JP2009535909A - デジタル・カラー印刷のためのトラッピング方法 - Google Patents

デジタル・カラー印刷のためのトラッピング方法 Download PDF

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Abstract

最終画像が整列エラーを被る複数の成分の重ね合わせである、電子写真カラー印刷と印刷又は表示のための関連技術におけるトラッピングのためのシステム及び方法。トラッピングはシアン(C)平面、マゼンタ(M)平面、イエロー(Y)平面、ブラック(K)平面に基づく。次の4ステップがある:4つの色平面各々の上のオブジェクト・エッジを検出するステップ、各平面対(CM、CK、KM)の上で、同時発生し対向するエッジ遷移を検出するステップ、どの平面をトラッピングするか、すなわちエッジにわたってオブジェクトを拡張することを決定するステップ、及びシンプル・トラッピング生成ルール・及びシングル・トラッピング生成ルールを用いて、その平面にトラッピングを生成するステップである。

Description

関連出願
(関連出願の相互引用)
本願は2006年4月28日出願の米国仮出願第60/795901号からの優先権を主張するものであり、全体としてこの仮出願を本願に援用する。
本発明は最終印刷物が複数の刷り(multi impression)の重ね合わせから成る電子写真技術によるカラー印刷に適用される。例えば、それぞれシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックによる刷りを用いれば、フル・カラー・ビューの視覚的同等物を印刷することができる。原理上、本発明は、重ね合わせられた成分が完全には見当合わせされず、エラーの可視性をトラッピングとして知られている技法によって低減できる、最終印刷物又は画像が2つ以上の印刷平面成分又は画像平面成分から成る印刷又は表示のためのどのような電子デジタル的方法にも適用される。
従来の印刷法の用語においては、用語トラッピング(具体的には、ウェット・トラッピング及びドライ・トラッピング)は最初、予め印刷されたページ上に重ね刷りする印刷技法に適用されたと考えられている。この技法は異なるカラー刷りを同じシート上に連続して印刷することによってカラー印刷を生成するために広く使用されてきた。複数の顔料をこのように層化する印刷技法は機械的位置決め誤差を受け易い。良好な結果を得るためには、異なる色の層はシート全体の上でほぼ完全に整列、すなわち見当合わせされなければならない。デジタル・システムにおけるピクセルの断片ほども小さい相対的な側方の見当合わせ不良あるいは従来の印刷においてそれに相当するものは一般に、色が変化し、異なる層にまで及ぶ印刷された形状のエッジにおいては不所望のギャップ又は重なり合いとして目立ち、白色又は明色の基材を曝露するギャップは、最も目立って好ましくない。重ね合わせも目立つが、好ましくないというほどではない。十分に正確な整列はほとんど実現できないので、隣接する色の間に小さな重ね合わせをプリプレス段階で生成し、印刷工程自体における見当合わせの問題を隠すことによってギャップを閉鎖するために、種々のプリプレス技法が開発されてきた。このプリプレス技法の要点はスプレッディング及びチョーキングとして知られており、まとめてトラッピングと呼ばれている。この潜在的曖昧さを考慮すると、見当合わせ不良によるアーチファクトの可視性を低減させるために、本発明の主題はプリプレスのコンテクストにおけるトラッピングである。
印刷されるべき画像に対する変化の最良の可視的形態が主に従来の印刷産業において長年にわたって学習され、ルールのセットに成文化されている。従来の印刷では、そのルールの実施には知識と技能が必要であったが、それらは体系的で完璧であるため、現代のデジタル印刷システムの自動的実施に適していることがわかっている。しかし、このルールは単純ではなく、実際的な事例全部に完全には対処せず、他のデジタル画像経路処理との相互作用は、安価で効率的な実現の挑戦によって更に悪くなる特別な困難をもたらす。
図1はデバイス・コントローラ1bとカラー・マーキング機構1cとから構成されるカラー印刷デバイスと通信することができるパーソナル・コンピュータ1aから成るデジタル印刷システムの概略図である。デバイス・コントローラ1bは印刷されるべき文書データを受け取り、ラスター画像データをカラー・マーキング機構に送り、制御機能を実行する。カラー・マーキング機構はそのラスター画像を普通紙又は他の適した物理的媒体に印刷する。この機構に欠陥があれば、色の見当合わせによるアーチファクトが生じる可能性があるが、これはトラッピングによって改善することができる。
本発明は、最終画像が整列エラーを被る複数の成分の重ね合わせである、電子写真カラー印刷におけるトラッピングのためのシステム及び印刷又は表示のための関連技術を記載する。トラッピングとは、画像オブジェクトの境界を選択的に調整して僅かに重ね合わせて、これにより不良を隠すことによって、整列エラー(見当合わせエラーとしても知られている)の可視性を低減させるための原理的には周知の技法である。本発明では、この新規な方法はデジタル・システムに適用され、特に、デスクトップ・パブリッシング・システムの電子写真用カラー・プリンタに適用される。この新規な方法は、実施の簡便性、パフォーマンス、コスト、カスタム性、カラー・プリンタ・コントローラとの互換性、自動運転、及び可視的に許容可能な結果を改善する。
本発明は以下に記載のソフトウェア及びハードウェアを用いてデジタル・システムにおいて実施するための効果的な方法を提供する。本発明及び従来の方法に対して本発明が提供する改善点を理解するために、本発明において対処され、大半の実施者によって認識される基本となるルールから始める。以下のトラッピング・ルールは色境界においてトラッピングを形成するかどうかを決定し、形成する場合には、そのトラッピングの特徴がどうあるべきかを決定するものである。
トラッピングする場合及び方法
色付きの2つのオブジェクトが相互に当接するか、あるオブジェクトが別のオブジェクトの上に重ね合わされる場合、2つのオブジェクトが出会う場所にはエッジが形成される。このエッジがトラッピングを生じる場所である。あるオブジェクトの色が個々の刷り又は複数の刷りから1つ以上の主顔料から成ると仮定すると、各構成顔料が個々にトラッピングの候補であると考えられる。このため、オブジェクトの特定の色ではなく、顔料の各々の中性濃度を用いて、その顔料に対するトラッピングを形成するかどうかを決定する。同一の顔料について、オブジェクト間の中性濃度の絶対差があるしきい値(通常、約5%)を超えると、そのエッジの顔料がトラッピングの候補となる。相対モードしきい値として知られている別の試験も適用されることもある。相対モードにおいては、中性濃度の差と低い値の顔料の差との比があるしきい値(例えば50%)を超える場合、そのエッジの顔料がトラッピングの候補となる。しかし、このモードは低い色濃度レベルで効果を生じるため、知覚し得る品質改善はめったに得られず、パフォーマンスとコストを優先する場合には省略されることがある。
オブジェクトの形状及びカラー・エッジを生じるオブジェクトの顔料の特性がトラッピング決定に組み入れられる。以下に示すように、写真画像と色階調(ブレンド、スムーズ・シェーディング、又はビネットとも呼ばれる)はトラッピングのためのそれ自身のルールを有する。一般に、トラッピングは明色の顔料境界を暗色の顔料に調整することによって生成される。このため、より明色のオブジェクトがより暗色の背景上に存在する場合、そのオブジェクトはその背景に「スプレッディング」される。逆に、より明色の背景に対してより暗色のオブジェクトの場合、背景はオブジェクトにチョーキングする。スプレッディング又はチョーキングのトラッピング特性はトラッピング方向と呼ばれる。互いに非常に近接しているが接していない色付きの2つのオブジェクトの場合、そのオブジェクトがトラッピングを受けるべきかどうかを特定のシステムを用いた実験によって決定する必要がある。1つ又は2つのピクセルによって分離された2つのオブジェクトはエッジに沿って多少目立つ白色の線を生じ、その線が意図的なものとして知覚されるか、アーチファクトとして知覚されるかは付随的なことである。トラッピングの幅と色の確立は、アーチファクトの目立たないトラッピングを生成するのにも重要である。トラッピングが薄くなればなるほど、いっそう目立たなくなる。したがって、その幅は、印刷デバイスの特徴である対処されるべき最大の見当合わせ不良よりも小さくなるべきである。通常、トラッピングの色はより明色のオブジェクトの色と同じであるが、以下で議論するように、その強度を低減させてトラッピングの可視性を最小化してもよい。
トラッピングしない場合
カラー・オブジェクトが相当な白色の空間によって分離されているとき、又は顔料の1つが低い中性濃度を有する場合、トラッピングは必要ない。また、多くのCMYK(シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックを表す)印刷プロセスでは、イエローは中性濃度が低いので、トラッピング決定に考慮しなくてもよい。別の例では、隣接する2色が同じ相当量の原色成分を共有している場合、トラッピングする必要はない。他のすべての例では、カラー・エッジをトラッピングする必要がある。
顔料タイプ
使用される顔料の種類はトラッピング決定に重要である。例えば、半透明顔料は通常のトラッピング・ルールを使用する。不透明顔料はトラッピング時に他の顔料へは決して拡散することはないものと考えられる。透明顔料はそれらがトラッピング等を受けないことを必要とする。典型的なカラー電子写真プリンタの場合、色刷はCMYKである。シアントナーとマゼンタトナーは半透明であると考えられ、イエローは何処をトラッピングするかを決定する際には考慮されず、ブラックは不透明であると考えられる。
画像
写真内でトラッピングを行えば、望ましくないアーチファクトが生じることがあるので、写真画像は通常トラッピングしてはならない。しかし、写真画像が走査されたロゴや写真以外のソースから生成された画像などの飽和色を含む場合、トラッピングをする必要がある場合もある。画像に隣接するカラー・エッジがトラッピングされる様式も見た目の品質に影響する。通常のトラッピング・ルールを用いると、トラッピング方向に突然の遷移が生じることがある。一般に、この選択は画像及び印刷システムの特性に応じて、隣接する色を画像内に拡張するか、又は画像の色を隣接する色内へ拡張することによってトラッピングするため、あるいは、画像のエッジ及びトラッピング中の色に沿って中心にトラッピングを置くためのものである。
色階調
スムーズ・シェーディング、ブレンド、又はビネットとしても知られた階調は特別な問題を生じる。第一に、トラッピングはある色から別の色へのスムーズな遷移の意図と反対の階調内の色の変化をハイライトする可能性があるので、色階調内部には適していない。本発明は、色階調内部のように色の変化が緩やかであるときには、トラッピングのためにエッジを検討から除外するエッジ検出しきい値を適用することにより、そういったミスステップを回避する。
ブラック
ブラックの領域に隣接するカラー・エッジは、顔料をブラックの領域にスプレッディングすることによって常にトラッピングされるが、ブラックの強度に関係なく、ブラックのオブジェクトをスプレッディングすることによっては決してトラッピングされない。また、ブラックのルールは、ある最小の中性濃度を有する幾つかの顔料に適用することもできる。
ピュア・ブラック、プロセス・ブラック、リッチ・ブラック、及びスーパー・ブラック
ピュア・ブラックのオブジェクトは黒色顔料のみを用いて印刷される。最大濃度のその他の顔料のみで重ね刷りすることによって生成される暗色は一般に、プロセス・ブラックとして知られている。オフセット印刷においては、ピュア・ブラックとプロセス・ブラックをすべての顔料と完全濃度で重ね刷りすることから構成されるリッチ・ブラック又はスーパー・ブラックは非常に一般的であるが、CMYK顔料を用いた電子写真印刷には使用されない。これは電子写真印刷の印刷プロセスにより顔料濃度の総計が著しく低く制限されるためである。このため、プロセス・ブラック又はスーパー・ブラックはデジタル・カラー処理の結果、4種のトナー全部を用いて(但し、顔料の合計が制限されているので、K顔料は完全濃度よりも非常に低い値で用いて)印刷できるように、電子写真印刷では、異なる概念がページ記述言語(PDL)で指定されたそのオブジェクトに適用される。したがって本発明では、プロセス・ブラックとスーパー・ブラックの両方が用語スーパー・ブラックによって包含され、1つのトラッピング・ルールが両方に適用される。
色平面の整列不良がある場合、スーパー・ブラックのオブジェクトは、特に背景が明色又は白色の場合には、その平面の周囲にシアン又はマゼンタのハローを有し、その逆(スーパー・ブラックの背景に明色のオブジェクトの場合)も同様である。
イエローのトラッピング・ルール
トラッピングを生成するエッジの側部上のイエロー顔料の値が高い場合、トラッピングはそのエッジ周囲で明色のハローとして見える。この影響を回避するため、トラッピングを計算するときは常に、イエロー顔料も他の顔料と一緒にコピーされる。これによりハローが目立たなくなる。例としては100%シアン及び100%イエローから成る緑色の背景の上にあるブラックのオブジェクトである。この事例では、シアンの背景がブラックのオブジェクトにチョーキングする。整列不良がある場合、ブラックのオブジェクトによって被覆されていないシアン・トラッピングの領域は、裸眼にはブルーのハローとして見える。これは緑色中のイエローもブラックのオブジェクト内にチョーキングされる場合に回避される。この場合、トラッピングの色は緑色であってシアンではない。
シンプル・トラッピング生成ルール及びシングル・トラッピング生成ルール
以下に詳細に記載し、本発明においてはシンプル・トラッピング生成として知られている基本的なトラッピング生成ルールに基づき、反対方向にカラー・エッジにわたって変化するイエロー以外の任意の2種の顔料がトラッピングされ、この結果、3種の顔料のうちの1つ又は2つからトラッピングが得られる。このようにして、エッジの同じ側又は両側で、エッジ当たり2つ以上のトラッピングを生成することができる。以下に詳細に記載し、本発明においてはシングル・トラッピング生成として知られている第2のルールが、シンプル・ルールの適用がエッジがカラー・エッジの両側上に2つのトラッピングを生成することを示す場合に用いられる。この場合、2つのトラッピングのうちより明色のトラッピングが放棄され、最終トラッピングを生成するためにより暗色のトラッピングが用いられる。
スポット・カラー
従来の印刷用のプリプレス・ソフトウェアは一般に、多数のスポット顔料に対するトラッピングを支援するが、スポット・カラーのハンドリングはCMYKプロセスを用いるデジタル・プリンタにはほとんど適用されず、本発明においては対処されない。
角、トラッピング末端、トラッピング交差部、薄い区間、及び小さな要素
状況によっては、比較的大きな見当合わせ不良やトラッピングのために、鋭い角、薄い区間、及び小さなフィーチャ、またトラッピング末端とトラッピング交差部、すべてを有する画像要素が、好ましくない可視的アーチファクトを低減させるために特別な処理を必要とすることもある。本発明においては、2ピクセル以下のトラッピングについては、そういったアーチファクトは全く見えない。したがって、高パフォーマンスと低コストの利点は、これらの場合に特別な処置を行わなくても保たれる。
トラッピング・ルールの実装
トラッピング・ルールをカラー印刷に適用する際、トラッピング・ルールは色分解の選択的修正を必要とする。現代のカラー印刷ワークフローは一般にデジタル式であり、細部は変わるものの、本発明を理解するのに有用な周知で一般的な鍵となるステップは文書構成及びラスター画像処理である。トラッピングはいずれかのステップで実現することができる。
コンポジションはパブリッシング・アプリケーションを用いて実行され、この段階で達成されたアプリケーション・レベルのトラッピングとして知られている。アプリケーション・レベルのトラッピングでは、トラッピングはAdobe社のIllustratorなどのアプリケーション自身によって印刷されるべきページが元のアプリケーション形式の間に生成されるか、PDF又はPostScriptなどの周知のページ記述言語(PDL)のページの表象からトラッピングを生成するために具体的に記述されたアプリケーションによって生成される。この種のトラッピングは、ユーザはワークフローにトラッピング・ステップを明確に含まなければならないが、次いでアプリケーションがページを解析して、トラッピングを生成することができるという意味では半自動的である。アプリケーション・レベルでのトラッピングには、ユーザは印刷又は表示プロセスが必要とするあらゆる特別なトラッピングを適用することができ、プレビューやトラッピング進捗インジケータの形態のある種のフィードバックを提供することができるという利点がある。しかし、トラッピングの生成中には印刷デバイスと顔料の物理的特性の情報が利用できない恐れがあるので、意図しない結果をもたらす可能性があるという不利がある。トラッピングされたページに変化が生じた場合にはユーザがトラッピング・マークを管理しなければならないので、トラッピングされたページの編集し易さが低減される。本発明はアプリケーション・レベルのトラッピングを実行しない。
ラスター画像処理は、PDL形式のページの表象を受け取り、そこから印刷又は表示デバイスが許容可能な画像ラスターを生成するラスター・イメージ・プロセッサ(RIP)を用いて行われる。この段階で達成されるトラッピングはin−RIPトラッピングとして知られている。デバイスと顔料のすべての関連情報が使用可能であるので、ラスター画像処理は最も正確なトラッピングを生成するという利点を有する。トラッピングはワークフローにおける修正の最終段階であるので、他のどのようなステップとも干渉が最小になる。
周知のように、RIPに供給されるPDLデータストリームにおいては、そのデジタル画像フォーマットはベクトル又はオブジェクト表象である。すなわち、デバイスへの出力においては、それがラスター形式である。一方、In−RIPトラッピングはこれらのレベルのいずれかで、あるいはハイブリッド・コンビネーションとして実現可能である。このトラッピングはそのページ記述が各オブジェクトをラスター上に書き留めるように計算することができるか、あるいは、トラッピングが開始される前にそのページ全体をラスター化することができる。オブジェクト・ベースとして知られた簡単な前者のトラッピングは、オブジェクトのタイプを考慮して複雑なトラッピング・ルールを処理することができ、そのアウトライン全体の経路や色などのオブジェクト情報が利用可能であり、計算する必要がないので、パフォーマンスに有利であるという利点がある。オブジェクト・ベースのトラッピングには、幾つかのオブジェクトが互いの一番上に重なり合っており、それらの上でトラッピングができるようになる前に、透明オブジェクトを「平坦化」(透明オブジェクトの色及び背景の色に対して透明値を適用することによって、透明オブジェクトの最終的な色が決定されるプロセス)する必要がある場合には複雑になるという不利がある。また、オブジェクト・ベースのトラッピングはソフトウェアだけで実行することができるのは便利であるが、RIPパフォーマンスに影響を及ぼすので好ましくない。
トラッピング開始前にページが完全にラスター化される事例は、ラスター・ベースのトラッピングとして知られている。この事例では、各ピクセルはトラッピングを計算するために、その平面や他の色平面においてそれが隣接するピクセルと一緒に解析される。これにはトラッピング・プロセスをラスター化プロセスから分離するという利点があり、プログラム・ライブラリに組み込むことあるいはハードウェア・ソリューション用のASICにさえも組み込むことが可能になる。そのプロセス中で少なくとも2回、まずピクセルがラスター化されるとき、次にトラッピングされるときに、各ピクセルに対処しなければならないので、オブジェクト情報が失われる可能性があり、パフォーマンス・ペナルティを被る恐れがあるという不利がある。パフォーマンス問題はトラッピングをASICに組み込むか、又は黒色生成、タグ・ビット生成等のページ・パイプライン・プロセスの他のステップにトラッピングを組み込むことによって軽減することができる。
また、ラスター・ベースのトラッピングを促進するのに使用することのできる幾つかのオブジェクト情報をラスター化の後に保持する、両方の事例の特徴及び方法を用いたハイブリッド法をデザインすることができる。
実行及びオペレーション
トラッピングはシアン(C)平面、マゼンタ(M)平面、ブラック(K)平面に基づいている。次の4つのステップがある。
1.オブジェクト・エッジ検出
2.平面(CM、CK、KM)の各対上の同じ場所にあるエッジ遷移及び対向するエッジ遷移の検出
3.どの平面をトラッピング(オブジェクトをエッジにわたって拡張する)するかの決定
4.決定した平面上にトラッピングを生成
エッジは色値の変化の空間的比率を測定し、エッジにわたる色値を幾つかのしきい値に対して比較することによって検出される。あるページ・ラスターにおけるエッジが識別されると、そのエッジ・データの情報及び元の色平面の情報を用いて実際のトラッピング計算が行われる。このトラッピング計算の出力は、トラッピングすべき色平面又は複数の色平面及びトラッピングを生成すべき方向を識別する。トラッピングは、トラッピング計算からの入力を用い、カラー・エッジの一方の側からカラー・エッジの他方側の隣接するピクセルまでのピクセルの、すなわちカラー・エッジにわたって直交する2つのピクセルの値をコピーするのと同じほどに簡単なモルフォロジー演算又はグレイ・レベル拡張演算などのより複雑な演算を実行することによって生成される。
カラー電子写真プリンタを用いた印刷に本発明を適用する場合、本発明は、各平面別個のため、又は各ピクセルの全色についてのデータを有するパックされた形態のため、入力された色平面のラスター・データを必要とする。このため、例えば4色のCMYKの場合、プラナー形式ではデータは4つのアレイのピクセルに統合され、パックされた形態では、データは各要素が1ピクセルについて4色の値すべてを表す単一のアレイとして統合される。可能な一実施形態では、本発明はISO C++で実施される。完全なトラッパーのためのコードを生成するためのC++テンプレート機構を用いて組み合わせることのできるテンプレートされたクラスの形態で、プラガブル(pluggable)なコンポーネントと交換可能なコンポーネントを可能にするのは、層化されたアーキテクチャである。トラッピングは計算集約的なプロセスであり、電子写真プリンタの特徴は大きく変わるので、多様な現実世界の状況を取り扱うことができなければならない。この目的は高性能かつ低コストのリアル・タイムでのトラッピングの目的と直接矛盾する。したがって、C++テンプレート及び演算子の多重定義の表限度並びにCコードによって生成される簡単で高速なアセンブリ・コードを十分に利用するハイブリッド・アプローチが利用され、その結果、速度とコストに妥協しない柔軟なアーキテクチャが得られた。
本発明は、ラスター・ベースのトラッピング・システムとして、またハイブリッド・システムとして実装される。本発明はピクセル・ラスター・データ毎にマルチビットで作動する。そのページのラスターの内容又はそのページを含むグラフィック要素のソースに関する他の情報は必須ではない。すなわち、グラフィック要素が写真画像に由来するものかどうかは、色階調、テキスト・グリフ又は幾何学的形状である。しかし、本発明に使用可能な画像データにおいて、写真である画像オブジェクトがそのようなものとして識別される場合、トラッピングしきい値を調整するためにその情報を用いることができる。
本発明はアプリケーション・レベルのトラッパーとしてあるいはin−RIP型トラッパーとしてプリンタに実装することができる。プリンタに実装する場合、本発明は都合よくプレビューを提供しないが、本発明はアプリケーション・レベルのソフトウェアとしてプレビューを提供することができる。
オブジェクト・エッジ検出
オブジェクト・エッジ検出は他の色平面とは独立した各色平面上で実行される。いわゆるラプラシアン・カーネルを用いたコンボリューションの周知の方法が、色平面の各ピクセルに用いられる。この結果は、実質的には、寸法が元の平面に関するピクセル対ピクセルに相当するコンボリューションされた値の新しい平面として考えることができる。最大1ピクセルのトラッピング幅用の実際のソフトウェア実装における効率及びリソースのために、3本の走査線のみが同時にコンボリューションされる。この3本の走査線窓はページ・ラスター画像の最上部で始まり、各走査線がトラッピングされるに従って、そのページの1本の走査線の下部まで1回で移動する。最大2ピクセルのトラッピング幅については、5本の走査線が同様に用いられる。実際的なハードウェアにおいては、コンボリューションが計算されるが、「新平面」には保存されない。このため、(1.5画素のトラッピング及び2.0画素のトラッピングのための)5つのコンボリューション値の垂直の「スワス(swath)」がハードウェア・パイプラインにおいて生成される。
ラプラシアン・カーネルとは、画像アレイに対してコンボリューション計算を行うために対応するピクセルの領域に印加される重みのアレイである。現時点のコンボリューション計算の対象であるピクセルの値を掛けるために、このカーネルの中心要素が用いられる。現時点のピクセルに直接隣接するそれに対応するピクセルの値を掛けるために、他の要素が用いられる。この積の合計はコンボリューション・プロセスによって生成された新しいアレイの新しい要素の値である。図2に示したラプラシアン・カーネル(1〜4)及び図3に示したラプラシアン・カーネル(1〜8)は、本発明に使用できる周知のカーネルである。
コンボリューションとは、対象のピクセルとそれに隣接するピクセルの重み付けされた値を加算するプロセスである。この重みは図2に示した周知の例であるラプラシアン・カーネル(1〜4)及び図3のラプラシアン・カーネル(1〜8)などの3×3マトリクスから一般に構成される。このカーネルの中心はコンボリューションされた値が決定されるべきピクセルと一致する。このラプラシアン・カーネルを用いたコンボリューションは実質的には、そのページ画像の第二次空間微分に近似するアレイを生成する。コンボリューションされた値は、エッジを検出するために利用される幾つかの固有の特徴を有している。コンボリューションされた値は色値がピクセルからピクセルに変化しない場合にはゼロである。この値は色値がカラー・エッジの他方側で増大する場合にはカラー・エッジの一方の側で正のピークを取り、他方の側で負のピークを取って、正確にカラー・エッジの場所でゼロと効果的に交差する。コンボリューションされた値の大きさはカラー・エッジにわたるピクセル値の差に依存し、ピクセルが色を突然変える場合には大きくなり、色階調の場合のようにピクセル値が徐々に変化する場合には低くなる(しかし、それでもなお有限である)。あるしきい値に対してコンボリューションされた値を試験することによって、コンボリューションされた値が低くなるための色階調内で検出されたエッジは、より低い程度であるがそれでも効果的に完全に除去することができるので、写真の元を有する画像内のエッジも除去することができる。
この色変化の方向はコンボリューションされた値の符号で符号化される。したがって、色値が垂直のエッジ上で左から右に増大する場合、コンボリューションされた値はエッジの左では正であり、右では負になる。反対に、色値が垂直エッジ上で左から右へと減少する場合、コンボリューションされた値はエッジの左では負になり、エッジの右では正になる。この情報はトラッピング・ルールを適用するときに用いられる。
1〜4カーネルは対角線のエッジに対してはより高感度であることがわかっているので、1〜8カーネルに対しては好ましい。また、幾つかの重みは0であるので、それに対応するピクセルを考慮しなくてもよく、これにより高いパフォーマンスが可能となる。1〜4カーネルに関して、コンボリューションされた値は−1020〜+1020の範囲になる。
各色平面は別個にコンボリューションされるので、単一平面の一部の例を図4の「サンプル色平面1」に示す。ここでは、対角線上のエッジは画像の左上から右下に進む。
図4はある画像のピクセル値のアレイの一例である。このピクセル値は0〜255の範囲であってもよく、それぞれ最明色から最暗色を表す。したがって、この例では、値20を有するピクセルと値123を有するピクセルとの間ではより明色からより暗色へとはっきりとした遷移が存在する。このような遷移がエッジである。
図4の「サンプル色平面」では、最上部左上を原点(0,0)と考えると、座標(1,1)のピクセルをコンボリューションするために、図示の重みを適用し、それを加算して、その結果をコンボリューションされた平面(元の平面ではない)のピクセル・ロケーション(1,1)に格納する。以下で説明するように、この場合の結果は単位の無い数値+206になる。コンボリューションは正及び負の整数を生成することに留意されたい。コンボリューションされた値を保持するのに用いるデータ・タイプは、オーバーフローを回避するのに十分な精度を有することを保証するように注意しなければならないことも理解されたい。8ビット・コントーン・データの場合、生成されるコンボリューションされた値の範囲は−1020〜+1020の間になることがあるので、11ビット・レジスタが必要になる。
図5は図2に示したラプラシアン・カーネル(1〜4)を用いて図4に示したサンプル色平面をコンボリューションするプロセスを示している。この重ね合わせは第2行の第2のピクセルについて示されており、コンボリューションされた平面における対応する値についての結果は、それぞれのピクセル値とカーネル条件との積の合計、すなわち0+123+0+20−80+123+0+20+0=206である。同等の重ね合わせ及び加算がその色平面の全ピクセルについて実行される。図5は図2に示したラプラシアン・カーネル(1〜4)を用いた図4に示したサンプル色平面をコンボリューションするプロセスを示している。この重ね合わせのコンボリューションを実行するために、乗算ステップ及び加算ステップが色平面のどのピクセルについても実行される。
部分的見当合わせによるコンボリューション
コンボリューション処理はページ・ラスターのどのピクセルにも適用され、高品質画像においては非常に大きなピクセル数になる。したがって、コンボリューションはCPU集約的かつメモリ・バス集約的なプロセスであり、ソフトウェア最適化技法が実質的には有用である。以下のラプラシアン・カーネル:
R=A+C+D+E−4*B関数#1
によって実行されるある画像のコンボリューションについて考えることにする。
AからEが8ビットの符号の無いピクセル値である場合、その結果はRで示される。また、現代の例であるスーパースカラ・プロセッサの一般に利用可能な実行ユニット、すなわちロード/格納ユニット及び2つの算術論理演算ユニット(ALU)について、及びこの実行ユニットが同時並列処理可能であると仮定すると、上記関数はそういったプロセッサで実行するために如何にスケジューリングすることができるかについて考える。こういった作業は、1サイクル(但し、2サイクルの待ち時間で)でロード又は格納を実行することが可能なスーパースカラ・プロセッサ上で4CPUサイクルでスケジューリングすることができる。第1及び第2のALUを考えると、実際の計算は第2のALUの1サイクル・ストールを用いて3サイクルで行うことができる。データが不足している場合、両ALUは1サイクル延びる。この計算に用いられた値は先の4サイクル中にスクラッチ・レジスタにロードされており、このように先にロードされたデータのR値を計算している間に、次の4サイクルの値がロードされる。この計算の「時間シフト化」はデータ依存性によって引き起こされるプロセッサ・ストールを除去し易い。上記等式には5つの入力があるが、2つの値(例えばA、B)が先の4サイクルの反復から再使用することができるので、4サイクルの反復毎に新しい3つの値(例えばC、D、E)だけをロードするだけでよい。
関数#1の実行を更に最適化するために、ある種の観察が有用である。この符号の無いピクセル値は−1020〜1020に制約される。スーパースカラ・プロセッサの各レジスタは32ビットのワード幅を有しているので、多くのビットは、Rがオーバーフローせず負にもならない限り、未使用のままである。ピクセル値の範囲が制約されていると仮定すると、オーバーフローは不可能であり、関数#1を修正することによって、Rが負になるのを防ぐことができる。故に:
R+1020=1020+A+C+D+E−4*B関数#2
関数#2は常に11ビット(0−2040)で実行することができる。次いで、各レジスタは部分レジスタ(ビット・フィールド)に論理的に分割することができ、2つ以上の計算を同時に実行することができる。部分レジスタによってコンボリューションするために、各データ・ロードはワード(32ビット)ロードになる。ここで、各入力値(A、B、C、D、E)が8ビットに整列される代わりに16ビットに整列される。11ビットよりはむしろ16ビット整列が用いられる。これは16ビット整列が11から次の2のべき乗上であることによる。したがって、各ワードには代表される2個のピクセルがある。これらの対になったロードは直接ALUに供給され、2つの別個のコンボリューション結果を含むR値が得られる。次いで、Rを使用する者は、符号の付いた値を得るために各16ビット・フィールドから1024を引くだけでよい。Rは相対比較に使用されることが多いので、この引算は必要でなくてもよい。
こういった並列処理は、例示のスーパースカラ・プロセッサとは異なるALU数とワード幅を有するスーパースカラ・プロセッサを用いて使用することができることを理解されたい。
図6は例示のコンボリューション・プロセス、コンボリューションされた平面の結果を示している。この図には、図4に示したエッジが、同じラインに沿って、ピクセルの少なくとも1つのセットについては左上まで延び、ピクセルの少なくとも1つのセットについては図4に示したサンプル色平面のその部分の右下まで延びているという仮定が黙示されている。
入力平面の全ピクセルがコンボリューションされた後、このコンボリューションされた平面は図6「コンボリューションされた平面」に示された値を含む。色が元の平面において変化しない場合にはその値は0であるが、色値が20から123に遷移する正確な場所にわたって正及び負のピークを取ることに留意されたい。この手段によって、その入力平面の全カラー・エッジを見つけることができる。
このコンボリューションされた値も、色値が変化した割合を絶対値が符号化するので重要である。先の単純な例はこの点を説明していないが、写真画像のような色階調及びより複雑な色変化が導入される場合、コンボリューションされた値をしきい値化して、ピクセルからピクセルへの色の僅かな違いを除去することができる。しきい値化は点過程であり、その結果は+1又は−1である。
同時発生し対向するエッジの検出、どの平面をトラッピングするかの決定、トラッピングの生成
ここでは、エッジの位置が知られ、トラッピングを生成するためにカラー・エッジの両側にまたがるシアン平面、マゼンタ平面、ブラック平面の色値がエッジの方向と同様に用いられる。ピクセルの色変化がエッジにわたって水平方向であることを意味する垂直カラー・エッジを仮定する。エッジの左側のシアン平面、マゼンタ平面、ブラック平面のピクセル値をCL、ML、KLで示す。同様に、エッジの右側の色値をそれぞれ3つの色平面CR、MR、KRと呼ぶ。相対トナー濃度ルックアップ・テーブルが使用されるのはここであることに留意されたい。
図7はシアン平面とマゼンタ平面に対してシンプル・トラッピング生成のステップ1及び2に関するフロー・チャートを示している。CL及びCRはシアン平面のエッジの左側と右側それぞれのピクセル値である。CLC及びCRCはそれに対応するコンボリューションされたピクセル値である。LUT CL及びLUT CRはシアントナー濃度ルックアップ・テーブルからの対応する値である。対応するM条件はマゼンタ用である。同等の論理は、関連する他のすべての平面、すなわち、シアンとブラック、マゼンタとブラックの組合せ、及び水平エッジと同じ平面の組合せに適用される。
図8はシアンとマゼンタ(C−M)平面用のシンプル・トラッピング生成のステップ3、4、5がどのようなものかを示すフロー・チャートである。直接隣接し、示された方向である1つ以上のピクセルの示された色成分の値を増大することによって、トラッピングが生成される。同等の論理は色平面の関連する他のすべての組合せ、すなわちシアンとブラック(C−K)、マゼンタとブラック(M−K)に適用される。
図9はC−MとM−Kのトラッピング組合せのためのシングル・トラッピング論理のフロー・チャートを示す。C−MとC−Kの組合せ及びM−KとC−Kの組合せについて、同等の論理に従う。この論理は、あるピクセルの色平面のすべての組合せについて実行されるシンプル・トラッピング論理がデュアル・トラッピング(デュアル・トラッピングとはカラー・エッジの両側に対するトラッピングであると定義される)を生じる場合に入力される。あるエッジの同じ側にある2つの異なる顔料からの2つの同時発生するトラッピングは、デュアル・トラッピングを構成しない。ステップは次の順序である:2つの顔料のうちどちらがトラッピングを生成するかを決定する。2つのトラッピングのうちどちらがより暗色であるかを決定する。より暗色のトラッピングを生成する。トラッピングの方向と幅はシンプル・トラッピング論理からキャリー・オーバーされる。図9はC−MとM−Kのトラッピングの組合せに関するシングル・トラッピング論理のフロー・チャートを示す。C−MとC−Kの組合せ及びM−KとC−Kの組合せについて同等の論理に従う。この論理は、あるピクセルの色平面のすべての組合せについて実行されるシンプル・トラッピング論理がデュアル・トラッピングを生じる場合に入力される。ステップは次の順序である:2つの顔料のうちどちらがトラッピングを生成するかを決定する。2つのトラッピングのうちどちらがより暗色であるかを決定する。より暗色のトラッピングを生成する。トラッピングの方向と幅はシンプル・トラッピング論理からキャリー・オーバーされる。もっと具体的に言うと、決定ブロックCOPY C FROM C−Mは、シンプル・トラッピング・ルールがシアン−マゼンタ・エッジにおいてシアン・トラッピングを生成する場合、そのシアン・ピクセル値をコピーすることを意味する。真の場合、次の決定ブロックCOPY M FROM M−Kは、シンプル・トラッピング・ルールがマゼンタ−ブラック・エッジにおいてマゼンタ・トラッピングを生成する場合、そのマゼンタ・ピクセルをコピーすることを意味する。真の場合、次の決定ブロックLUT CC-M>MM-Kは、CC-Mのルックアップ・テーブル値がMM-Kのルックアップ・テーブル値より大きい場合、コピーされたCピクセルをC−Mトラッピングからスプレッディングし、コピーされたMピクセルをM−Kトラッピングから抑制するか、あるいは、コピーされたMピクセルをM−Kトラッピングからスプレッディングし、コピーされたCピクセルをC−Mトラッピングから抑制することを意味する。CC-Mについてのルックアップ・テーブル値は、シアンとマゼンタ(C−M)平面からのシアン・ピクセル・トラッピング候補に対する、相対トナー濃度値、すなわち、印刷エンジン伝達関数を利用するように調節されたピクセル値である。同様に、MM-Kのルックアップ・テーブル値は、マゼンタとマラック(M−K)平面からのマゼンタ・ピクセル・トラッピング候補のための相対トナー濃度値である。図9の残りの決定ブロックも同様に働く。部分ピクセル・トラッピング幅は単純なコピーではなく計算されたピクセル値を使用するが、シングル・トラッピング論理は同じままであることに留意されたい。
トラッピング・パラメータ
本発明はトラッピングを計算し、生成するときに、トナー濃度曲線又はエンジン伝達関数を考慮する。本発明は256のエントリーを各々有する各トナー(対象トナーと呼ぶ)のためのルックアップ・テーブル(相対トナー濃度LUT、トナー濃度LUT、又は簡単にLUTと呼ばれる)の形式でこのデータを必要とする。各エントリーの値は、テーブルの同じ指数にあるブラック・トナー(基準トナーと呼ばれる)に対するトナーの相対濃度に対応する。ブラック・トナー用のLUTは0から255まで単調に増加する値を含んでいなければならない。
幾つかのマーキング・エンジンの場合のように、顔料がブラック・トナーよりも高い中性濃度を有する場合、トナーは基準トナーであり、対象トナーのLUTは基準トナーに関連して生成されるべきであり、そのLUTは上記ブラック・トナー(この場合ブラック・トナーは対象トナーと考えられる)について記載したような0から255までのエントリーを含んでいなければならない。トナー伝達曲線は非線形であるので、あるレベルのトナーの濃度がブラック・トナーの濃度を超えること(又は、どちらのトナーも基準トナーである)がその同じレベルで起こることがあり、この場合、対象LUTの相対濃度は255に固定されなければならない。
各トナーのエンジン伝達曲線について考え、またエンジン伝達曲線が256のエントリーを有していると仮定すると、以下の擬似コードを用いて、各対象トナーの相対LUTを生成してもよい。有していない場合、エンジン伝達曲線を補完して、エンジン伝達曲線における256のエントリーを正確に取得しなければならない。
指数iを用いた0から255までの指数のためのループ
指数iにおける対象トナーLUTのエントリー=(指数iにおける対象トナー/指数iにおける基準トナーの濃度)*255
ループを反復する。整数のオーバーフローとアンダーフローの問題は正確に扱われなければならないことを理解されたい。
単純な垂直カラー・エッジの場合
トラッピングを生成するために以下のステップが行われる:
上記「エッジ検出」の説明に示されたように、相互に独立した3つの平面全部においてエッジを発見する。カラー・エッジにわたる3平面のコンボリューションされたピクセル値をそれぞれ、エッジの左側ではCLC、MLC、KLCと呼び、エッジの右側ではCRC、MRC、KRCと呼ぶ。
まずシアン平面とマゼンタ平面について考えると、図7、8のフローチャートはシアン−マゼンタのトラッピングを如何に生成するかを示している。この後、シアン−ブラック対マゼンタ−ブラック対が個々に考慮され、同じ論理がこれらの対に適用される。これは種々のパラメータに応じてどの所与のエッジに対しても0、1又は2のトラッピングを生成し得るシンプル・トラッパー用の論理である。同じカラー・エッジの両側の2つのトラッピングはトラッピングされた画像の品質を著しく劣化させないと考えられるが、どの所与のエッジもせいぜい1つの側に対してトラッピングを生成することを保証することが有利である。2つ以上のカラー対、すなわちCMとMK又はCKとMK又はCMとMKがエッジの両側にトラッピングを生成する場合、これは図8のステップ#5「シンプル・トラッピング生成」の後に追加の論理を用いるシングル・トラッピング機構によって達成される。これらの場合、単一トラッパーは高強度のトラッピングを拾い、低強度のトラッピングを抑制する。この論理を図9に示す。
別のトラッピング生成ルールはスーパー・ブラック・トラッパーである。この例では、Kトナーが如何に暗色であるかに応じてKレベルが所与のしきい値より大きい場合、すなわち、75%〜100%の場合、及びスーパー・ブラックがある量のシアン又はマゼンタを含んでいる場合、上記ルールのそれも評価されず、Kトナーを含んでいるオブジェクト外のシアン値とマゼンタ値がオブジェクトにチョーキングされ、これによりスーパー・ブラックのオブジェクト周囲のシアン又はマゼンタの縞が(特に、その縞が黒色のテキストの場合のように白色又は明色の背景上に存在する場合には)回避される。本発明においては、スーパー・ブラック・トラッピング・ルールは、K顔料の値がスーパー・ブラックしきい値(特定の電子写真プロセスの関数である)より大きく、ブラックのオブジェクトのシアン又はマゼンタ成分(又は両方)と背景の同じ1つ以上の成分と間に著しい違いがある場合、他のトラッピング・ルールはすべて無視され、背景中のシアンとマゼンタ顔料は常にスーパー・ブラック・オブジェクトにチョーキングし、スーパー・ブラックの背景に明色オブジェクトがある場合にはこれとは逆になるということを述べている。定義によれば、スーパー・ブラックしきい値は高いので、このルールはきわめて暗色のオブジェクトのみに適用され、チョーキングは目立つハローを生じない。白(又は非常に明色)の背景に色付きのオブジェクトを含んだ異なる顔料の濃度値がどれも非常に高い場合に、より明色の顔料がオブジェクトにチョーキングされて、色のハローが整列不良の場合に現れないように、このルールはマゼンタ顔料とシアン顔料に対して一般化することもできる。2つの顔料の変化値が反対方向にエッジを横切る場合のみに、このルールはトラッピングを生成するという通常の1つのルールと逆行することに留意されたい。このルールは、特に、その顔料の値が色付きのエッジにわたって同方向に変化する場合、すなわち、オブジェクトが多量のシアン、マゼンタ、ブラックを含んでいるが、背景は顔料をごく僅かしか含んでいないか、全く含んでいない場合に呼び出され、非常に暗色の背景にホワイトのオブジェクトの場合には逆になる。
図7、8、9のフローチャートはエッジの左右のピクセルを比較することによる垂直エッジのためのトラッピング生成を示しているが、同じ技法は水平エッジに適用されること、すなわち、エッジの上下のピクセル値がトラッピングの計算に用いられることを理解されたい。
複数の色平面にわたるエッジ検出
図10「シアンのコンボリューション」、図11「マゼンタのコンボリューション」、図12「ブラックのコンボリューション」は、シアン平面、マゼンタ平面、ブラック平面の各々が互いにどのように別個にコンボリューションされるかを示している。点線は各色平面のカラー・エッジを表す。
コンボリューション演算の後、トラッピングする必要のあるカラー・エッジを発見するために、これらのコンボリューションされた平面の対が検査される。図7に示したアルゴリズムを用い、ステップ1に示すような両平面における同時発生のカラー・エッジを決定するために、コンボリューションされたシアン平面とマゼンタ平面が用いられる。
図13の「シアン平面−マゼンタ平面のエッジ検出」は、シアンとマゼンタのコンボリューションされた平面に対してピクセル・バイ・ピクセル比較がどのように実行され、各平面の反対方向の同じエッジ上の色変化がどのように見つけられるかを示している。この考案された例では、1つのエッジ(水平方向のエッジ)だけが図7のステップ1のエッジ検出基準を通過すると認められた。一般に、コンボリューションされたシアン平面とマゼンタ平面の両方のコンボリューションされた値の符号がピクセルの任意の対(この例では、原点(0,0)がアレイの左上にあると仮定すると、(2,1)のピクセルと(2,2)のピクセルとの間にたまたま存在する)にわたって反対方向に変化する場合、ステップ1のエッジが検出される。
図14「シアン平面−ブラック平面用のエッジ検出」と図15「マゼンタ平面−ブラック平面用のエッジ検出」は、シアン平面とブラック平面との間のエッジ及びマゼンタ平面とブラック平面との間のエッジをそれぞれ検出するために従う同じ手順を示している。
種々の幅のトラッピング生成
図15Aは種々の幅のトラッピングを如何に生成することができるかを示しており、必要な幅はシステムのパラメータであり、見当合わせエラーの可視性を低減させるのに十分なものとして選択される。幅のピクセルが整数であるトラッピングは、適したピクセル値をあるエッジにわたる1つ以上の隣接するピクセルにコピーすることによってピクセル・バイ・ピクセルで生成される。部分ピクセル幅は、トラッピングの幅を選択することと、そのエッジに隣接する1つ以上のピクセルの適切な色値を調節することとを組み合わせることによりシミュレーションされる。ピクセル値の変調とともにハーフトーン化することの効果によって、部分ピクセル幅を有するトラッピングが知覚される。図15Aでは、表15.5cは幅が0.5、1.0、1.5、2.0ピクセルのトラッピングを生成するためにピクセル値が如何に変更されるかを示している。より幅の広いトラッピングは同じルールを拡張することによって生成されてもよいことを理解されたい。
図15Aを参照すると、右から左にあるエッジにわたるシアン平面におけるトラッピングのためのピクセル幅0.5のトラッピングが、以下の式に従ってC1 iの値を調節することによってシミュレーションされている:
f(Ci、Ci+1)=[(Ci+Ci+1)/2]
上式中、
i=カラー・エッジの左側のシアン・ピクセルの値
i+1=カラー・エッジの右側のシアン・ピクセルの値
[]=最も近い整数演算子に四捨五入
1・1/2ピクセル幅のトラッピングは、図15Aの表15.5cに示すようにC1 i及びC1 i-1の値を調節することによってシミュレーションされる。
同じルールが他の方向及びエッジ配向並びに他の色平面のトラッピング生成に適用されることを理解されたい。
シンプル・トラッピング生成及びシングル・トラッピング生成の実際の統合
図7、8、9に示した決定と演算の多少複雑なセットは、ソフトウェアでもハードウェアでも、複合ピクセルをトラッピングするための可能性のあるケースの数がテーブル・ルックアップによる実装に十分に小さいと認識されるときには、実際には単純化することができる。この単純化は色平面の関連するすべての組合せのために、図7の7aのトラッピング方向決定と、図8のステップ#3、#4、#5と、図9のシングル・トラッピング論理とを統合する。各複合ピクセルは、それぞれシアン平面、マゼンタ平面、ブラック平面において3つの色値を有し、図7の7aのトラッピング方向決定で始まる。
あるエッジの各側にある2つのピクセルのどちらが各色平面においてより大きな値を有するかを識別する。これには8つの可能性がある。
3つのより大きな値から中間値の色を識別する。これにはシアン、マゼンタ、又はブラックの3つの可能性がある。
これら2つの識別ステップの8×3=24の可能な結果(結果は図7、8、9に図示したルールによって確立され、どのピクセルをトラッピングすべきかを具体的に示す)が存在し、その場合、その色値についての色及びソースが割り当てられるべきであることを理解されたい。
図15Aに示した方法及びその拡張も、異なる幅のトラッピングの計算に適用されることに留意されたい。また、イエロー・スプレッディング及びスーパー・ブラック法もまだ適用可能である。
ハードウェア
トラッパー・ハードウェア実装は以下の一般的目的を満たさなければならない。
汎関数:上記トラッピング・アルゴリズムを実装する。
デザイン:ラスター画像プロセッサに用いられる高性能イメージング・パイプラインと適合すること。ここに記載の実施例では、ハードウェアは、プログラマブル汎用CPUとそれに関連するシステム・メモリとともに、ここでは「チップ」又は「論理」と呼ばれるアプリケーション特有の論理の組合せとして描かれている。入力バッファのみから作用して出力バッファに1度書き込むことに代わり、メモリの使用を最小化し、システム・メモリの一時バッファを用いることを回避する。データのバースト・アクセスと最小再フェッチを用いることによりメモリ帯域の使用を最小にする。
サイズ:記載の実施例では、トラッパー論理はフロップ・ベースのレジスタ・ファイルとFIFO、及びオンチップ・メモリを含むそのゲートの使用において経済的である。
このセクションは、ハードウェア実装に影響を与えるアルゴリズムの上記部分を強調する。
1.オブジェクト・エッジの検出。最初のステップはオブジェクトの色付きのエッジを特定することである。このアルゴリズムはコンボリューション関数と複数のレベルのしきい値化を使用して、各平面−シアン(C)、マゼンタ(M)、ブラック(K)上のエッジを検出する(これらは相互に別個に検出される)。このステップではイエロー平面は使用されない。コンボリューションとはあるピクセルとそれに隣接するピクセルとの関数である。本発明の方法は3×3のコンボリューション・マトリクスを使用する。以下に示すように、隣接するピクセルを使用することは、ハードウェア実装に特別な要件を加える。
2.平面間にある同時発生し対向するエッジ遷移の検出。各平面上にエッジが発見されると、本発明の方法は3つの平面C、M、Kすべての間のエッジを比較する。同時発生するエッジを有する少なくとも1つの平面対が存在し、そのエッジが明色から暗色かつ暗色から明色に逆方向に遷移する場合(ここでは、明色と暗色は低ピクセル値及び高ピクセル値にそれぞれ相当する)、このエッジの同時発生はトラッピングを必要とする。このステップのためのハードウェア実装は幾つかの比較器を必要とする。
3.どの平面をトラッピングするかの決定。エッジ同時発生をトラッピングすることが決定されると、次にアルゴリズムがどの平面にトラッピングを実行すべきか及びどの方向にトラッピングが生じるべきかを識別する。このステップはハードウェアにおける実装に対して直接的である。
4.その平面に対するトラッピング生成。トラッピングの生成とは、ピクセル値(又はピクセル値のパーセンテージ)をエッジの一方側から別の側にコピーすることを意味する。この方法は1/2ピクセルのトラッピングから2ピクセルのトラッピング(1/2ピクセルの増分)を支援するので、ハードウェアはその原点から最大2ピクセルまで値を移動するのを支援しなければならない。
このトラッピング・アルゴリズムは、異なるオプションを用いて異なるモードで動作可能な構成自在なアルゴリズムであることを理解されたい。ハードウェアにおける実装のこの実施例のために、 表1、2、3はどのモード、オプション、構成が支援されるかを示している。
Figure 2009535909
Figure 2009535909
Figure 2009535909
ハードウェア用語集
表4はこの説明に用いられる用語を定義している。具体的な数値が定められる場合、それはこの説明において与えられた実施例内の一貫性を維持するためのものであって、他の一貫性のある数値が当業者によって用いられてもよいことを理解されたい。
Figure 2009535909
このトラッパー・ハードウェアはラスター処理ユニット(RPU)の画像処理ステージのパイプラインにおけるコンポーネントであり、これ自身がラスター画像プロセッサの一部である。当該分野では慣習的であるように、画像はシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの分解をそれぞれ表すピクセル・データC、M、Y、Kのアレイに、ある種の画像処理ステップに必要な属性情報を運ぶためにタグとしてTで示した第5のアレイを加えた形式である。属性情報の例には、色変換テーブルとハーフトーン・テーブルのピクセル・バイ・ピクセル選択が挙げられる。図16の例に示すように、このトラッパー・モジュールは、色変換に先行し、サブバンド圧縮器としても知られた圧縮器が後に続く。単純な場合、原画像はCMYTラスター形式で読み取られる。これは具体的な中間形式を表すものであって、他の形式が用いられてもよいことに留意されたい。色変換後、この実施例では、この形式は従来のCMYKにタグ平面Tを加えたものになる。図16はトラッパーの実装に重要なローテータ・モジュールも示している。これは次のセクションで議論するように、それがメモリを使用する際に経済的であるローテータのための設計目的が、RPU及びトラッパーを含む早い段階に影響を及ぼすデータ形式選択を強化するためである
図16はトラッパー・モジュール16a及び種々の段階の画像データ形式のためのイメージング・パイプライン・コンテクストを示している。トラッパー・モジュールは、(図1のラスター画像プロセッサ(RIP)1dのパイプラインにある)ラスター処理ユニット(RPU)16bのパイプライン内に設置される。上記実施例では、ローテータ16cはRIPパイプラインの一部としてRPUの後に現れる。この画像データ形式記号においては、略語CMYTはシアン平面、マゼンタ平面、イエロー平面、タグ平面、及びCMYKTはシアン平面、マゼンタ平面、イエロー平面、ブラック平面、タグ平面(タグ平面はある種の画像属性データを運ぶ)をそれぞれ表す。
ローテータ・データ形式要件
画像処理パイプラインのためのカスタム設計要件はメモリをほとんど使用しない。これはプレート及びペインを、バンド、ストライプ、サブバンドに分割することによって概ね対処される。パイプラインの末端付近では、ラスター画像はバンド毎に回転できなければならない。これを経済的に実現するために、ストライプをサブバンドに分割しなければならない。このローテータは回転するように設計され、次いで、論理プレートを垂直に進むことを可能にし、各サブバンドが回転されるにしたがって、サブバンドの新しい水平バンドを構築することを可能にする。次いで、この水平バンドは印刷エンジンのビデオ・インターフェースへの出力のための印刷エンジン・ビデオ・コントローラ(PVC)によって消費することができる。
ローテータはサブバンドで動作するが、良好な論理デザインはローテータがサブバンドの回転を32個のピクセル幅×32本の走査線高のセルに分割することを要求する。これは1平面当たり1Kバイトのメモリのブロックを使用するためのものである。この動作を支援するために、RPUとトラッパーは、ローテータが個々に回転させることのできるセルに分割されたサブバンドを提供する。サブバンドはRPUを出るときに圧縮され、ローテータ・モジュールに入った後に解凍されることに留意されたい。しかし、このことはこのデータ形式の議論にも、データ形式がパイプラインのこれらの段階に課す要件にも重要ではない。
ハードウェア実装対ソフトウェア実装
実装は本発明の原理と衝突しない様式で異なっていてもよいことを理解されたい。例えば、ハードウェア実装及びソフトウェア実装は、各々がピクセルを如何に処理するかという点で特徴的な差を示し易い。ソフトウェア実装は各平面のコンボリューション結果を保持するために一時バッファを使用してもよいが、メモリ帯域とメモリ消費を最小にするために、ハードウェアの実際の目的はシステム・メモリにおいて一時バッファを要求しないことである。別の重要な違いはデータ・アクセスに関する。トラッパーへの入力データはランダムにアクセス可能である。すなわち、処理中にバンドのどの部分でも読み取り及び再読み取りすることもできるし、再訪問することもでき、実際、トラッパーはこれを利用して、そのときに処理中のセルに隣接するピクセルに再フェッチする。しかし、出力ピクセルは効率的に再書き込みすることも再訪問することもできない。各サブバンドの各セルが処理されるに従って、各セルは圧縮されてメモリに書き込まれる。圧縮されると、それらの出力ピクセルには再びアクセスすることはできない。しかし、図17Aを参照すると、このソフトウェア実装は左から右、右から左、上から下、及び下から上へと、検出されたエッジを横断して反対側までピクセル値を移動することができる。図17A、17Bはトラッピング・アルゴリズムのソフトウェア実装とハードウェア実装のためのコンボリューション・マトリクスを示し、ソフトウェア実装とハードウェア実装との違いを表している。
ソフトウェアの事例を図17Aに示す。この図はより明色の色平面が、トラッピングを必要とするエッジ及びトラッピング・アルゴリズムに従って処理されるコンボリューション・マトリクスの構成の多数の例を含んでいることを示す。17a、17bのように影を付けた領域はそれぞれ、明色のより暗色の領域及びより明色の領域である。コンボリューション・マトリクスは17c、17dのようなコーナー・マークで識別される。ピクセル17h、17jは現在処理中のピクセルである。この場合、入力ピクセルと出力ピクセルは無作為に修正可能であり、図示のように、色値を左から右へこの時点のピクセル17hにコピーすること又はこの時点のピクセル17jの色値を右から左にコピーすることは難しくない。垂直方向、すなわち上から下及び下から上に同等の柔軟性がある。
ハードウェアの事例を図17Bに示し、17e、17f、17gのようなコーナー・マークを用いて識別されたコンボリューション・マトリクスの構成を表す。この場合、出力ピクセル17kに対するトラッピング修正はイメージング・パイプラインの次の段階に移る前に完了していなければならず、これは次に、適用可能なすべてのコンボリューションが計算されなければならないことを要求する。この図はそういった1ピクセル・トラッピングのためのコンボリューションのセットの一例を示す。
サブバンドを通るセルの処理の順序を考えると、これはハードウェア実装についてはセルのエッジで困難を生じる。水平エッジがバンド境界の上部と一致する場合や、トラッピング・アルゴリズムがピクセル値をエッジの下部から上部に移動すべきであると決定する場合、バンド境界のピクセルを前のバンドの最後の走査線に入れることが必要になる。しかし、そのバンドは最早、圧縮されていない形式では存在せず、代わりに、圧縮されて、システム・メモリのページ・ストアに格納される。
概念的には、ハードウェア実装のためには次のルールが適用される。トラッパーは必要なすべての更新を出力ピクセルに対して行うことによってデータを処理しなければならず、トラッパーは一般に、あるピクセル、特に、上にある走査線のピクセルに対して第2の更新を行うことはできない。これによって、再度そのピクセルにアクセスしなくても、トラッパーはそのピクセルをパイプラインの次の段階に渡すことが可能となる。次の段階がサブバンド圧縮器であるため、一旦ピクセルが圧縮されると、このピクセルに再度アクセスすることは困難になるので、これはイメージング・パイプラインには重要である。このように、図17の下半分はトラッパーは現時点の出力ピクセルに対して処理を集中することを示し、したがって、それはそのピクセルに対する更新のすべてのソースを考慮しなければならない。その出力ピクセルを修正するかどうか、すなわちトラッピングするかどうかを決定するためには、最大5つのコンボリューションを計算しなければならないことがわかる。
図18は左、右、上、下、中心のコンボリューションを共に1回のステップで組み合わせることを示す。幸い、コンボリューションと決定処理を実施してトラッピングを行うかどうかを決定するのに要する論理は大きくないので、これらのステップを並列処理することはASIC設計に大きな影響を及ぼさない。
2ピクセルのトラッピング、9通りのコンボリューション
ソフトウェア実装とハードウェア実装との間の違いの議論においては、バンド境界条件を取り扱うためにコンボリューションの並列処理が導入された。この解析を実行するために、先の走査線と連続する走査線内の隣接するピクセルに加えて、中心の走査線内の隣接するピクセルが必要となる。1.5ピクセルのトラッピングや2.0ピクセルのトラッピングの場合、トラッパーは、適した周知の様式でバッファリングされた図19に示すように、ピクセルの7本の走査線をトラッピングが利用できることを必要とする。0.5ピクセルのトラッピング又は1.0ピクセルのトラッピングを行う際には、5つのコンボリューション(L、R、T、B、C)を実行することが必要である。1.5ピクセルのトラッピング又は2.0ピクセルのトラッピングのためには、更に多くのコンボリューションが同じピクセルに影響を及ぼす可能性があるので、図19に示すように、9つの並列のコンボリューション及び決定を行わなければならない。
しかし、並列化に関するより大きな問題は、1次元の相対トナー濃度(RTD)ルックアップ・テーブル(LUT)に関わる。並列決定処理を可能にするためには多数のLUTを複製する必要があると考えられる。しかし、1平面当たり、1次元のLUTの複製は5つだけでよい(図18の5本の走査線高のコンボリューション「+」パターンを水平に通過するピクセルのストリング各々に1つ)。この5つのルックアップは、それがトラッパーがオンチップ・メモリに保持している5つのストリングを走査するときに、コンボリューション「+」の前に行われなければならない。
より大きな見当合わせエラーのための拡張
見当合わせエラーが2個のピクセルを超える場合には2個のピクセルよりもトラッピングが幅広でなければならず、更に多くのコンボリューション及びそれに対応する更に多くのバッファリングが本発明書に記載の実施例の直接的拡張に従って必要とされることを理解されたい。
イメージング・パイプライン・データ・フロー
図16に示すように、色変換は4平面に対して周知の形式CMYT(慣習的にデバイス非依存性の表象である)で働く。色変換器はこれら4つの平面を読み取り、従来のデバイス固有の表象を5平面CMYKTに生成する。これらのデータは色変換器からトラッパーに直接送られ、トラッパーがトラッピングを実行し、次いでこのデータをサブバンド圧縮器に直接送る。サブバンド圧縮器がこのデータを圧縮し、メモリに格納する。モード属性タグ平面(T)はCMYKと一緒にメモリ内に置かれるが、色変換又はトラッピングによって要求されないか、影響を受けない。代わりに、モード属性タグ平面は、CMYKデータを印刷ビデオ・コントローラに加えられるように、CMYKデータを最終的に再結合しなければならない。印刷ビデオ・コントローラでは、モード・ビットを用いて周知の手段によってデバイス固有のハーフトーン画像がレンダリングされる。色変換、重ね合わせ、及びデータのトラッピングに加えて、RPUは圧縮されていないストライプから圧縮されたサブバンドにこのデータを変換する。システム・メモリ内のページ・ストアの使用を最大化するために、圧縮が必要となり、低減されたシステム・メモリ環境においてローテータがページ画像を効率的に回転することができるように、サブバンドがローテータによって要求される。エンジン速度で回転させるために、ローテータはオンチップ・メモリを利用するが、これはローテータが1個の32×32セルへあるステップで処理することのできるピクセルのブロックも制限する。このため、ローテータの要件を支援するためには、サブバンドをセルに分割しなければならない。平面内では、このデータを次に使用するもの、すなわちローテータがそれを効率的に回転できるようにデータは正確に順序付けされなければならない。
トラッパー・モジュール・データ形式及び順序
図20は画像データが画像処理パイプライン内でどのように体系化されるかを示している。画像ペインは色分解の4平面、つまりシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックから構成される。複合画像ペイン内の各分解はストライプに分割される。各ストライプはサブバンドに再分割される。各サブバンドはセルに再分割される。この分割と再分割は規則的であり、ストライプ、サブバンド、セルはそれぞれ等しいサイズを有するが、ストライプ、サブバンド、又はセルはペイン境界では切り捨てられてもよい。
図20は色変換器によって生成され、トラッパーへ運ばれたデバイスCMYKの4平面を示している。各平面はストライプに分割され、各ストライプはサブバンドに分割され、サブバンドはセルに分割され、セルは32×32ピクセルのブロックから構成される。ローテータの要件を満たすために、トラッパーはサブバンドの1つのストライプを1回で処理する。これはあるストライプの最も左のサブバンド、例えば第1のストライプにおいてS1で示されたサブバンド(又は第2のストライプのSn-1)で始まり、サブバンドをセル毎に通過する。サブバンド内では、トラッパーは1個のセルを1回で処理する。トラッパーはセルを処理するとき、図21、22に示すように、隣接するピクセルを必要とすることに留意されたい。セルを処理するために、トラッパーは1ピクセル・トラッピングと2ピクセル・トラッピングのために、36又は38バイトのピクセルのストリングとセルの下の2又は3本のストリングをそれぞれ必要とする。図22を参照すると、このトラッパーはセルを下に向かって連続的にストリングを処理する。
実装アプローチに応じて、セルの上方と下方の隣接するストリングとセルの左右の隣接するピクセルは、オンチップでバッファされなければならないか(これにはより大きなオンチップ・メモリが必要となる)、システム・メモリから再フェッチされなければならない(これにはより大きな帯域が必要となる)。
システム・バッファリング要件
コンボリューション解析も入力データのシステム・バッファリングに影響を及ぼす。トラッパーがストライプの上部と下部でデータを適切にコンボリューションするためには、トラッパーは隣接するストライプから隣接する走査線へアクセスを有さなければならない。これを図21に示す。あるペインのストライプの最初について、先のストライプは存在せず、あるペインの最後のストライプについて、次のストライプは存在しない。これらの場合、トラッパーは先の又は次のストライプを必要とせず、その代わり、その計算の際に、あるペインの最初と最後のストライプの上方と下方のピクセル及びあるストライプの左右のピクセルはゼロであると仮定する。このダイアグラムはメモリ内の画像データのレイアウトを図示するものであり、トラッピング中の現行のストライプ、ちょうどトラッピングされた先のストライプ、及びトラッピングされるべき次のストライプ間の概念上の関係を示している。
図21、21aを参照すると、先のストライプからの最後の走査線、0.5又は1ピクセルのトラッピング幅のための2本の走査線あるいは1.5又は2ピクセルのトラッピング幅のための3本の走査線がある。
21bは次のストライプからの最初の走査線、0.5又は1ピクセルのトラッピング幅のための2本の走査線あるいは1.5又は2ピクセルのトラッピング幅のための3本の走査線を示す。
21cは先のストライプのためのストライプ・アドレスの末端である。
21dは現時点のストライプのためのストライプ・アドレスである。
21dは次のストライプのためのストライプ・アドレスである。
図21では、先のストライプと次のストライプのために、完全なストライプが示されていることに留意されたい。しかし、ソフトウェア実装はより柔軟である。例えば、先の256の高さのストライプは、ちょうど最後の2又は3の走査線を一時空間にコピーすることによって解放することができる。けれども、次のストライプをトラッピングするためには、編成され、色変換段階、重ね合わせ段階、トラッピング段階の準備ができているストライプ全体に先立って、最初の2本の走査線が利用できるようになるとは考えにくい。
図22はサブバンド内のセルとピクセルの統合及びそれらがハードウェア・トラッパー実装によって処理される順序である。トラッパーがセルを処理するとき、コンボリューション計算のために隣接するピクセルを必要とする。セルは32個のピクセル幅で32個のピクセル高さであるが、36又は38のピクセル・ストリングとセルの上又は下の2又は3のストリングは、1ピクセルのトラッピングと2ピクセルのトラッピングがそれぞれ必要である。実装アプローチに応じて、セルの上下の隣接するストリングとセルの左右に隣接するピクセルは、チップ上でバッファ化されるか、システム・メモリから再フェッチされるかのいずれかでなければならない。隣接するピクセルのスワスの2×2又は3×3個のコーナーは、どのコンボリューション計算によっても必要とされないが、この実装は論理を単純化するために、どうにかしてそれらを読み取ることができる。
トラッパー内部のデータ・バッファリング
一般に、トラッピングはエッジの暗色側から明色側へピクセル値をコピーさせる。このトラッピング・アルゴリズムは、画像を如何に修正するかを決定するための処理中に元のピクセル値だけが使用されることを決める。入力ピクセルと出力ピクセルを分離することはトラッパーにとって重要である。画像解析(例えば、コンボリューション、方向、トラッピングしきい値)は常に入力ピクセルに対して行われ、画像への修正は常に出力ピクセルに対して行われる。このため、トラッパー・ハードウェアは入力ピクセルから出力ピクセルを別個に維持するための出力バッファリングを必要とする。
タグ平面処理
サブバンド圧縮器まで、色変換器からトラッパーまでのイメージング・パイプラインの特定の区間を通して、メモリ内のデータは未圧縮の平坦なバンドから圧縮された平坦なサブバンドへ再フォーマットされる。ローテータがタグ平面と色データを容易に回転させることができるように、タグ平面はこの変換に従わなければならない。特定の実装における他の因子が、これがトラッパー・モジュールで起こるか、サブバンド圧縮器モジュールで起こるかを決定することを理解されたい。
コンボリューションによるエッジ検出
2ピクセル・トラッピングの場合、ピクセルの7つのストリングが(例えばブロックSRAMを用いて)チップ上でバッファ化されると、それが実行しなければならない最大9つのコンボリューション(L1、L2、R1、R2、T1、T2、B1、B2、C)に利用可能なピクセルのマトリクスを有するために、トラッパー・モジュールはブロックSRAM又は他の周知のストレージ機構からピクセル・データを読み出さなければならない。典型的な実装においては、最大9個のコンボリューション・モジュールによってデータへの並列アクセスを可能にするために、これらのマトリクスは単純なフロップから構成される。この例示のハードウェア実装は、論理サイズを最小にするために1〜4ラプラシアン・カーネルの使用を利用する。乗算器は必要ないが、それに代わって、各平面に対するコンボリューション関数のために、1つの位相器、2つの加算器、1つの減算器だけが必要である。次いで、コンボリューションされた値をコンボリューションしきい値に対して比較するために、1つの比較器が必要になる。この比較の結果は、エッジがあるかどうか、エッジが所定の平面にないかどうかを決定する。次に、この結果が他の平面からの結果に対して比較され、エッジの方向が相互に反対である場合、このエッジがトラッピングの候補となる。
方向の決定
先の段階で比較が完了すると、平面対の一方のコンボリューションされた2つのピクセルのつの符号を調べることは簡単であり、その符号は両平面対が向いているのはどの「方向」(明色から暗色対暗色から明色)かを決定する。
トラッピングしきい値の適用
同時発生し対向する2つのエッジが発見されると、トラッピングは両平面上の色の違いがトラッピングしきい値よりも多い場合に限り実行される。論理的には、これは対の各平面に対して2つの減算器と1つの比較器とを用いて周知の様式で実装され、この結果を一緒に加算する。真の出力はトラッピングが実行されるべきであることを示す。
トラッピングの生成
トラッピングの決定がなされると、どの平面のどのピクセルが1つのコードから他のコードに変換されるのか、「方向決定」ステップからの結果に単純な8ビット比較器を加えたものを用いて一般に理解された手段によって決定されなければならない。この結果はあるピクセル値をその隣接するピクセル値に上書きさせる。
設計の最適化
トラッパー・ハードウェアは図23のトラッパー・ハードウェアのブロック図に示したような種々の様式で実装することができることを理解されたい。trapmgrブロック23aがバンドをサブバンドに、サブバンドをセルに分割し、要求のシーケンスをrdブロックブロック23bに発行してシステム・メモリ23cから完全又は部分的なセルをフェッチする。サブバンド内のセルと隣接するサブバンド内のセルとがフェッチされる。rdブロックによってフェッチされた各セルは、trbufmgr23dによってオンチップ・メモリ23eに1回で1ピクセル(チャネル毎)で格納される。trbufmgr23dはtrbuf23eからtrcore23fまでのピクセルの7つの行の読み取りを管理する。trcore23fはトラッピング・アルゴリズムを実行する。trcore23fに関する詳細は、図26を参照して以下に記載する。
トラッパー・モジュールのパフォーマンスは、2つの測定値(処理スループット及びI/Oスループット)によって評価することができる。I/Oの制限がないと仮定すると、処理スループットとは、トラッパー・パイプラインを通してデータを処理することのできる速度である。内部プロセッサの制限がないと仮定すると、I/Oスループットとは、データがトラッパーのI/Oポートに読み込まれ、そこから書き込まれる速度である。また、トラッパー実装は隣接するピクセルを再フェッチするので、固有の非効率性、すなわちオーバーヘッドが存在する。オーバーヘッドは以下で解析される。しかし、これはシステムにおける帯域のコストとオンチップ・メモリのコストとの間の設計トレードオフであることに留意されたい。
クロック当たり1つの複合ピクセルを処理するためには、周知の方法にすべて従って、トラッパー設計にはコンボリューション論理ブロックとトラッピング論理ブロックを複製するとともに、相対トナー濃度ルックアップ・テーブルを複製することを必要とする場合があること、及びパイプライン化が必要である場合があることを理解されたい。コンボリューション関数とトラッピング関数はマルチレベルの加算器ツリー、次いで追加のレベルの比較器から構成される。ASICセル・ライブラリの実速度に応じて、パイプライン・ステージを挿入しなければいけないこともある。
トラッパー帯域オーバーヘッド
ここで議論されるように、トラッパーは隣接するピクセルに対してその処理を実行する。トラッパーはサブバンド内ではセルの順序でラスターに配列されなければならないという事実も議論される。これら2つの要件のために、トラッパーは、1つのセルと次のセルを処理するときに、2回以上同じピクセルにアクセスすることを必要とする。あるピクセルに2回以上アクセスすることは再フェッチと呼ばれ、トラッパーの帯域要件はトラッパーがデータにどれだけ多く再フェッチしなければならないかによって影響され、この要件はその帯域オーバーヘッド係数、つまりKOHとして知られている。
トラッパー帯域オーバーヘッドは、オンチップ・メモリを加えることによって改善される。データに再フェッチすることに代わって、トラッパーは1回そのデータにフェッチすることができ、次いで、必要に応じて使用できるように、そのデータをチップ上に保持する。しかし、主要ブロックを例えばメモリの8Kバイト以下にするという目的を考え、またトラッパー処理パイプラインのデータ構造のサイズがほぼセル及びサブバンドであると考えると、再フェッチは好ましいトレードオフである。それにもかかわらず、2つの実用的な設計アプローチ、すなわち、最少量の追加のオンチップ・メモリを使用するアプローチと帯域を低減させるためにより多くのオンチップ・メモリを使用するアプローチとがある。トラッパーは効率的なバースト・サイクルで各ピクセルを1回だけ読み取ることが理想的である。1つのサブバンドについて、現在の例では、これは1カラム当たり256バーストに達する。しかし、再フェッチに起因して、トラッパーは追加のバーストをフェッチしなければならない。これに続く解析が、すべてのフェッチと再フェッチを処理するために、各々それぞれのアプローチが如何に多くのバーストを必要とするかを決定し、次いで、これらのバースト計数を理想のバーストと比較して、帯域オーバーヘッド係数KOHを計算する。これらのKOH値は、このASICにおけるトラッパーのための総帯域要件を決定するために次のセクションで用いられる。
第1の設計アプローチは5つの平面すべてについて最小のオンチップ・ピクセル処理、例えばちょうど1330バイト(32B/ライン×7ライン×5平面)を要求するが、大きな量の帯域を必要とする。この設計アプローチについて、トラッパーは図24に示すように、セルの各カラムの上の追加の3つのストリングと下の3つのストリングを読み取らなければならない。これは262のストリング(256+6)に達する。また、各ストリングは2ピクセルのトラッピングについて38バイト(ピクセル)の長さであり、現代のDDR RAMの動作を考えると、サブバンドとストライプのセルがDDRバースト(キャッシュ−ライン)境界に対してメモリ内でどのように整列されているかに応じて、2又は3のバースト読み取り(ちょうど1つの読み取りに代わり)を要求する。したがって、1ストリング当たり2又は3のバーストにおける262のストリングは、セルのカラム当たり合計で524又は786のバーストに達する。これを1カラム当たり256のバーストの理想に対して比較すれば、帯域オーバーヘッド係数(KOH)の値(最高で2.05、最低で3.07、及び平均で2.31)が得られる。トラッパー・ハードウェアによって処理されるセル24aの各カラムは、合計256本の画像データについて8セルを含むが、トラッパーは上の画像データ・バイトの3つのストリング及びカラム又は262本のラインの下の3つのストリングを読み取らなければならない。各セルは32バイトの幅であり、各ストリングは36又は38バイトの長さである。この画像データのカラムは、バースト又はキャッシュ・ライン境界24bを有する周知のDDRメモリに保持される。バースト又はキャッシュ・ライン境界24bも32バイトの幅であり、カラムが36バイトのストリングについてバースト又はキャッシュ・ライン境界と整列していない3以上のピクセル又は38バイトのストリングについて整列していない4以上のピクセルの場合に、特徴的な演算によって1ストリング当たり2つのバースト読み取りを生じる。整列に近付けば、1ストリング当たり3つのバースト読み取りが得られる。
2ピクセルのトラッピングのための第2の設計アプローチは、更に多くのピクセル処理メモリ、例えば、チップ上に2つのセル(これに加え隣接するピクセル)を維持するために12730バイト(67B/ライン×38ライン×5平面)を必要とするが、この代償として、最大で半分だけ帯域をカットする。図25に示すように、このアプローチは各セルの上部と下部の追加の3つのバーストのセットを読み取るが、サブバンド境界のエッジ走査線を除いて、セルの走査線は1回しか読み取られない。各セルの上下のこの追加のバースト読み取りは、トラッパーに1セル当たり32バーストの代わりに38バーストを読み取らせる。これは38/32、すなわち1.1875倍のオーバーヘッドである。また、トラッパーは真中の8つのセルを処理するためには10個のセルを読み取らなければならず、これは10/8、すなわち1.25倍のオーバーヘッドになる。このアプローチのための合計のオーバーヘッド係数KOH=1.48を得るために、これらは一緒に乗算されなければならない。行(25b)の最初のセルをトラッピングするには、隣接するピクセルのセル25aと25cが必要であり、したがって、1ライン当たり合計で3バーストの読み取りが必要である。必要なストリング25eはトラッパー論理内に保持されている。したがって、第2のセル25dから最後のセル25fまでの行内の他のセルの各々については、1ライン当たり1つのバースト読み取りだけでよい。
この2つの設計アプローチは、それぞれ3.07(第1の設計アプローチについて最悪の場合の値)及び1.48の個々の帯域オーバーヘッド係数に対して比較されてもよい。
ある例示の実施においては、各画像平面は32MBのデータを含み、CMYTについての合計は128MBである。この実施例のために、平均的なCMYKT圧縮画像は35MBを含むと仮定する。図16を参照し、システム速度が1秒当たり1ページであると仮定すると、
システムのバス帯域消費は次のように算出することができる:
原CMYT画像128MB/sを入力
圧縮CMYK画像35MB/sを出力
合計の正味の帯域は163MB/s
実際の帯域要件は、正味の帯域に帯域オーバーヘッド係数を乗算したものである。したがって、第1の設計アプローチは163×3.07=500.4MB/sを必要とし、第2の設計アプローチは163×1.48=241.24MB/sを必要とし、第2の設計アプローチに対する第1の設計アプローチについて、この比は約2:1である。
ピクセル処理メモリに加えて、設計アプローチの各々は相対トナー濃度ルックアップ・テーブルのために追加のメモリを必要とし、図22に示した32×32ピクセルのセルの統合を仮定すると、5平面CMYKTの各々のための入力バッファとしてピクセルの32ピクセルのストリング、すなわち160バイトが必要であると理解されることに留意されたい。この例では、相対トナー濃度ルックアップ・テーブルに必要なメモリは次のように計算することができる:
(3CMK平面)×(256エントリー)×(1バイト/エントリー)×(5コピー)=3840バイト
したがって、追加のメモリは160+3840=4000バイトであり、第1及び第2の設計アプローチのための合計のメモリ要件はそれぞれ:1330+4000=5330バイト及び12730+4000=16730バイトになり、この比は約1:3.14である。
設計アプローチ及びメモリ帯域とメモリ消費との間に種々の周知のトレードオフがある他の設計アプローチのいずれかが、アプリケーション要件に応じて本発明を実施するのに考慮されてもよい。
ここで図26を参照すると、トラッパー・コア・ブロック(trcore、図の23のアイテム23)は、5つのサブブロック(コンボリューション・ブロック(26a)、相対トナー濃度(RTD)ルックアップ・テーブル・ブロック(26b)、ルール解析ブロック(26c)、優先順位決定ブロック(26d)、トラッピング・ブロック(26e))に分割された複合ピクセル処理パイプラインである。7行の複合ピクセル(26f)が入り、7行全部がコンボリューション・ブロック(26a)に行く一方で、真中の5行はRTDルックアップ・テーブル・ブロック(26b)とトラッピング・ブロック(26e)とに行く。この7つの入力行から、コンボリューション・ブロックはコンボリューション値のマトリクス(26h)に格納される5つのコンボリューション値(26g)を計算する。これと並列して、RTDルックアップ・テーブル・ブロックは、RTD値のマトリクス(26j)に格納される相対トナー濃度値(26i)に入力値を1次元マッピングする。ルール解析ブロックは個々のマトリクス・エントリーにアクセスして、そのマトリクスを囲む最大で8つのエッジを解析することができる。トラッピング解析を制御するために、エッジ検出しきい値、トラッピングしきい値、イエローと属性スプレッディング・モード、スーパー・ブラックしきい値を含んだプログラマブル・パラメータ(26k)がルール解析ブロック(26c)で用いられる。ルール解析ブロック(26c)は、優先順位決定ブロック(26d)に入る最大で8つのトラッピング要求(26l)を出力する。複数のトラッピング要求がある場合、優先順位決定ブロック(26d)は要求のうちのどの1つを支持すべきかを選択し、8つの要求のうちの1つだけをトラッピング・ブロック(26e)にアサートする。トラッピング・ブロック(26e)は入力ピクセルのマトリクスをバッファ化し、トラッピング要求に基づいて、プログラマブル・トラッピング幅パラメータが8つのピクセル(又は、整数でないトラッピング幅の場合には計算された値)のどれも中心ピクセルにコピーしないか、そのうちの1つをコピーし、次いでそれが出力される。
これはハードウェアにおいてトラッピング・アルゴリズムを実装する一例に過ぎない。異なる要件を満たすために、実装を変えてもよい。上記実装は同一のハードウェア処理ブロックを用いて、それらを相互に並列して走らせることによって高いパフォーマンスを提供する。これはチップ上の大きな走査線バッファの要件を回避しながら、高スループットを生じる。緩和されたパフォーマンス要件を利用することによって、又は大きな走査線バッファを利用することによって、他の実装はハードウェアのサイズを縮小することもできる。
図26に示すハードウェアは、周知のハードウェア記述言語(HDL)であるヴェリログで更に説明することができる。C平面、M平面、K平面の各々について、コンボリューション・ブロック(26a)は5つの1〜4ラプラシアン・カーネル・コンボリューションを並列して実行する。一実施形態では、これはコンボルブ1×4と呼ばれる関数で実装される。この関数はトラッパー・コア・ブロックにおいて15回再使用される。各コンボルブ1×4関数はa01、a10、a11、a12、a21と名付けられた符号の無い5つの8ビット・ピクセル入力に対して作用し、−1020〜+1020の範囲の単一の10ビットの符号の付いた値を生成する。ヴェリログ・ステートメントは
コンボルブ1×4=a01+a10+a12+a21−(a11<<2);
このヴェリログ・ステートメントはtrcoreで参照される15のコンボルブ1×4関数の各々のための4つの加算器へ合成することができる。
C平面、M平面、Y平面の各々について、相対トナー濃度ルックアップ・テーブル・ブロック(26b)は5つの256×8ルックアップ・テーブルから構成され、合計で15になる。これらのルックアップ・テーブルはフリップ・フロップ、レジスタ・アレイ、又はブロックRAMを用いて実装することができる。遅いアプリケーションでは、このルックアップ・テーブルはシステム・メモリを用いて実装することができる。
2ピクセルの最大のトラッピング幅のために、ルール解析ブロック(26c)は所与の「中心」ピクセルを囲む8つのエッジを並列に解析する。一実装例では、このエッジ解析は、8つのエッジに対応する8倍にインスタンス化される「analyzeedge」と名付けられたヴェリログ・モジュールにおいて具現化される。各「analyzeedge」モジュールは、コンボリューション・ブロック(26a)からC、M、Kコンボリューション値の対を取り、相対トナー濃度ルックアップ・テーブル・ブロック(26b)トラッピングしきい値とオプションなどのプラス・トラッピング・アルゴリズム・コントロールからの1次元にマッピングされたC、M、Kピクセル値の対を取り、かつ、単一の3ビットのビットマスクをそのエッジに対して生成する。このビットマスクの3つのビットのうち最大2のビットを「analyzeedge」によって設定して、C平面、M平面、K平面のうちの最大でどの2平面をエッジの遠い側から近い側にトラッピングすべきかを識別する。これは、加算器、マルチプレクサ、符号変換器、ランダム離散論理(8ビットと10ビットの加算器を含む)の直列として統合される、比較器及び絶対値関数を必要とする複雑なモジュールである。
優先順位決定ブロック(26d)はanalyzeedgeモジュールの8つすべてのインスタンスからビットマスク出力を取り出し、その遠い側の成分ピクセルを「中心」の複合ピクセルにトラッピングさせるために8つのエッジの1つだけが選択されるように優先順位決定される。一実装例では、この優先順位決定はif−then−elseヴェリログ・ステートメントのシリーズで具現化され、離散論理に統合される。この論理の出力は、8つのエッジのどれをトラッピングすべきか、及びそのエッジでは、どの平面をトラッピングすべきかの復号である。
一実施形態では、最終ブロックのトラッピング・ブロック(26e)ヴェリログ関数引用「trappix」の8つのセット(トラッピングし得る8つのエッジの各々について1つ)から構成される。「trappix」関数の各セットは複合ピクセルの5つの平面:C、M、Y、K、及びAの各々に対して作用する。このため、合計8エッジ×5平面、つまり40の「trappix」引用が存在する。各「trappix」関数は単一の平面をトラッピングし、制御入力及び8ビットの符号の無い遠くのピクセル及び中心のピクセルを取り、8ビットの符号の無いトラッピングされたピクセル結果をリターンする。これは元の遠い入力ピクセル値、元の中心の入力ピクセル値、又は1/2及び1・1/2のピクセル・トラッピング幅の場合には、遠いピクセル値と中心のピクセル値との平均のいずれかである。この平均化は8ビット加算器を必要とする。あるいは、「trappix」は復号論理によって制御されるマルチプレクサに統合できるヴェリログ・ケース・ステートメントを用いて実施することができる。
カラー印刷デバイスと通信可能なパーソナル・コンピュータから構成されるデジタル印刷システムを示すブロック図である。 画像アレイに対してコンボリューション計算を実行するためにピクセルの対応する領域に印加される重みのアレイとしてラプラシアン・カーネルを示す図である。 画像アレイに対してコンボリューション計算を実行するためにピクセルの対応する領域に印加される重みのアレイとしてラプラシアン・カーネルを示す図である。 ある画像中のピクセル値のアレイの一例を示す図である。 図2に示すラプラシアン・カーネル(1〜4)を用いて、図4に示すサンプル色平面をコンボリューションするプロセスを示す図である。 例示のコンボリューション・プロセスの結果、すなわちコンボリューションされた平面を示す図である。 シアン平面及びマゼンタ平面のためのシンプル・トラッピング生成のステップ1及び2を示すフロー・チャートである。 シアンとマゼンタ(C−M)平面のシンプル・トラッピング生成のステップ3、4、5を示すフロー・チャートである。 C−MとM−Kトラッピングの組合せのためのシングル・トラッピング論理を示すフロー・チャートである。 図4、5、及び6に示したコンボリューション例をカラー画像のシアン平面に適用することを示す図である。 ある画像のマゼンタ平面の例示の一部をラプラシアン・カーネルを用いてコンボリューションすることを示す図である。 ある画像のブラック平面の例示の一部をラプラシアン・カーネルを用いてコンボリューションすることを示す図である。 エッジを検出するために、コンボリューションされたシアン平面及びマゼンタ平面がどのように比較されるかを示す図である。 エッジを検出するために、コンボリューションされたシアン平面及びブラック平面がどのように比較されるかを示す図である。 エッジを検出するために、コンボリューションされたマゼンタ平面及びブラック平面がどのように比較されるかを示す図である。 シアン平面において右から左にトラッピングするためのトラッピング生成を示す図である。 トラッパー・モジュールのためのイメージング・パイプライン・コンテクスト及び種々の段階の画像データ形式を示す図である。 トラッピング・アルゴリズムのソフトウェア実装のためのコンボリューション・マトリックスを示す図である。 0.5及び1.0ピクセルのトラッピング幅のためのトラッピング・アルゴリズムのハードウェア実装に用いられる5つのコンボリューション・マトリクスを示す図である。 1.5及び2.0のピクセルのトラッピング幅のためのトラッピング・アルゴリズムのハードウェア実装に必要な9つのコンボリューション・マトリクスのセットを示す図である。 画像処理パイプライン内で画像データが如何に統合されるかを示す図である。 メモリ内の画像データのレイアウトを示しており、トラッピング中の現時点ストライプと、ちょうどトラッピングした先のストライプと、トラッピングされるべき次のストライプとの間の概念的関係を示す図である。 サブバンド内のセルとピクセルの統合及びそれらがハードウェア・トラッパー実装によって処理される順序を示す図である。 ハードウェア・トラッパーを示すブロック図である。 より大きな帯域を犠牲にしてオンチップ・メモリを最小にする設計アプローチのためのデータ統合を示す図である。 帯域要件を低減させるために更にメモリを用いる設計アプローチのためのデータ統合を示す図である。 図23に示すトラッパー・コア(trcor)23fの例示のハードウェア実装を示すブロック図である。

Claims (16)

  1. デジタル・カラー・プリンタを用いて印刷されるべき画像中の見当合わせエラーの可視性を低減させるシステムであって、前記画像が、シアン(C)色平面、マゼンタ(M)色平面、イエロー(Y)色平面、ブラック(K)色平面を有し、各色平面が、複数の個々のCピクセル、Mピクセル、Yピクセル、Kピクセルを有し、前記ピクセルが、前記C色平面、M色平面、Y色平面、K色平面上にオブジェクトを形成するのに用いられ、前記システムが、
    a)前記C色平面、M色平面、K色平面の各々の上で、色付きのオブジェクトの色付きのエッジを検出すための手段と、
    b)CM色平面対、CK色平面対、KM色平面対上で、同時発生し対向するエッジ遷移を検出する手段と、
    c)必要に応じてオブジェクトを拡張するために前記色平面と方向を決定するように、前記検出された同時発生と対向するエッジ遷移とに対して処理を行う手段と、
    d)シンプル・トラッピング生成ルールとシングル・トラッピング生成ルールを用いて、決定された前期色平面にわたってオブジェクトをスプレッディング又はチョーキングする手段とを備え、
    前記シングル・トラッピング生成ルールを用いる前記スプレッディング又はチョーキングする手段が、第1及び第2の色平面に対して、前記カラー・エッジの両側に拡張部がある場合には、2つの顔料のうちどちらが前記拡張部を生成するかを決定することを含むと共に、前記2つの拡張部のうちどちらがより暗色かを決定し前記より暗色の拡張部を生成することを含む、システム。
  2. オブジェクトの前記エッジを検出する前記手段が、色値の変化の空間的比率を測定し、前記色平面の各ピクセルについてラプラシアン・カーネルを用いて、他の色平面とは独立した各色平面上の少なくとも2つのしきい値に対して前記エッジにわたる前記色値を比較する手段を備える請求項1に記載のシステム。
  3. 同時発生し対向するエッジ遷移を検出する前記手段が、前記C、M、Kの色平面対各々の反対のエッジのルックアップ・テーブル値を所定しきい値と比較する手段であり、前記ルックアップ・テーブル値がCトナー濃度、Mトナー濃度、Kトナー濃度にそれぞれ相当する手段を含む請求項1に記載のシステム。
  4. 前記比較手段が複数の比較器を備える請求項3に記載のシステム。
  5. 前記オブジェクトを拡張するために前記色平面と方向を決定するための処理を行う前記手段が、各色平面の各エッジに対するコンボリューションされたピクセル値を比較する手段を備え、前記コンボリューションされたピクセル値が、前記色平面の各々の各ピクセルについてコンボリューション計算を実行することによって得られる請求項1に記載のシステム。
  6. 前記シンプル・トラッピング生成ルールを用いてスプレッディング又はチョーキングする前記手段が、第1及び第2の色平面に対して、
    i)前記第1の色平面の右側のエッジのルックアップ・テーブルのピクセル値が前記第2の色平面の左側のエッジのルックアップ・テーブルのピクセル値よりも大きい場合には、対応する第2の色平面ピクセルを左から右に拡張するための論理と、
    ii)前記第1の色平面の右側のエッジのルックアップ・テーブルのピクセル値が前記第2の色平面の左側のエッジのルックアップ・テーブルのピクセル値以下の場合には、対応する第1の色平面ピクセルを右から左に拡張するための論理と、
    iii)前記第1の色平面の左側のエッジのルックアップ・テーブルのピクセル値が前記第2の色平面の右側のエッジのルックアップ・テーブルのピクセル値よりも大きい場合には、対応する第2の色平面ピクセルを右から左に拡張するための論理と、
    iv)前記第1の色平面の左側のエッジのルックアップ・テーブルのピクセル値が前記第2の色平面の右側のエッジのルックアップ・テーブルのピクセル値以下の場合には、対応する第1の色平面ピクセルを左から右に拡張するための論理とを含む、請求項1に記載のシステム。
  7. 前記シングル・トラッピング生成ルールを用いてスプレッディング又はチョーキングする前記手段が、トラッピングがカラー・エッジの一方の側だけで生成されることを保証する、請求項1に記載のシステム。
  8. デジタル・カラー・プリンタを用いて印刷されるべき画像中の見当合わせエラーの可視性を低減させる方法であって、前記画像が、シアン(C)色平面、マゼンタ(M)色平面、イエロー(Y)色平面、ブラック(K)色平面を有し、各色平面が複数の個々のCピクセル、Mピクセル、Yピクセル、Kピクセルを有し、前記ピクセルが、C色平面、M色平面、Y色平面、K色平面上にオブジェクトを形成するのに用いられ、前記方法が、
    a)前記C色平面、M色平面、K色平面の各々の上で、オブジェクトの色付きのエッジを検出するステップと、
    b)CM色平面対、CK色平面対、KM色平面対上で、同時発生し対向するエッジ遷移を検出するステップと、
    c)前記オブジェクトを拡張するために前記色平面と方向を決定するように、前記検出された同時発生し対向するエッジ遷移に対して処理を行うステップと、
    d)シンプル・トラッピング生成ルールとシングル・トラッピング生成ルールを用いて、前記決定された色平面にわたって前記オブジェクトをスプレッディング又はチョーキングするステップとを含む、方法。
  9. オブジェクトの前記エッジを検出する前記ステップが、色値の変化の空間的比率を測定するステップと、前記色平面の各ピクセルについてラプラシアン・カーネルを用いて、他の色平面とは独立した各色平面上の少なくとも2つのしきい値に対して前記エッジにわたる前記色値を比較するステップとを含む請求項8に記載の方法。
  10. 同時発生し対向するエッジ遷移を検出する前記手段が、前記C、M、Kの色平面対各々の反対のエッジのルックアップ・テーブル値を所定しきい値と比較する手段を含み、前記ルックアップ・テーブル値がCトナー濃度、Mトナー濃度、Kトナー濃度にそれぞれ相当する請求項8に記載のシステム。
  11. オブジェクトを拡張するために前記色平面及び方向を決定するための処理を行う前記ステップが、各色平面の各エッジに対するコンボリューションされたピクセル値を比較する手段を含み、前記コンボリューションされたピクセル値が、前記色平面の各々の各ピクセルについてコンボリューション計算を実行することによって得られる請求項8に記載のシステム。
  12. 前記シンプル・トラッピング生成ルールを用いてスプレッディング又はチョーキングする前記ステップが、第1及び第2の色平面に対して、
    i)前記第1の色平面の右側のエッジのルックアップ・テーブルのピクセル値が前記第2の色平面の左側のエッジのルックアップ・テーブルのピクセル値よりも大きい場合には、対応する第2の色平面ピクセルを左から右に拡張するステップと、
    ii)前記第1の色平面の右側のエッジのルックアップ・テーブルのピクセル値が前記第2の色平面の左側のエッジのルックアップ・テーブルのピクセル値以下の場合には、対応する第1の色平面ピクセルを右から左に拡張するステップと、
    iii)前記第1の色平面の左側のエッジのルックアップ・テーブルのピクセル値が前記第2の色平面の右側のエッジのルックアップ・テーブルのピクセル値よりも大きい場合には、対応する第2の色平面ピクセルを右から左に拡張するステップと、
    iv)前記第1の色平面の左側のエッジのルックアップ・テーブルのピクセル値が前記第2の色平面の右側のエッジのルックアップ・テーブルのピクセル値以下の場合には、対応する第1の色平面ピクセルを左から右に拡張するステップとを含む請求項8に記載のシステム。
  13. 前記シングル・トラッピング生成ルールを用いてスプレッディング又はチョーキングする前記ステップが、トラッピングがカラー・エッジの一方の側だけで生成されることを保証する請求項8に記載の方法。
  14. 前記比較手段が、現時点のピクセルがトラッピングを生成するかどうかを決定するための逐次的試験を用い、トラッピングが生成されない場合には、残りの試験を省略する請求項3に記載のシステム。
  15. スプレッディング又はチョーキングする前記手段が、9つのコンボリューション・マトリクスを含む請求項1に記載のシステム。
  16. スプレッディング又はチョーキングする前記手段が、0.5、1、1.5、2ピクセルのトラッピング幅を提供するように動作する請求項1に記載のシステム。
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