである。 第２実施形態におけるディザ処理の概要を示す図である。

Claims (18)

1. 複数の記録素子を備えた記録ヘッドを記録媒体上で走査することによって画像を形成する画像形成装置であって、
   画像データを入力する画像データ入力手段と、
   該画像データに応じて、前記記録ヘッドの主走査ごとに、前記記録素子ごとの記録量を算出する走査内記録量算出手段と、
   前記走査内記録量算出手段で算出された記録量に対し、予め定められた制約情報に基づくＮ値化処理（Ｎは２以上の整数）を施して形成対象となるドットパターンを作成するＮ値化手段と、を有し、
   前記制約情報は、前記記録媒体上の同一領域に既に記録されたドットパターンに対し、前記Ｎ値化手段で作成されるドットパターンの位相が低周波域で逆位相となるように設定されていることを特徴とする画像形成装置。
2. 前記制約情報は、前記記録媒体上の同一領域に既に記録されたドットパターンに対し、前記Ｎ値化手段で作成されるドットパターンの位相が高周波域で無相関となるように設定されていることを特徴とする請求項１に記載の画像形成装置。
3. 前記制約情報は、前記記録ヘッドの分割された領域ごとに、予め定められた画像を最適化して設定されていることを特徴とする請求項１または２に記載の画像形成装置。
4. 前記最適化は、遺伝的アルゴリズムに基づいて行われることを特徴とする請求項３に記載の画像形成装置。
5. 前記走査内記録量算出手段は、前記記録ヘッドにおける前記記録素子の位置に応じて前記画像データに応じた記録量を分割することによって、前記記録素子ごとの記録量を算出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像形成装置。
6. 前記走査内記録量算出手段は、前記記録媒体上の同一領域に対する前記記録素子ごとの記録量の合計が、前記画像データに応じた記録量となるように、前記記録素子ごとの記録量を算出することを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。
7. 前記Ｎ値化手段は、誤差拡散法によるＮ値化を行うことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像形成装置。
8. 前記Ｎ値化手段は、ディザ法によるＮ値化を行うことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像形成装置。
9. 前記記録ヘッドを複数の色ごとに備えることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像形成装置。
10. 複数の記録素子を備えた記録ヘッドを記録媒体上で走査することによって画像を形成する画像形成装置にドットパターンを出力する画像処理装置であって、
    画像データを入力する画像データ入力手段と、
    該画像データに応じて、前記記録ヘッドの主走査ごとに、前記記録素子ごとの記録量を算出する走査内記録量算出手段と、
    前記走査内記録量算出手段で算出された記録量に対し、予め定められた制約情報に基づくＮ値化処理（Ｎは２以上の整数）を施して形成対象となるドットパターンを作成するＮ値化手段と、を有し、
    前記制約情報は、前記記録媒体上の同一領域に既に記録されたドットパターンに対し、前記Ｎ値化手段で作成されるドットパターンの位相が低周波域で逆位相となるように設定されていることを特徴とする画像処理装置。
11. 前記制約情報は、前記記録媒体上の同一領域に既に記録されたドットパターンに対し、前記Ｎ値化手段で作成されるドットパターンの位相が高周波域で無相関となるように設定されていることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
12. 複数の記録素子を備えた記録ヘッドを記録媒体上で走査することによって画像を形成する画像形成装置の制御方法であって、
    画像入力手段が、画像データを入力する画像データ入力ステップと、
    走査内記録量算出手段が、該画像データに応じて、前記記録ヘッドの主走査ごとに、前記記録素子ごとの記録量を算出する走査内記録量算出ステップと、
    Ｎ値化手段が、前記走査内記録量算出ステップで算出された記録量に対し、予め定められた制約情報に基づくＮ値化処理（Ｎは２以上の整数）を施して形成対象となるドットパターンを作成するＮ値化ステップと、を有し、
    前記制約情報は、前記記録媒体上の同一領域に既に記録されたドットパターンに対し、前記Ｎ値化手段で作成されるドットパターンの位相が低周波域で逆位相となるように設定されていることを特徴とする画像形成装置の制御方法。
13. 前記制約情報は、前記記録媒体上の同一領域に既に記録されたドットパターンに対し、前記Ｎ値化手段で作成されるドットパターンの位相が高周波域で無相関となるように設定されていることを特徴とする請求項１２に記載の画像形成装置の制御方法。
14. 複数の記録素子を備えた記録ヘッドを記録媒体上で走査することによって画像を形成する画像形成装置にドットパターンを出力する画像処理装置の制御方法であって、
    画像入力手段が、画像データを入力する画像入力ステップと、
    走査内記録量算出手段が、該画像データに応じて、前記記録ヘッドの主走査ごとに、前記記録素子ごとの記録量を算出する走査内記録量算出ステップと、
    Ｎ値化手段が、前記走査内記録量算出ステップで算出された記録量に対し、予め定められた制約情報に基づくＮ値化処理（Ｎは２以上の整数）を施して形成対象となるドットパターンを作成するＮ値化ステップと、を有し、
    前記制約情報は、前記記録媒体上の同一領域に既に記録されたドットパターンに対し、前記Ｎ値化手段で作成されるドットパターンの位相が低周波域で逆位相となるように設定されていることを特徴とする画像処理装置の制御方法。
15. 前記制約情報は、前記記録媒体上の同一領域に既に記録されたドットパターンに対し、前記Ｎ値化手段で作成されるドットパターンの位相が高周波域で無相関となるように設定されていることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置の制御方法。
16. コンピュータで実行されることにより、該コンピュータに請求項１２または１３に記載の画像形成装置の制御方法を実現させることを特徴とするコンピュータプログラム。
17. コンピュータで実行されることにより、該コンピュータに請求項１４または１５に記載の画像処理装置の制御方法を実現させることを特徴とするコンピュータプログラム。
18. 請求項１６または１７に記載のプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ可読な記憶媒体。