JP2010124434A - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】電子写真方式のようなドット密度に濃度ムラの影響を受け易い記録方式の場合であっても、またコスト削減のためにマトリクスサイズや出力ビット数を落としても粒状性の少ない良好な画像を得ることを可能とする。
【解決手段】中間調処理部３０４は、閾値マトリクスの領域内に階調毎のパターンでドットを配置したドット画像データを生成し、各階調のドット画像データに対して視覚特性に基づいたフィルタ処理を行うことによりフィルタ処理画像データを生成する。そして、中間調処理部３０４は、フィルタ処理画像データの逆特性テーブルを算出し、各階調のドット画像データから逆特性テーブルの値を画素毎に減算して補正ドット画像データを生成する。そして、中間調処理部３０４は、各階調の補正ドット画像データに基づいて閾値マトリクスを生成する。
【選択図】図２

Description

本発明は、入力画像信号と比較することによって出力画像信号を得るための閾値マトリクスを生成する技術に関するものである。

近年、プリンタ、複写機等の電子写真方式やインクジェット方式等を採用したカラー画像形成装置には、出力画像の高画質化がますます求められている。

画像形成装置の画質は擬似中間調処理に依存する部分が多く、擬似中間調処理の手法としては、従来から組織的ディザ法及び誤差拡散法が知られている。

組織的ディザ法は、入力画像に対して各画素値と閾値マトリクスとを比較し、比較の結果によって出力値を決めるものであり、特徴としては処理が比較的軽い、周期性がある、等がある。

一方の誤差拡散法は、入力画像に対して各画素値と閾値とを比較し、比較の結果によって出力値を決め、出力値と閾値との誤差を周囲の入力画素値に加算するものであり、特徴としては処理が比較的重い、周波数変調であるため特定の周期を持たない、等がある。

一般的に電子写真方式の画像形成装置ではドット集中型の組織的ディザ法を用いることが多い。図２３（ａ）にドット集中型の閾値マトリクスの例、図２３（ｂ）にディザ処理後のドット形成の例を示す。

このようなドット集中型のディザマトリクスの問題点として、解像度と階調性の両立が難しいという問題がある。これは、解像度を上げるためにはマトリクスサイズを小さくする必要があり、階調性を増加させるためにはマトリクスサイズを大きくする必要があるからである。さらにドット集中型の組織的ディザ法は特定の周波数にパワーを持つ。そのため、印刷物をスキャナで読み込んだ画像や特定の周期的なパターンを含んだ画像等、画像中に特定の周波数が含まれる場合に、当該周波数とディザ法の周波数とが干渉して、いわゆるモアレ縞が発生するという問題があった。さらには画像形成装置の各種変動要因、例えばポリゴンミラーの面周期で発生するジッタのような周期的に発生する変動とディザ法の周波数とが干渉して低周波のモアレ縞が発生するという問題があった。

一方で、誤差拡散法は解像度が高く階調性も高いため、解像度と階調性の両立を図ることが比較的容易である。また、特定の周波数にパワーを持たないため、ドット集中型ディザ法のようなモアレの問題は起こらない。しかし、誤差を周囲の画素値に加算するため、数ライン分のラインバッファを持つ必要があり、処理もディザ法に比べると比較的重いため、より高速な処理系が必要となり、コストが高くなるという問題があった。また、画像や階調によってはいわゆる掃き寄せやワーム等、画質劣化となる現象が発生する問題があった。さらには誤差拡散法を適用すると微小ドットが高周波に分布してドットが形成されることになるが、電子写真方式の画像形成装置では微小ドットを高周波で安定的に再現することが困難である。結果として不安定なドットが形成され、粒状性の悪い出力画像となってしまう問題があった。

上記問題を解決する手法として誤差拡散法のようなＦＭスクリーンの特徴を持ったディザマトリクスでディザ処理を行う方法（以下、ＦＭスクリーンディザ法と呼ぶ）が近年注目されている。ＦＭスクリーンディザ法はマトリクス内のドットをランダムな配置で形成するために、ドット集中型の組織的ディザ法のようなモアレの問題は発生しない。また、処理方法はドット集中型の組織的ディザ法と同じであるので処理も比較的軽く、低コストで実現可能である。さらに、誤差拡散法のような掃き寄せ、ワーム等の問題も発生しない。

このＦＭスクリーンディザ法の閾値マトリクスを作成する方法としてボロノイ図を用いてドット（網点中心）の分散性を高くしてランダムに配置する方法が特許文献１に提案されている。

また、特許文献２では、低階調のドット配置を生成し、生成されたドット配置に対してドットの間に順次ドットを分散性が高くなるように追加配置して、より階調の高いドット配置を生成する方法が提案されている。

特開２００１−１８６３４６号公報 特開２００２−１２５１２２号公報

しかしながら、特許文献１や特許文献２に開示されているような方法を用いて分散性を高くしてドットを配置したとしても、ＦＭスクリーンディザ法の場合はドットをランダムに配置するためにドット間の距離は完全に均一にはならない。このドット間の距離（ドット密度）の不均一性は濃度むら、すなわち粒状性として画像に現れることがある。

特に電子写真方式の画像形成装置の場合には、ドット間の距離の変化によってトナーの現像性、転写性等が大きく影響を受け、結果としてドット間の距離が近いとドット濃度が増加し、ドット間の距離が遠いとドット濃度が減少する傾向がある。このため、ドット密度の不均一性が濃度むらとして現れやすいという問題があった。

また、マトリクスサイズを大きくすると、マトリクス内のドット配置の自由度が上がるため、ドットの分散性が上がり、ドット間の距離の不均一性が緩和されて粒状性は改善される。しかし、マトリクスサイズを大きくすると、メモリサイズが増加し、コストが大幅に増加するという問題があり、さらにマトリクスサイズを大きくしても不均一性は完全には解消されないため、粒状性は残るという問題があった。

さらに、解像度を上げるためにディザマトリクス内のドット数を増加させるとマトリクス内のドット配置の自由度が下がり、ドットの分散性が悪くなり、やはり粒状性は悪化するという問題があった。

さらに、メモリサイズの節約のためにディザマトリクスの出力ビット数を減らすとドット密度の違いがより顕著に濃度むらとして現れ、粒状性が悪化するという問題があった。

そこで、本発明の目的は、電子写真方式のようなドット密度に濃度ムラの影響を受け易い記録方式の場合であっても、またコスト削減のためにマトリクスサイズや出力ビット数を落としても粒状性の少ない良好な画像を得ることを可能とすることにある。

本発明の画像処理装置は、入力画像信号と比較することによって出力画像信号を得るための閾値マトリクスを生成するマトリクス生成装置であって、前記閾値マトリクスの領域内に階調毎のパターンでドットを配置したドット画像データを生成するドット画像生成手段と、各階調の前記ドット画像データに対して視覚特性に基づいたフィルタ処理を行うことによりフィルタ処理画像データを生成するフィルタ処理画像生成手段と、前記フィルタ処理画像データの逆特性テーブルを算出する逆特性テーブル算出手段と、各階調の前記ドット画像データから前記逆特性テーブルの値を画素毎に減算して補正ドット画像データを生成する補正ドット画像生成手段と、各階調の前記補正ドット画像データに基づいて前記閾値マトリクスを生成する閾値マトリクス生成手段とを有することを特徴とする。
本発明の画像処理方法は、入力画像信号と比較することによって出力画像信号を得るための閾値マトリクスを生成するマトリクス生成方法であって、前記閾値マトリクスの領域内に階調毎のパターンでドットを配置したドット画像データを生成するドット画像生成ステップと、各階調の前記ドット画像データに対して視覚特性に基づいたフィルタ処理を行うことによりフィルタ処理画像データを生成するフィルタ処理画像生成ステップと、前記フィルタ処理画像データの逆特性テーブルを算出する逆特性テーブル算出ステップと、各階調の前記ドット画像データから前記逆特性テーブルの値を画素毎に減算して補正ドット画像データを生成する補正ドット画像生成ステップと、各階調の前記補正ドット画像データに基づいて前記閾値マトリクスを生成する閾値マトリクス生成ステップとを含むことを特徴とする。
本発明のプログラムは、入力画像信号と比較することによって出力画像信号を得るための閾値マトリクスを生成するマトリクス生成方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記閾値マトリクスの領域内に階調毎のパターンでドットを配置したドット画像データを生成するドット画像生成ステップと、各階調の前記ドット画像データに対して視覚特性に基づいたフィルタ処理を行うことによりフィルタ処理画像データを生成するフィルタ処理画像生成ステップと、前記フィルタ処理画像データの逆特性テーブルを算出する逆特性テーブル算出ステップと、各階調の前記ドット画像データから前記逆特性テーブルの値を画素毎に減算して補正ドット画像データを生成する補正ドット画像生成ステップと、各階調の前記補正ドット画像データに基づいて前記閾値マトリクスを生成する閾値マトリクス生成ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明においては、電子写真方式のようなドット密度に濃度ムラの影響を受け易い記録方式の場合であっても、またコスト削減のためにマトリクスサイズや出力ビット数を落としても粒状性の少ない良好な画像を得ることが可能となる。

以下、本発明を適用した好適な実施形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。

本実施形態では電子写真方式のカラー画像形成装置（以下、単に画像形成装置と称す）を例に説明する。本実施形態の画像形成装置は６００［ｄｐｉ］の解像度で画像を形成するものとする。

図１は、本実施形態に係る画像形成装置の構成を示す図である。図１に示すように、画像形成装置２０４は、画像処理部２０２と画像形成部２０３により構成される。ホストＰＣ２０１と画像処理部２０２との間では、ホストＰＣ２０１から画像処理部２０２に対するプリント指示や、画像処理部２０２からホストＰＣ２０１に対する状態の通知等、各種の通信が行われる。なお、画像形成装置２０４は、本発明の画像処理装置の適用例となる構成である。

また、プリント時にはホストＰＣ２０１から画像信号が画像処理部２０２に送信される。画像処理部２０２と画像形成部２０３との間では、画像処理部２０２から画像形成部２０３に対する各種制御の指示や、画像形成部２０３から画像処理部２０２に対する状態の通知等、各種の通信が行われる。また、プリント時には画像処理部２０２から後述する画像処理を施されたレーザ駆動信号が画像形成部２０３に送信される。

図２は、画像形成装置２０４の画像処理部２０２における構成を示すブロック図である。

３０６はＣＰＵであり、ＲＯＭ３０８に格納されたプログラムに基づいて、画像処理部２０２内の後述する各処理部及び全体を統括制御する。

３０７はＲＡＭであり、ＣＰＵ３０６の作業領域として使用される。通信部３０９はホストＰＣ２０１との間で各種通信を行う。ホストＰＣ２０１から通信部３０９へのプリント指示によりプリントが開始されると、カラーマッチング処理部３０１では、予めＲＯＭ３０８に用意されているカラーマッチングテーブルにより、ホストＰＣ２０１から送られてくる画像の色を表すＲＧＢ信号を画像形成装置２０４の色再現域に合わせたデバイスＲＧＢ信号（以下、ＤｅｖＲＧＢ信号と称す）に変換する。色分解処理部３０２では、予めＲＯＭ３０８に用意されている色分解テーブルにより、ＤｅｖＲＧＢ信号を画像形成装置２０４のトナー色材色であるＣｙａｎ、Ｍａｇｅｎｔａ、Ｙｅｌｌｏｗ、Ｂｌａｃｋを表すＣＭＹＫ信号に変換する。

γ補正処理部３０３では、ＲＯＭ３０８に格納されている階調値−濃度特性を補正するγ補正テーブルによって、ＣＭＹＫ信号に対して階調値−濃度特性が一定の関係になるような補正を加えたＣ’Ｍ’Ｙ’Ｋ’信号へ変換する。

その後中間調処理部３０４で中間調処理を行い、Ｃ’’Ｍ’’Ｙ’’Ｋ’’信号へ変換する。その後ＰＷＭ処理部３０５で、ＰＷＭ（Pulse Width Modulation）により、前記Ｃ’’Ｍ’’Ｙ’’Ｋ’’信号に対応する不図示のレーザの露光時間を表すレーザ駆動信号Ｔｃ、Ｔｍ、Ｔｙ、Ｔｋへ変換し、画像形成部２０３へ送信する。

画像処理部２０２（カラーマッチング処理部３０１、色分解処理部３０２、γ補正処理部３０３、中間調処理部３０４、ＰＷＭ処理部３０５）はロジック回路で構成することで高速処理を可能としている。

次にレーザプリンタにより構成される画像形成部２０３の主要部について図３を用いて説明する。

制御部４０１は、画像形成部２０３全体を制御するブロックであり、画像処理部２０２からの指示によりレーザスキャナ部４０４、作像部４０３、給紙・搬送部４０２を制御する。

制御部４０１は、画像処理部２０２からプリント指示があると、レーザ駆動信号を受信し、レーザスキャナ部４０４を制御してレーザを駆動すると同時に作像部４０３を制御して、帯電、露光、現像、用紙への転写、定着プロセスを順に行う。さらに同時に給紙・搬送部４０２を制御し、用紙の給紙、搬送、排紙を行う。以上の動作により、用紙上に画像が形成される。

次に中間調処理部３０４の処理について図４を用いて説明する。図４は、中間調処理部３０４の構成を示すブロック図である。図４に示すように、中間調処理部３０４は、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各色に対応して、比較部５０１Ｃ、５０１Ｍ、５０１Ｙ、５０１Ｋとディザマトリクス格納部５０２Ｃ、５０２Ｍ、５０２Ｙ、５０２Ｋとを備える。

ディザマトリクス格納部５０２Ｃ、５０２Ｍ、５０２Ｙ、５０２Ｋには各色に対応した閾値マトリクスが格納されている。Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各色の動作は同様であるので、ここではＣｙａｎの処理を例に説明する。ディザマトリクス格納部５０２Ｃには図６のような閾値マトリクスＭＴＲ０〜１５が格納されている。ここでは簡単のため、マトリクスサイズを４ｘ４としている。

入力画像信号Ｃ’の階調値をＶｉｎ、出力画像信号Ｃ''の階調値をＶｏｕｔとする。画像上の座標（ｘ，ｙ）に位置する入力画像信号Ｃ’の階調値Ｖｉｎ及び座標情報（ｘ，ｙ）が比較部５０１Ｃに入力される。比較部５０１Ｃではまず、ｍｘ＝ＭＯＤ（ｘ，ｍ）、ｍｙ＝ＭＯＤ（ｙ，ｍ）を計算する。ここで、ｍはマトリクスサイズ、ＭＯＤ（ａ，ｂ）はａをｂで割った時の剰余を表す。次に階調値ＶｉｎとマトリクスＭＴＲ０〜１５の（ｍｘ、ｍｙ）の位置の閾値とを比較する。

先ず比較部５０１Ｃは、ＶｉｎとＭＴＲ０（ｍｘ，ｍｙ）とを比較し、Ｖｉｎ≦ＭＴＲ０（ｍｘ，ｍｙ）であれば出力画像信号Ｃ''の階調値Ｖｏｕｔ＝０とする。Ｖｉｎ＞ＭＴＲ０（ｍｘ，ｍｙ）であれば、比較部５０１Ｃは、次にＶｉｎとＭＴＲ１（ｍｘ，ｍｙ）とを比較し、Ｖｉｎ≦ＭＴＲ１（ｍｘ，ｍｙ）であれば出力画像信号Ｃ''の階調値Ｖｏｕｔ＝１とする。一方、Ｖｉｎ＞ＭＴＲ１（ｍｘ，ｍｙ）であれば、次に比較部５０１ＣはＶｉｎとＭＴＲ２（ｍｘ，ｍｙ）とを比較し、というように順に比較を行い、Ｖｉｎ＞ＭＴＲ１５（ｍｘ、ｍｙ）であればＶｏｕｔ＝１６とする。以上の方法で出力画像信号Ｃ''の階調値Ｖｏｕｔを決定する。以上の処理を座標（ｘ，ｙ）に対して順次行うことにより、入力画像全面に図６の閾値マトリクスが繰り返し適用され、出力画像信号Ｃ''を得る。

次にディザマトリクス格納部５０２Ｃ、５０２Ｍ、５０２Ｙ、５０２Ｋに格納される閾値マトリクスの生成方法について説明する。図５は、閾値マトリクスの生成方法を示すフローチャートである。

処理を開始すると（ステップＳ１０１）、中間処理部３０４は、マトリクスサイズｍ×ｍ、マトリクス内の所定のドット数zを入力する（ステップＳ１０２）。

続いて、中間処理部３０４は、初期配置として一様乱数によってマトリクス内にz個のドットを配置する（ステップＳ１０３）。

続いて、中間処理部３０４は、ドットの位置を最適位置、すなわちより分散性の高くなる位置へ移動する（ステップＳ１０４）。移動の方法としては、着目ドットに対して周囲のドットとのドット間の距離の２乗分の１を指標としてこの値が小さくなる位置へ移動する等の方法を用いる。また、移動の際にはマトリクスの繰り返しを考慮して移動する。

以上の方法によって移動されたドットの配置を最適ドット配置と呼ぶ。マトリクスサイズｍ＝１６、ドット数ｚ＝２６の場合の最適ドット配置の例を図７に示す。

続いて、中間処理部３０４は、ステップＳ１０４で配置された最適ドット配置に対して各ドットの位置を母点にしたボロノイ分割によって領域分割を行う（ステップＳ１０５）。図７の最適ドット配置に対して領域分割を行った結果を図８に示す。各分割領域８０１をボロノイ領域と呼ぶ。また各ボロノイ領域内の黒点８０２が母点である。次に各ボロノイ領域に対してドット画像を形成する。

本実施形態では、画像のハイライトからシャドーまでの濃淡を階調値０〜２５５の２５６階調で表現する。

続いて、中間処理部３０４は、階調値ｎを０に初期化する（ステップＳ１０６）。次に、中間処理部３０４は、階調値ｎに対するドット領域を計算する（ステップＳ１０７）。ここで、ドット領域の計算方法について説明する。ステップＳ１０５で分割を行った各ボロノイ領域に対して、母点を中心とした相似形の形状で各ボロノイ領域内に階調毎のパターンでドット領域を形成する。階調値ｎの場合は面積率ｎ／２５５のパターンでドット領域を形成するため、各ボロノイ領域に対して（ドット領域の面積）：（ボロノイ領域の面積）＝ｎ：２５５となるようにドット領域を計算する。図９はある階調値ｎに対するドット領域のイメージを表している。図９の斜線領域９０１がドット領域である。斜線領域９０１は、最適ドット配置（ドットの配置位置）を中心に階調毎にドットを成長させたパターンである。

続いて、中間処理部３０４は、ステップＳ１０７で計算したドット領域を基にマトリクスの４倍の解像度でＯＮ、ＯＦＦの２値で２値ドット画像を生成する（ステップＳ１０８）。マトリクスサイズがｍ×ｍの場合は４×ｍ×４×ｍのサイズで２値ドット画像を生成する。図１０（ａ）、図１０（ｂ）、図１０（ｃ）はそれぞれ階調値ｎ＝６４（面積率２５％）、ｎ＝１２８（面積率５０％）、階調値ｎ＝１９２（面積率７５％）に対して生成された２値ドット画像の例を表す。図１０の黒で示した領域がドット領域を表す。

その後、中間処理部３０４は、２値ドット画像を、４×４のブロック単位（図１０の１００１）で区切り、各ブロック内のＯＮドットの数に応じてブロックの値を０〜１６の値として算出する（ステップＳ１０９）。このようにして生成されたサイズｍ×ｍの画像を多値ドット画像と呼ぶ。上記の階調値ｎ＝６４、ｎ＝１２８、ｎ＝１９２に対してそれぞれ生成された多値ドット画像の例を図１１（ａ）、図１１（ｂ）、図１１（ｃ）に示す。なお、多値ドット画像は、本発明のドット画像データの適用例となる構成であり、２値ドット画像及び多値ドット画像データを生成するための処理は、本発明のドット画像生成手段の処理例である。

続いて、中間処理部３０４は、ステップＳ１０９で生成された多値ドット画像に対してフィルタ処理を行う（ステップＳ１１０）。なお、ステップＳ１１０は、本発明のフィルタ処理画像生成手段の処理例である。

次に、本実施形態で行うフィルタ処理について説明する。本実施形態では、視覚特性に基づいたフィルタを用いる。図１２は空間周波数に対する視覚特性を表わしたグラフを示す図である。横軸が空間周波数［ｃｙｃｌｅ／ｉｎｃｈ］、縦軸が視覚感度となっている。図１２のように８０〜１２０［ｃｙｃｌｅ／ｉｎｃｈ］近辺の周波数で最も視覚感度が高くなっており、この周波数帯が最も目につきやすいことが分かる。前述のように本実施形態の画像形成装置は６００［ｄｐｉ］の解像度で記録するため、目につきやすい空間周波数を６００［ｄｐｉ］のドットに換算すると、約５〜７．５［ｄｏｔ］の周期となる。この周期の濃度変化が最も目につきやすいため、この周期の濃度変化を抽出する。

そこで、本実施形態では約５〜７．５［ｄｏｔ］の周期の中で奇数となる周期５［ｄｏｔ］を選択し、図１３のような直径５［ｄｏｔ］の平均化フィルタを作成する。

ステップＳ１１０では、中間処理部３０４は、ステップＳ１０９で生成された多値ドット画像に対して上記フィルタを用いてフィルタ処理を行う。図１４に図５のステップＳ１１０のフィルタ処理の詳細な流れを示す。

多値ドット画像の左上を原点とした座標を（ｉ，ｊ）、階調値ｎ、座標（ｉ，ｊ）における画素値をＰ（ｉ，ｊ，ｎ）、フィルタの各要素（ｋ，ｌ）の値をＦ（ｋ，ｌ）とする。フィルタ処理を開始すると（ステップＳ１４０１）、まず中間処理部３０４は、ステップＳ１４０２で画像境界領域の処理を考慮して多値ドット画像を拡張する。図１５のように、中間処理部３０４は、元の多値ドット画像領域１５０１に対して仮想的にｘｙ方向の座標−１、０、ｍ＋１、ｍ＋２を追加して（ｍ＋４）×（ｍ＋４）の拡張多値ドット画像１５０２を生成する。ここで、ｘｙ座標のどちらか、もしくは両方が−１、０、ｍ＋１、ｍ＋２に位置する画素値Ｐ（ｉ，ｊ，ｎ）は下式のように決定する。
○ｉ≦０，ｊ≦０の場合
（ｉ，ｊ，ｎ）＝Ｐ（ｉ＋ｍ，ｊ＋ｍ、ｎ）
○ｉ≦０，１≦ｊ≦ｍの場合
Ｐ（ｉ，ｊ，ｎ）＝Ｐ（ｉ＋ｍ，ｊ，ｎ）
○ｉ≦０，ｍ＜ｊの場合
Ｐ（ｉ，ｊ，ｎ）＝Ｐ（ｉ＋ｍ，ｊ−ｍ，ｎ）
○１≦ｉ≦ｍ，ｊ≦０の場合
Ｐ（ｉ，ｊ，ｎ）＝Ｐ（ｉ，ｊ＋ｍ，ｎ）
○１≦ｉ≦ｍ，ｍ＜ｊの場合
Ｐ（ｉ，ｊ，ｎ）＝Ｐ（ｉ，ｊ−ｍ，ｎ）
○ｍ＜ｉ,ｊ≦０の場合
Ｐ（ｉ，ｊ，ｎ）＝Ｐ（ｉ−ｍ，ｊ＋ｍ，ｎ）
○ｍ＜ｉ，１≦ｊ≦ｍの場合
Ｐ（ｉ，ｊ，ｎ）＝Ｐ（ｉ−ｍ，ｊ，ｎ）
○ｍ＜ｉ，ｍ＜ｊの場合
Ｐ（ｉ，ｊ，ｎ）＝Ｐ（ｉ−ｍ，ｊ−ｍ，ｎ）

上式は、図１６のように多値ドット画像１５０１を上下左右に３ｘ３の領域分配置して、中央の（ｍ＋４）×（ｍ＋４）の領域１５０２を拡張多値ドット画像とすることを意味している。

拡張多値ドット画像を生成後、中間処理部３０４はステップＳ１４０３で座標（ｉ，ｊ）＝（１，１）に初期化する。次に中間処理部３０４はステップＳ１４０４で拡張多値ドット画像Ｐ（ｉ，ｊ，ｎ）に対して以下の式でフィルタ処理を行う。Ｐ'（ｉ，ｊ，ｎ）は、階調値ｎ、座標（ｉ，ｊ）の画素のフィルタ処理後の出力値である。

その後、中間処理部３０４は、ステップＳ１４０５で座標ｉがｍに等しいかどうかを判断し、座標ｉ＜ｍであればステップＳ１４０９で座標ｉを１つ増加させて再びステップＳ１４０４へ戻る。一方、ステップＳ１４０５で座標ｉ＝ｍであれば、中間処理部３０４はステップＳ１４０６で座標ｊがｍに等しいかどうかを判断する。座標ｊ＜ｍであれば、中間処理部３０４はステップＳ１４０８で座標ｊを１つ増加させ、座標ｉを１に初期化して再びステップＳ１４０４へ戻る。一方、座標ｊ＝ｍであればループを抜けてフィルタ処理を終了する（ステップＳ１４０７）。

以上の処理によってフィルタ処理を画像の左上から右下へ逐次行い、目につきやすい周期の濃度変化を抽出した画像を生成することが可能となる。フィルタ処理によって生成される画像をフィルタ処理画像と呼ぶ。図１１(ｂ)の多値ドット画像に対してフィルタ処理を行ったフィルタ処理画像を図１７に示す。なお、フィルタ処理画像は、本発明のフィルタ処理画像データの適用例となる構成である。

次に中間処理部３０４は、フィルタ処理画像の濃度補正テーブルを生成する(ステップＳ１１１)。なお、ステップＳ１１１は、本発明の逆特性テーブル算出手段の処理例となる構成である。

図１８に濃度補正テーブル生成の流れを示す。濃度補正テーブル生成を開始すると（ステップＳ１８０１）、中間処理部３０４は、ステップＳ１８０２でフィルタ処理画像の画素値の平均値Ａを次の式で求める。

続いて中間処理部３０４は、ステップＳ１８０３で座標（ｉ，ｊ）＝（１，１）に初期化し、ステップＳ１８０４で座標（ｉ，ｊ）のフィルタ処理画像の画素値と平均値Ａとの差分を求め、ΔＰ（ｉ，ｊ，ｎ）とする。すなわち、ΔＰ（ｉ，ｊ，ｎ）＝Ｐ'（ｉ，ｊ，ｎ）−Ａによって上記差分を求める。

その後、中間処理部３０４は、ステップＳ１８０５で座標ｉがｍに等しいかどうかを判断し、座標ｉ＜ｍであればステップＳ１８０８で座標ｉを１つ増加させて再びステップＳ１８０４へ戻る。一方、ステップＳ１８０５で座標ｉ＝ｍであれば、中間処理部３０４は、ステップＳ１８０６で座標ｊがｍに等しいかどうかを判断する。座標ｊ＜ｍであれば、中間処理部３０４はステップＳ１８０９で座標ｊを１つ増加させ、座標ｉを１に初期化して再びステップＳ１８０４へ戻る。ステップＳ１８０６で座標ｊ＝ｍであればループを抜けて、中間処理部３０４は生成されたΔＰ（ｉ，ｊ，ｎ）（ｉ＝１・・・ｍ，ｊ＝１・・・ｍ)を濃度補正テーブルとして濃度補正テーブル生成を終了する（ステップＳ１８０７）。なお、濃度補正テーブルは、本発明の逆特性テーブルの適用例となる構成である。

図１９は、図１７のフィルタ処理画像に対する濃度補正テーブルを示したものである。図１９の数値がプラスの画素は平均よりも濃度が高い、マイナスの画素は平均よりも濃度が低いことを意味している。

中間処理部３０４は、ステップＳ１１１の濃度補正テーブル生成が終わると、次に生成された濃度補正テーブルを用いて濃度補正処理を行う(ステップＳ１１２)。図２０に濃度補正処理の流れを示す。なお、ステップＳ１１２は、補正ドット画像生成手段の処理例である。

濃度補正処理を開始すると（ステップＳ２００１）、中間処理部３０４は、まずステップＳ２００２で座標（ｉ，ｊ）＝（１，１）に初期化し、ステップＳ２００３で重み係数ｋを乗算した濃度補正テーブルを多値ドット画像から減算する。濃度補正後の画素値をＰ’’（ｉ，ｊ，ｎ）とすると、Ｐ’’（ｉ，ｊ，ｎ）は以下の式で算出される。
Ｐ’’（ｉ，ｊ，ｎ）＝ｒｏｕｎｄ（Ｐ’（ｉ，ｊ，ｎ）−ｋ*ΔＰ（ｉ，ｊ，ｎ））
但し、Ｐ’’（ｉ，ｊ，ｎ）＜０の場合はＰ’’（ｉ，ｊ，ｎ）＝０
Ｐ’’（ｉ，ｊ，ｎ）＞１６の場合はＰ’’（ｉ，ｊ，ｎ）＝１６

上式でｒｏｕｎｄ（ａ）はａに最も近い整数に丸める処理を意味している。また、重み係数ｋは画像形成装置の特性に応じて決定する係数である。

その後、中間処理部３０４は、ステップＳ２００４で座標ｉがｍに等しいかどうかを判断し、座標ｉ＜ｍであればステップＳ２００７で座標ｉを１つ増加させて再びステップＳ２００３へ戻る。ステップＳ２００４で座標ｉ＝ｍであれば、中間処理部３０４は、ステップＳ２００５で座標ｊがｍに等しいかどうかを判断する。座標ｊ＜ｍであれば、中間処理部３０４はステップＳ２００８で座標ｊを１つ増加させ、座標ｉを１に初期化して再びステップＳ２００３へ戻る。一方、ステップＳ２００５で座標ｊ＝ｍであればループを抜けて、濃度補正処理を終了する（ステップＳ２００６）。生成されたＰ’’（ｉ，ｊ，ｎ）（ｉ＝１・・・ｍ，ｊ＝１・・・ｍ)を濃度補正画像と呼ぶ。なお、濃度補正画像は、本発明の補正ドット画像データの適用例となる構成である。

重み係数ｋを２として図１７のフィルタ処理画像を濃度補正した結果の濃度補正画像を図２１に示す。

ステップＳ１１２の濃度補正処理が終わると、中間処理部３０４は、ステップＳ１１３で階調値ｎが２５５であるかどうかを判断する。ｎ＜２５５であれば、中間処理部３０４は、ステップＳ１１７でｎを１つ増加させ、再びステップＳ１０７に戻り、次のｎに対してステップＳ１０７〜ステップＳ１１２の処理を行う。

ステップＳ１１３で階調値ｎが２５５に等しければループを終了する。以上の処理によってハイライトからシャドウまでの濃度補正画像が生成される。

次にステップＳ１１４の単調増加処理を行う。以下、単調増加処理について説明する。
図２２に単調増加処理の流れを示す。

単調増加処理を開始すると（ステップＳ２２０１）、中間処理部３０４は、まずステップＳ２２０２で階調値ｎ＝１に初期化し、次にステップＳ２２０３で座標（ｉ，ｊ）＝（１，１）に初期化する。

続いて、ステップＳ２２０４で、中間処理部３０４は、階調値ｎと階調値ｎ−１の濃度補正画像に対して、
ΔＰ’’（ｉ，ｊ，ｎ）＝Ｐ’’（ｉ，ｊ，ｎ）−Ｐ’’（ｉ，ｊ，ｎ−１）
によって濃度補正画像間の差分を計算する。

続いて、ステップＳ２２０５で、中間処理部３０４は、差分ΔＰ’’（ｉ，ｊ，ｎ）＜０かどうかを判断する。ΔＰ’’（ｉ，ｊ，ｎ）＜０の場合、中間処理部３０４はステップＳ２２０６で、Ｐ’’（ｉ，ｊ，ｎ）＝Ｐ’’（ｉ，ｊ，ｎ−１）によって階調値ｎの濃度補正画像の画素値Ｐ’’（ｉ，ｊ，ｎ）の値を階調値ｎ−１の濃度補正画像の画素値Ｐ’’（ｉ，ｊ，ｎ−１）と等しくなるように修正し、ステップＳ２２０７へ移行する。一方、ステップＳ２２０５で差分ΔＰ’’（ｉ，ｊ，ｎ）≧０の場合、中間処理部３０４は修正を行わずにステップＳ２２０７へ移行する。

ステップＳ２２０７では、中間処理部３０４は、座標ｉがｍに等しいかどうかを判断し、座標ｉ＜ｍであればステップＳ２２１１で座標ｉを１つ増加させて再びステップＳ２２０４へ戻る。一方、ステップＳ２２０７で座標ｉ＝ｍであれば、中間処理部３０４は、ステップＳ２２０８で座標ｊがｍに等しいかどうかを判断する。座標ｊ＜ｍであれば、中間処理部３０４はステップＳ２２１２で座標ｊを１つ増加させ、座標ｉを１に初期化して再びステップＳ２２０４へ戻る。

一方、ステップＳ２２０８で座標ｊ＝ｍであればループを抜けて、階調ｎに対する処理が終了する。ステップＳ２２０９では、中間処理部３０４は、ステップＳ２２０９で階調値ｎが２５５であるかどうかを判断する。ｎ＜２５５であれば、中間処理部３０４はステップＳ２２１３でｎを１つ増加させ、再びステップＳ２２０３に戻り、次のｎに対してステップＳ２２０３〜ステップＳ２２０８の処理を行う。ステップＳ２２０９でｎ＝２５５であれば全階調に対する処理が終了したため、中間処理部３０４は単調増加処理を終了する（ステップＳ２２１０）。

以上の処理によって階調値０〜２５５の各濃度補正画像は各座標（ｉ，ｊ）に対して画素値が単調増加していくことになる。

最後に中間処理部３０４は閾値マトリクスの生成を行う（ステップＳ１１５）。生成方法については、ステップＳ１１４で単調増加処理を行った各階調毎の濃度補正画像に対して、階調値を入力値、濃度補正画像の画素値を出力値とするような閾値を濃度補正画像の座標毎に算出する。なお、ステップＳ１１５は、本発明の閾値マトリクス生成手段の処理例である。

具体的には、まず座標毎に濃度補正画像の値が０から１に変化する時の入力値を探索し、この探索によって得られた座標毎の入力値を閾値マトリクスＭＴＲ０の当該座標の閾値とする。例えば濃度補正画像のある座標が入力値２０に対して０、入力値２１に対して１であれば、閾値マトリクスＭＴＲ０のこの座標の閾値は２０となる。

同様に濃度補正画像の値が1から２、２から３、・・・、１５から１６へ変化する時の入力値を探索し、閾値マトリクスＭＴＲ１〜１５を生成する。

以上の処理によって本実施形態の閾値マトリクスＭＴＲ０〜１５が生成される。以上、説明した方法によって本発明を効果的に実施することが可能となる。

なお、本実施形態では、最適ドット配置を生成するのにドット間の距離の二乗分の１を指標としてドットを移動して生成するようにしたが、最適ドット配置の生成方法はこれに限定されるものではない。

本実施形態では、ドット領域形成にボロノイ分割を使用し、相似形の形状でドット領域を形成したが、ドット領域形成の方法はこれに限らない。また、本実施形態ではフィルタ処理に５ｘ５の平均化フィルタを用いたが、視覚特性に基づいたフィルタはこれに限定されるものではない。

また、閾値マトリクスのサイズや中間調処理部３０４への入力、出力の階調数は画像形成装置の特性やγ補正テーブル、ディザマトリクスの許容されるメモリサイズ、所望する画質レベル等に応じて最適なものを選べばよい。また、本実施形態では、単調増加処理を行い、入力値の増加に伴いディザマトリクス内の各出力画素値が単調増加するようにしているが、単調増加処理を行わずに局所的に出力画素値を減少させるような閾値マトリクスの構成にしてもよい。

以上説明したように、本実施形態によれば、ＦＭスクリーンディザマトリクスを生成する際に、多値ドット画像に視覚特性に基づいたフィルタ処理を行い、フィルタ処理画像の逆特性テーブルを求める。そして、多値ドット画像に逆特性テーブルを加算して濃度補正画像を生成し、濃度補正画像に基づいて閾値マトリクスを生成するようにした。従って、電子写真方式のようなドット密度に濃度ムラの影響を受け易い記録方式の場合であっても、またコスト削減のためにマトリクスサイズや出力ビット数を落としても粒状性の少ない良好な画像を得ることができる。

上述した本発明の実施形態を構成する各手段及び各ステップは、コンピュータのＲＡＭやＲＯＭ等に記憶されたプログラムが動作することによって実現できる。このプログラム及び前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は本発明に含まれる。

また、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記録媒体等としての実施形態も可能であり、具体的には、一つの機器からなる装置に適用してもよい。

なお、本発明は、上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、システム又は装置に直接、又は遠隔から供給する。そして、そのシステム又は装置のコンピュータが前記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場合を含む。

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、前記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よい。

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。更に、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等が、実際の処理の一部又は全部を行い、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。

更に、その他の方法として、まず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る。そして、その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等が実際の処理の一部又は全部を行い、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る。

本発明の実施形態に係る画像形成装置の構成を示す図である。 画像形成装置の画像処理部における構成を示すブロック図である。 レーザプリンタにより構成される画像形成部の主要部の構成を示す図である。 中間調処理部の構成を示すブロック図である。 閾値マトリクスの生成方法を示すフローチャートである。 ディザマトリクス格納部に格納される閾値マトリクスを示す図である。 最適ドット配置の例を示す図である。 最適ドット配置に対して領域分割を行った結果を示す図である。 ある階調値ｎに対するドット領域のイメージを示す図である。 階調値ｎ＝６４（面積率２５％）、ｎ＝１２８（面積率５０％）、階調値ｎ＝１９２（面積率７５％）に対して生成された２値ドット画像の例を示す図である。 階調値ｎ＝６４、ｎ＝１２８、ｎ＝１９２に対してそれぞれ生成された多値ドット画像の例を示す図である。 空間周波数に対する視覚特性を表わしたグラフを示す図である。 平均化フィルタの例を示す図である。 図５のステップＳ１１０のフィルタ処理の詳細な流れを示すフローチャートである。 拡張多値ドット画像の例を示す図である。 拡張多値ドット画像の生成方法を説明するための図である。 多値ドット画像に対してフィルタ処理を行ったフィルタ処理画像の例を示す図である。 濃度補正テーブル生成の流れを示すフローチャートである。 図１７のフィルタ処理画像に対する濃度補正テーブルを示す図である。 濃度補正処理の流れを示すフローチャートである。 重み係数ｋを２として図１７のフィルタ処理画像を濃度補正した結果の濃度補正画像を示す図である。 単調増加処理の流れを示すフローチャートである。 ドット集中型の閾値マトリクスの例とディザ処理後のドット形成の例とを示す図である。

符号の説明

２０１ ホストＰＣ
２０２ 画像処理部
２０３ 画像形成部
２０４ 画像形成装置
３０１ カラーマッチング処理部
３０２ 色分解処理部
３０３ γ補正処理部
３０４ 中間調処理部
３０５ ＰＷＭ処理部
３０６ ＣＰＵ
３０７ ＲＡＭ
３０８ ＲＯＭ
３０９ 通信部
４０１ 制御部
４０２ 給紙・搬送部
４０３ 作像部
４０４ レーザスキャナ部
５０１Ｃ、５０１Ｍ、５０１Ｙ、５０１Ｋ 比較部
５０２Ｃ、５０２Ｍ、５０２Ｙ、５０２Ｋ ディザマトリックス格納部

Claims (6)

1. 入力画像信号と比較することによって出力画像信号を得るための閾値マトリクスを生成する画像処理装置であって、
   前記閾値マトリクスの領域内に階調毎のパターンでドットを配置したドット画像データを生成するドット画像生成手段と、
   各階調の前記ドット画像データに対して視覚特性に基づいたフィルタ処理を行うことによりフィルタ処理画像データを生成するフィルタ処理画像生成手段と、
   前記フィルタ処理画像データの逆特性テーブルを算出する逆特性テーブル算出手段と、
   各階調の前記ドット画像データから前記逆特性テーブルの値を画素毎に減算して補正ドット画像データを生成する補正ドット画像生成手段と、
   各階調の前記補正ドット画像データに基づいて前記閾値マトリクスを生成する閾値マトリクス生成手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記ドット画像生成手段は、前記閾値マトリクスの領域内に所定の数のドットを配置し、ドットの配置位置を中心として階調毎にドットを成長させたパターンの前記ドット画像データを生成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記フィルタ処理画像生成手段は、前記視覚特性に基づいた平均化フィルタを用いて前記フィルタ処理画像データを生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記逆特性テーブル算出手段は、前記フィルタ処理画像データの各画素の値と前記フィルタ処理画像データの平均値との差分を算出することにより、前記逆特性テーブルを算出することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
5. 入力画像信号と比較することによって出力画像信号を得るための閾値マトリクスを生成する画像処理方法であって、
   前記閾値マトリクスの領域内に階調毎のパターンでドットを配置したドット画像データを生成するドット画像生成ステップと、
   各階調の前記ドット画像データに対して視覚特性に基づいたフィルタ処理を行うことによりフィルタ処理画像データを生成するフィルタ処理画像生成ステップと、
   前記フィルタ処理画像データの逆特性テーブルを算出する逆特性テーブル算出ステップと、
   各階調の前記ドット画像データから前記逆特性テーブルの値を画素毎に減算して補正ドット画像データを生成する補正ドット画像生成ステップと、
   各階調の前記補正ドット画像データに基づいて前記閾値マトリクスを生成する閾値マトリクス生成ステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。
6. 入力画像信号と比較することによって出力画像信号を得るための閾値マトリクスを生成するマトリクス生成方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
   前記閾値マトリクスの領域内に階調毎のパターンでドットを配置したドット画像データを生成するドット画像生成ステップと、
   各階調の前記ドット画像データに対して視覚特性に基づいたフィルタ処理を行うことによりフィルタ処理画像データを生成するフィルタ処理画像生成ステップと、
   前記フィルタ処理画像データの逆特性テーブルを算出する逆特性テーブル算出ステップと、
   各階調の前記ドット画像データから前記逆特性テーブルの値を画素毎に減算して補正ドット画像データを生成する補正ドット画像生成ステップと、
   各階調の前記補正ドット画像データに基づいて前記閾値マトリクスを生成する閾値マトリクス生成ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。

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