JP2015145968A - 画像処理装置およびその制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】より精度の高い色材消費量算出を可能とする技術を提供する。【解決手段】画像処理装置は、中間調処理後の画像の記録画素と非記録画素との境界を構成するエッジの数を計数するエッジ計数手段と、画像の記録画素の数を計数する画素計数手段と、エッジの数と記録画素の数と中間調処理の解像度とに基づいて画像の画像特徴を判別する画像特徴判別手段と、画像特徴判別手段により判別された画像特徴に対応するトナー消費量テーブルを用いて画像によるトナー消費量を算出するトナー消費量算出手段と、を有する。【選択図】図５

Description

本発明は、印刷装置における色材消費量の算出に関するものである。

電子写真方式の印刷装置においては感光体に光描画をおこなった電位潜像をトナーで現像し、トナー像を搬送されてきた用紙に転写し、熱および圧力で用紙に定着させることによって印刷出力物を作成する。そのため、印刷出力物の作成の途中でトナーが切れると業務の生産性に支障が発生する。これを回避する為に多くの印刷装置において、トナーの残量を検知してユーザーに報知する仕組みを用意している。

例えば、画像の印字画素の数を積算し、積算したものに１画素当たりのトナー重量を乗算することで消費されるトナー量を予測する方法がある。消費されるトナー量は、温度、湿度、装置の状態により変動するため、特許文献１では、パッチを出力し当該パッチを測定することで１画素当たりのトナー重量を補正している。

特開２０１０−１０２３１７号公報

しかしながら、トナーの消費量は、階調領域が単独で大きな面積を占める印刷ページと、階調領域が小さな面積で離散的に分布している印刷ページとで、消費されるトナー量は異なる。例えば、小さな面積で離散的に階調領域を印刷する場合、小さな面積の領域はトナーが付着しにくく結果としてトナーの消費量が少なくなる。そのため、上述の従来技術においては、階調領域の違いに依存するトナー消費量を正しく予測できない。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、より精度の高いトナー消費量算出を可能とする技術を提供することを目的とする。

上述の問題点を解決するため、本発明に係るデータ処理装置は以下の構成を備える。すなわち、画像処理装置において、中間調処理後の画像の記録画素と非記録画素との境界を構成するエッジの数を計数するエッジ計数手段と、前記画像の記録画素の数を計数する画素計数手段と、前記エッジの数と前記記録画素の数と前記中間調処理の解像度とに基づいて前記画像の画像特徴を判別する画像特徴判別手段と、前記画像特徴判別手段により判別された画像特徴に対応するトナー消費量テーブルを用いて前記画像によるトナー消費量を算出するトナー消費量算出手段と、を有する。

本発明によれば、より精度の高いトナー消費量算出を可能とする技術を提供することができる。

第１実施形態に係る画像形成装置を含むシステムの構成を示す図である。 画像処理部１０２の構成を示す図である。 画像形成部１０３の構成を示す図である。 トナー消費量予測部２１０の構成を示す図である。 第１実施形態に係るトナー消費量予測処理のフローチャートである。 各画像特徴における面積率と消費トナー率との関係を例示的に示す図である。 各画像特徴における記録画素の配置を例示的に示す図である。 各画像特徴における面積率とエッジ数との関係を例示的に示す図である。 各画像特徴を特定するための判別閾値を例示的に示す図である。 異なる２つの解像度の中間調処理それぞれにおける画素の形状を例示的に示す図である。 異なる２つの解像度の中間調処理それぞれにおける面積率とエッジ数との関係を例示的に示す図である。 異なる２つの解像度の中間調処理それぞれにおける各画像特徴を特定するための判別閾値を例示的に示す図である。 第２実施形態における画像処理部１０２の構成を示す図である。 第２実施形態のトナー消費量予測部２１０の構成を示す図である。 スムージング補正処理が施されたエッジに対する画像修正処理を説明する図である。 画素再現性情報の例を示す図である。 中間調処理の出力が多値である場合の出力結果画像を例示的に示す図である。 エッジ強調フィルタの例を示す図である。 異なる４つの状態におけるエッジ平均曲線を例示的に示す図である。 各画像特徴における面積率と消費トナー率との関係を例示的に示す図である。

以下に、図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を詳しく説明する。なお、以下の実施の形態はあくまで例示であり、本発明の範囲を限定する趣旨のものではない。

（第１実施形態）
本発明に係る画像形成装置の第１実施形態として、電子写真方式のカラー画像形成装置を例に挙げて以下に説明する。

＜装置構成＞
図１は、第１実施形態に係る画像形成装置を含むシステムの構成を示す図である。画像形成装置１０４は、画像処理部１０２と画像形成部１０３により構成される。ホストＰＣ１０１と画像処理部１０２との間では、ホストＰＣ１０１から画像処理部１０２に対するプリント指示や、画像処理部１０２からホストＰＣ１０１に対する状態の通知等、各種の通信が行われる。

プリント時には、ホストＰＣ１０１から画像信号が画像処理部１０２に送信される。画像処理部１０２と画像形成部１０３との間では、画像処理部１０２から画像形成部１０３に対する各種制御の指示や、画像形成部１０３から画像処理部１０２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１０２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１０３に送信される。

図２は、画像処理部１０２の構成を示す図である。ＣＰＵ２０６は、ＲＯＭ２０７に格納されたプログラムに基づいて、画像処理部１０２内の後述する各処理部及び全体を統括制御する。ＲＡＭ２０８は、ＣＰＵ２０６の作業領域として使用される。

通信部２０９はホストＰＣ１０１との間で各種通信を行う。ホストＰＣ１０１から通信部２０９へのプリント指示によりプリントが開始される。すると、カラーマッチング処理部２０１では、ホストＰＣ１０１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１０４の色再現域に合わせたデバイスＲＧＢ（ＤｅｖＲＧＢ）信号に変換する。色分解処理部２０２では、予めＲＯＭ２０７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１０４のトナー色材色である、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）を表すＣＭＹＫ信号に変換する。

γ補正処理部２０３では、ＲＯＭ２０７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２０４は、Ｃ’Ｍ’Ｙ’Ｋ’信号に対し中間調処理を行い、Ｃ”Ｍ”Ｙ”Ｋ”信号へ変換する。中間調処理部２０４は、中間調処理後の解像度から画像形成部１０３で処理を行う解像度に変換を行ってＰＷＭ処理部２０５へ出力する。

ＰＷＭ処理部２０５は、パルス幅変調（ＰＷＭ）により、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１０３へ送信する。トナー消費量予測部２１０では、中間調処理部２０４の出力信号が入力され、画像の領域毎にエッジの数と画素の数を計数（カウント）し、画像の領域毎にトナー消費量を予測し、積算する。なお、カラーマッチング処理部２０１、色分解処理部２０２、γ補正処理部２０３、中間調処理部２０４、ＰＷＭ処理部２０５について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。

図３は、画像形成部１０３の構成を示す図である。制御部３０１は、画像形成部１０３全体を制御するブロックであり、画像処理部１０２からの指示によりレーザスキャナ部３０４、作像部３０３、給紙・搬送部３０２を制御する。制御部３０１は、画像処理部１０２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３０４を制御してレーザを駆動する。同時に、制御部３０１は、作像部３０３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、制御部３０１は、給紙・搬送部３０２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。

＜トナー消費量の予測＞
第１実施形態では、１枚の画像（例えばページ画像）を複数の領域に分割し、領域毎のエッジ数と画素数から領域の特徴を判別することで、各領域毎にトナー消費量を予測する。ここでは、各領域の大きさを６００ＤＰＩ換算で主走査方向に２０画素、副走査方向に５画素とする場合を例に挙げて説明する。なお、トナー消費量予測処理の処理解像度が１２００ＤＰＩの場合は、主走査方向に４０画素、副走査方向に１０画素となる。ただし、領域の大きさはこれに限定するものではない。

電子写真方式の印刷においては、１００線〜２００線の中間調処理がよく使用される。線数が低いほど長周期の周期構造を有する。領域の特徴を判別するためには、網の周期の少なくとも２倍の周期の画素を参照する必要がある。中間調処理の周期が１０６線で、中間調処理の解像度が６００ＤＰＩの場合、８画素周期となるため、少なくとも主走査方向に１９画素を参照することが必要となる。さらに、中間調処理の解像度が１２００ＤＰＩの場合は、解像度が６００ＤＰＩの場合の２倍以上の画素を参照する必要がある。

図６は、各画像特徴（文字画像、低線数スクリーン画像、高線数スクリーン画像）における面積率と消費トナー率との関係を例示的に示す図である。面積率とは、領域内の記録画素の数を当該領域を構成する画素の総数で除して得られる百分率である。図６（ａ）は文字画像、図６（ｂ）は低線数スクリーン画像、図６（ｃ）は高線数スクリーン画像、における関係をそれぞれ示している。ここでは、所定線数未満のスクリーン画像を低線数スクリーン画像、所定線数以上のスクリーン画像を高線数スクリーン画像、とそれぞれ呼んでいる。

横軸は画素の面積率、縦軸は消費トナー率を示しており、面積率１００％時に消費するトナー量を１００としている。図６（ｂ）及び図６（ｃ）から理解されるようにスクリーン線数の違いにより特性が異なる。これは、濃度（階調レベル）が極端に低い場合、高いスクリーン線数では成長した網点の面積が小さく、画素内のドットの再現性が悪くなるためである。また，逆に濃度が極端に高い場合も，高いスクリーン線数では網点以外（白抜き領域）の面積が小さく、トナーにより白抜き領域の面積がつぶされてしまう。

つまり、記録画素の集中具合でトナー消費量が変わるため、ある領域内の画像特徴を判別し、画像特徴に応じて、トナー消費量テーブル（トナー消費量算出テーブル）を切り替えることで、高精度なトナー消費量の予測が可能となる。

図７は、各画像特徴（文字画像、低線数スクリーン画像、高線数スクリーン画像）における記録画素の配置を例示的に示す図である。ここでは、同じ画素数の矩形領域（ここでは２０×５画素）において、同じ個数の記録画素（ここでは２８個）が存在する場合の例を示している。つまり、同じ面積率で記録画素が存在する場合の例を示している。

ここで、エッジの数を、記録画素と非記録画素との境界となっている画素単位での辺の個数と定義する。その場合、図７（ａ）に示す文字画像における画素の配置においては、記録画素の数は「２８」で、エッジの数は「２２」である。図７（ｂ）に示す低線数スクリーン画像（１３４線２７度）における画素の配置においては、記録画素の数は「２８」で、エッジの数は「６６」である。図７（ｃ）に示す高線数スクリーン画像（２１２線４５度）における画素の配置においては、記録画素の数は「２８」で、エッジの数は「８６」である。

図８は、各画像特徴（文字画像、低線数スクリーン画像、高線数スクリーン画像）における面積率とエッジ数との関係を例示的に示す図である。具体的には、記録画素の面積率に対するエッジの数を各画像特徴において平均化したものである。図８（ａ）は文字画像、図８（ｂ）低線数スクリーン画像、図８（ｃ）高線数スクリーン画像に対する関係をそれぞれ示している。図８より、同じ面積率であれば、文字、低線数スクリーン、高線数スクリーンの順番で、エッジが増加する傾向にあることが分かる。つまり、画像のある領域内の面積率とエッジの数から画像のある領域の画像特徴が何れであるかを予測し判別することが可能であることが分かる。

図９は、各画像特徴（文字画像、低線数スクリーン画像、高線数スクリーン画像）を特定するための判別閾値を例示的に示す図である。例えば、画像特徴判別閾値は、文字低線数判別閾値（第１の閾値）と低線数高線数判別閾値（第２の閾値）とを示す判別テーブルとして構成される。判別テーブルは、ＲＡＭ２０８あるいはＲＯＭ２０７（判別テーブル記憶手段）に格納される。

文字低線数判別閾値は、文字部か低線数の成分をもった領域なのかを判別するための閾値である。領域内のエッジの数が文字低線数判別閾値より少ない場合は、文字部であると判別する。低線数高線数判別閾値は、低線数か高線数の成分をもった領域なのかを判別するための閾値である。領域内のエッジ数が低線数高線数判別閾値より多い場合は、高線数であると判別する。領域内のエッジの数が文字低線数判別閾値以上、低線数高線数判別閾値以下である場合は、低線数であると判別する。このように、予め指定した文字低線数判別閾値、低線数高線数判別閾値を用いることで、領域の画像特徴を判別することが可能となる。

例えば、文字低線数判別閾値は、文字エッジ平均曲線と低線数エッジ平均曲線の中点を結んだものである。また、低線数高線数判別閾値は、低線数エッジ平均曲線と高線数エッジ平均曲線の中点を結んだものである。ここでは、中点を結んだが、これに限定するものでなく、エッジの重心の中点を結ぶ方法や、エッジの分布からグラフカットなどを用いてもよい。また、上述の説明では、高線数の線数を２１２線としたが、高線数として誤差拡散を用いてもよい。また、文字部に対して、１０６線などの極低線数のスクリーンを用いてもよい。ただし、以下で説明するように、文字低線数判別閾値と低線数高線数判別閾値は中間調処理部２０４の解像度に応じて切り替えることが望ましい。

図１０は、同線数かつ同角度のスクリーン画像に対する、異なる２つの解像度の中間調処理それぞれにおける画素の形状を例示的に示す図である。図１０（ａ）は、中間調処理の解像度が６００ＤＰＩ時の画素の形状を示したものである。図１０（ｂ）は、中間調処理の解像度が１２００ＤＰＩ時の画素の形状を示したものである。図１０から理解されるように、中間調処理の解像度に依存して、面積率はほぼ同じであるが形状が変化することになる。すなわち、解像度が１２００ＤＰＩの場合の方が６００ＤＰＩに比較して、画素の配置の自由度が高く、より滑らかな成長が可能となる。これにより、エッジの分布は、同じ線数同じ角度のスクリーンであっても、中間調処理の解像度によって異なるのである。

図１１は、同線数かつ同角度のスクリーン画像に対する、異なる２つの解像度の中間調処理それぞれにおける面積率とエッジ数との関係を例示的に示す図である。具体的には、各解像度の中間調処理における面積率に対するエッジの数を平均化したものを示している。中間調処理の解像度が１２００ＤＰＩである場合、６００ＤＰＩの場合に比べてエッジの数が多く形状も異なる。そのため、中間調処理の解像度に応じて、判別するための閾値を切り替える。切り替えを行わない場合、画像特徴の判別処理で誤判定が発生し、間違ったトナー消費量テーブルを参照することになり、結果としてトナー消費量の予測に誤差が発生することになる。

＜装置の動作＞
図４は、トナー消費量予測部２１０の構成を示す図であり、図５は、第１実施形態に係るトナー消費量予測処理のフローチャートである。

ステップＳ５０１では、画像分割部４０１は、中間調処理部２０４の出力を入力し、入力画像を領域に分割して、エッジカウント部４０２と画素カウント部４０４に出力する。上述のように、ここでは、各領域の大きさが主走査方向に２０画素、副走査方向に５画素の場合を例に挙げて説明する。

ステップＳ５０２では、エッジカウント部４０２（エッジ計数手段）は、注目領域の中（画像内）のエッジを計数する。注目領域内において、注目画素の画素値に対して、隣接する右の画素の画素値、隣接する下の画素の画素値それぞれと比較を行う。画素値が異なる場合に、それぞれエッジとして判断し計数する。同様に、注目領域内の他の画素においてエッジを計数する。また、ステップＳ５０３では、画素カウント部４０４（画素計数手段）は、注目領域の中（画像内）の記録画素を計数する。

ステップＳ５０４では、画像特徴判別部４０３は、中間調処理部２０４から中間調処理解像度情報を取得し（解像度取得手段）、ステップＳ５０５、Ｓ５０６では、解像度情報に対応する画像特徴判別テーブルを設定する。つまり、中間調処理解像度情報が６００ＤＰＩの場合は、６００ＤＰＩ用の画像特徴判テーブルを設定する。中間調処理解像度情報が１２００ＤＰＩの場合は、１２００ＤＰＩ用の画像特徴判テーブルを設定する。

図１２は、異なる２つの解像度の中間調処理それぞれにおける各画像特徴を特定するための判別閾値を例示的に示す図である。図１２（ａ）は６００ＤＰＩ用の判別閾値、図１２（ｂ）は１２００ＤＰＩ用の判別閾値の例をそれぞれ示している。

ステップＳ５０７では、画像特徴判別部４０３は、注目領域内のエッジの数をエッジカウント部、画素の数を画素カウント部から取得し、設定された画像特徴判別テーブルを参照し注目領域の画像特徴を判別する。具体的には、注目領域内のエッジ数が低線数高線数判別閾値より多い場合は、高線数である判別する。また、注目領域内のエッジの数が文字低線数判別閾値より少ない場合は、文字部であると判別する。更に、注目領域内のエッジの数が文字低線数判別閾値以上、低線数高線数判別閾値以下である場合は、低線数であると判別する。

ステップＳ５０８〜Ｓ５１１では、トナー消費量算出部４０５は、画像特徴判別部４０３から出力された画像特徴の情報と中間調処理解像度の情報とに基づいてトナー消費量テーブルを設定し、注目領域のトナー消費量を算出する。

具体的には、トナー消費量算出部４０５は、注目領域の画像特徴が文字領域で、中間調処理の解像度が６００ＤＰＩの場合は、６００ＤＰＩ用の文字用トナー消費量テーブルを設定し、注目領域のトナー消費量を算出する。トナー消費量算出部４０５は、注目領域の画像特徴が文字領域で、中間調処理の解像度が１２００ＤＰＩの場合は、１２００ＤＰＩ用の文字用トナー消費量テーブルを設定し、注目領域のトナー消費量を算出する。

また、トナー消費量算出部４０５は、注目領域の画像特徴が低線数スクリーン画像で、中間調処理の解像度が６００ＤＰＩの場合は、６００ＤＰＩ用の低線数用トナー消費量テーブルを設定し、注目領域のトナー消費量を算出する。トナー消費量算出部４０５は、注目領域の画像特徴が低線数スクリーン画像で、中間調処理の解像度が１２００ＤＰＩの場合は、１２００ＤＰＩ用の低線数用トナー消費量テーブルを設定し、注目領域のトナー消費量を算出する。

更に、トナー消費量算出部４０５は、注目領域の画像特徴が高線数スクリーン画像で、中間調処理の解像度が６００ＤＰＩの場合は、６００ＤＰＩ用の高線数用トナー消費量テーブルを設定し、注目領域のトナー消費量を算出する。トナー消費量算出部４０５は、注目領域の画像特徴が高線数スクリーン画像で、中間調処理の解像度が１２００ＤＰＩの場合は、１２００ＤＰＩ用の高線数用トナー消費量テーブルを参照して、注目領域のトナー消費量を算出する。

ここで、トナー消費テーブルの作成方法について説明する。画像形成装置１０４は、トナー消費テーブル作成時の基本ガンマ変換テーブルを用いて、３つテストパターンを印刷する。文字用パターン、低線数スクリーン用のパターン、そして、高線数スクリーン用のパターンである。各パターンは、異なる複数の面積率のパッチを含む。このようにして出力されたテストパターンを測量することで各トナー消費量テーブルを作成する。このようにして作成された各トナー消費量テーブルは、ＲＡＭ２０８あるいはＲＯＭ２０７（算出テーブル記憶手段、記憶部）に格納される。

また、外部要因などによるエンジンの変動によりトナーの消費量は変化するが、これは、ガンマ変換テーブルの補正による濃度キャリブレーションを利用する。すなわち、キャリブレーション後のガンマ変換テーブルとトナー消費テーブル作成時の基本ガンマ変換テーブルの差分をトナー消費量テーブルに反映させることで、エンジンの変動を考慮した精度の高いトナー消費量予測が可能となる。

ステップＳ５１８では、トナーカウント部４０６は、トナー消費量算出部４０５で領域毎に算出したトナーの消費量を積算し、画像（例えばページ画像）全体で消費したトナーの量を算出する。

ステップＳ５１９では、トナーカウント部４０６は、全ての領域に対して処理が行われたか判断する。未処理の領域が存在する場合は、Ｓ５０２へ移行する。一方、全ての領域に対して処理が行われたと判断した場合は、トナー消費量予測処理を終了する。

以上説明したとおり第１実施形態によれば、画像を複数の領域に分割し、領域に含まれるエッジの数と記録画素の数とに基づいて、領域毎に画像特徴を判別する。そして、判別結果に応じたトナー消費量テーブルを参照してトナー消費量の予測を行う。特に、各領域の中間調処理の解像度に応じて、同じ画像特徴であっても異なるトナー消費量テーブルを参照するよう構成している。この構成により、より精度の高いトナー消費量予測を行うことが可能となる。

（第２実施形態）
第２実施形態では、中間調処理部２０４で処理が行われた後に文字や線などの段差を軽減するためのスムージングなどの画像処理が実施される場合について説明する。なお、以下の説明では、第１実施形態と同じ構成、動作については説明を省略する。

図１５は、スムージング補正処理が施されたエッジに対する画像修正処理を説明する図である。図１５（ａ）は、中間調処理直後の画像を例示的に示しており、当該画像は、中央部に段差を有するエッジを含んでいる。図１５（ｂ）は、図１５（ａ）の画像に対し画像補正部２１１で画像補正処理（スムージング処理）を施した例を示す図である。

画像補正処理前と処理後では、画素の数は変わらないが、エッジが増加していることが分かる。つまり、スムージング補正処理が施された画像に対しては、前述の画像特徴の判別処理の精度が低下することになる。その結果、トナー消費量予測部２１０におけるトナー消費量の予測精度が低下する。

例えば、図１５（ｂ）のような領域は、文字画像と判別されるべきである。なぜならば、図１５（ｃ）にあるように、電子写真の特性上、レーザのスポット径（点線の円で示してある）は画素よりも大きく、細かい画素は再現されないためである。しかしながら、図１５（ｂ）に示す画像ではエッジ数が多くなっているため、画像特徴判別部４０３は、文字画像ではなく低線数スクリーン画像と判定する可能性が高い。このような画像特徴の誤判定が発生すると、トナー消費量の予測精度に大きく影響を及ぼす。そのため、トナー消費量予測部２１０が、図１５（ｃ）に示すレーザのスポット径（点線の円）の包絡線をエッジとして検出することが理想的であると言える。

図１３は、第２実施形態における画像処理部１０２の構成を示す図である。ＣＰＵ２０６は、ＲＯＭ２０７に格納されたプログラムに基づいて、画像処理部１０２内の後述する各処理部及び全体を統括制御する。第２実施形態では、中間調処理部２０４の後に画像補正部２１１において画像補正処理（スムージング処理）が行われる場合を例に挙げて説明する。

図１４は、第２実施形態のトナー消費量予測部２１０の構成を示す図である。また、図１６は、画素再現性情報をの一例としてのフィルタ行列を示す図である。画像分割部１４０１は、中間調処理部２０４の出力を入力し、入力画像を領域分割して、画像修正部１４０２と画素カウント部１４０５に出力する。ここでは、第１実施形態と同様に、各領域の大きさは主走査方向に２０画素、副走査方向に５画素であるとする。

図１５は、スムージング補正処理が施されたエッジに対する画像修正処理を説明する図である。画像修正部１４０２は、図１６に示すフィルタ行列（画素再現性情報）をＲＡＭ２０８あるいはＲＯＭ２０７から取得し、取得した画素再現性情報を使って、修正処理（フィルタ処理）を行う。画素再現性情報に基づいて図１５（ｂ）の画像に対しフィルタ処理したものが、図１５（ｄ）であり、各画素を示す正方形の中に信号値を示している。そして、フィルタ処理後の画像に対して、信号値「１２８」を閾値として、２値化を行ったものが図１５（ｄ）である。図１５（ｂ）では、領域内のエッジの数は「２４」であるのに対して、図１５（ｄ）では、エッジの数は「１６」に減少している。

修正画素エッジカウント部１４０３は、画像修正処理された画像の中のエッジの数を計数する。また、修正画素カウント部１４０４は、画像修正処理された画像の記録画素の数を計数する。画素カウント部１４０５は、画像分割部１４０１の出力画像の記録画素の数を計数する。

画像特徴判別部１４０６は、中間調処理部２０４から取得した中間調処理解像度情報を使って、画像特徴判別テーブルの切り替えを行う。画像特徴判別部１４０６は、画像修正処理された画像のエッジの数と記録画素の数と画像特徴判別テーブルから画像特徴を判別する。

トナー消費量算出部１４０７は、画像修正処理された画像から判断した画像特徴と画像分割部１４０１から出力された画像の記録画素の数からトナー消費量を算出する。トナーカウント部１４０８は、トナー消費量算出部１４０７で領域毎に算出したトナーの消費量を積算し、画像全体で消費したトナーの量を算出する。

以上説明したとおり第２実施形態によれば、所定の画素再現性情報によって画像を補正することにより、画像補正処理（スムージング処理）が施された画像であっても好適に画像特徴を判別することが可能となる。

（第３実施形態）
第３実施形態では、中間調処理部２０４の出力を多値とする場合について説明する。この場合、画像におけるエッジ部がぼけてしまい、正しく画像特徴の判定ができない場合がある。

図１７は、中間調処理部２０４の出力が多値である場合の出力結果画像を例示的に示す図である。図１７に示されるように、エッジ部がぼけていることが分かる。エッジの判別精度は、画像特徴判別の精度にも直結するものである。画像特徴判別の精度が悪いとトナー消費量の予測精度にも大きく起因することとなる。

そこで、第３実施形態では、画像修正部１４０２において、画像を修正することでエッジの判別精度を向上させる。具体的には、画像修正部１４０２は、入力された多値の画像に対して、エッジ強調フィルタ処理を適用し、予め定められた閾値を使って、エッジ強調された画像を２値化する。図１８は、エッジ強調フィルタのフィルタ行列の一例を示す図である。このようにして得られる２値化処理画像に対して画像特徴判別処理を行うよう構成することにより、好適に画像特徴を判別することが可能となる。

以上説明したとおり第３実施形態によれば、中間調処理の出力が多値の場合であっても、エッジ強調フィルタ処理を適用することで精度の高いトナー消費量予測が可能となる。また、画像修正部１４０２で２値化処理まで実施することで、修正画素エッジカウント部１４０３の処理を中間調処理の出力が多値の場合でも、２値の場合でも処理を共通化することができる。処理を共通化することによりハードウェアの回路規模を削減することが可能になる。

（第４実施形態）
第４実施形態では、領域内の画像特徴成分が混在する場合においても精度の高いトナー消費量予測を実現する。具体的には、複数のトナー消費量テーブルに重みづけを行ってトナー消費量予測を行う。

第１実施形態では、トナー消費量算出部４０５は、画像特徴判別部４０３の判別結果に応じて、参照するトナー消費量テーブルを切り替えていた。これは、領域内の画像特徴成分が一定であることを前提としているためである。しかし、文字部とハーフトーン部が混在する場合や高周波成分を持った画像なども存在する。

例えば、領域の半分が低線数、領域の半分が文字部であった場合、エッジの数は、低線数と文字部の間に位置することになる。第１実施形態では、閾値によって低線数スクリーン画像であるか文字画像であるかを判断し、判断した画像特徴のトナー消費テーブルを参照することになる。しかしながら、一般に、低線数スクリーン画像の占有率と文字画像の占有率の比率に応じて、対応するトナー消費量テーブルに重み付けを行いトナー消費量を算出した方が精度が高い。

図１９は、異なる４つの状態におけるエッジ平均曲線を例示的に示す図である。具体的には、図１９（ａ）は、領域内のエッジの数が高線数エッジ平均曲線より多い状態、図１９（ｂ）は、領域内のエッジの数が高線数エッジ平均曲線より少なく、低線数エッジ平均曲線より多い状態を示している。また、図１９（ｃ）は、領域内のエッジの数が低線数エッジ平均曲線より少なく、文字部エッジ平均曲線多い状態、図１９（ｄ）は、領域内のエッジの数が文字部エッジ平均曲線より少ない状態を示している。ここで、d_numは記録画素の面積率、e_numはエッジの数を示している。

なお、図１９（ｂ）において、（d_num，e_num）を示す座標と高線数エッジ平均曲線との距離をｘとし、（d_num，e_num）を示す座標と低線数エッジ平均曲線との距離をｙとする。図１９（ｃ）において、（d_num，e_num）を示す座標と低線数エッジ平均曲線との距離をｘとし、（d_num，e_num）を示す座標と文字エッジ平均曲線との距離をｙとする。

図２０は、各画像特徴における面積率と消費トナー率との関係を例示的に示す図である。具体的には、図２０（ａ）は、画像特徴が文字画像であった場合のd_numに対するトナー消費量low_t_valを示す図である。図２０（ｂ）は、画像特徴が低線数スクリーン画像であった場合のd_numに対するトナー消費量mid_t_valを示す図である。図２０（ｃ）は、画像特徴が高線数スクリーン画像であった場合のd_numに対するトナー消費量hi_t_valを示す図である。以下では、図１９に示す４つの状態それぞれにおけるトナーの算出方法について説明する。

領域内のエッジの数が高線数エッジ平均曲線より多い場合、注目領域の予測トナー消費量TonerValは、以下の式により算出される。
TonerVal = hi_t_val
領域内のエッジの数が高線数エッジ平均曲線より少なく、低線数エッジ平均曲線より多い場合、注目領域の予測トナー消費量TonerValは、以下の式により算出される。
TonerVal = hi_t_val×y/(x+y) + mid_t_val×x/(x+y)
領域内のエッジの数が低線数エッジ平均曲線より少なく、文字部エッジ平均曲線より多い場合、注目領域の予測トナー消費量TonerValは、以下の式により算出される。
TonerVal = mid_t_val×y/(x+y) + low_t_val×x/(x+y)
領域内のエッジの数が文字部エッジ平均曲線より少ない場合、注目領域の予測トナー消費量TonerValは、以下の式により算出される。
TonerVal = low_t_val

すなわち、第４実施形態では、エッジの数（e_num）のエッジ平均曲線からの距離に応じて、線形補間によってトナー消費量の算出を行っている。ただし、具体的な算出式はこれに限定するものではなく、任意の関数や非線形で補間する方法でもよい。

以上説明したとおり第４実施形態によれば、領域内に複数の画像特徴が含まれる場合、エッジの数のエッジ平均曲線からの距離に応じた線形補間を用いてトナー消費量を算出する。このように構成することで、領域内で複数の画像特徴が含まれる場合においても高い精度でトナー消費量を予測することが可能となる。

（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

Claims (11)

1. 中間調処理後の画像の記録画素と非記録画素との境界を構成するエッジの数を計数するエッジ計数手段と、
   前記画像の記録画素の数を計数する画素計数手段と、
   前記エッジの数と前記記録画素の数と前記中間調処理の解像度とに基づいて前記画像の画像特徴を判別する画像特徴判別手段と、
   前記画像特徴判別手段により判別された画像特徴に対応するトナー消費量テーブルを用いて前記画像によるトナー消費量を算出するトナー消費量算出手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記画像における中間調処理の解像度情報を取得する解像度取得手段と、
   互いに異なる複数の解像度情報それぞれに対応する複数の画像特徴判別テーブルを記憶する判別テーブル記憶手段と、
   を更に有し、
   前記画像特徴判別手段は、前記解像度取得手段により取得された解像度情報に対応する画像特徴判別テーブルを使用して前記画像の画像特徴を判別する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記画像特徴判別手段は、前記画像内の前記記録画素の数を前記画像を構成する画素の総数で除して得られる面積率に対する前記画像内の前記エッジの数に基づいて前記画像の画像特徴を判別する
   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. 前記画像特徴判別手段は、更に、前記面積率に対して設定された第１閾値に基づいて文字画像の画像特徴とスクリーン画像の画像特徴とを判別する
   ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記画像特徴判別手段は、更に、前記第１閾値とは異なる第２閾値に基づいて、所定線数未満の低線数スクリーン画像の画像特徴と前記所定線数以上の高線数スクリーン画像の画像特徴とを判別する
   ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記入力手段により入力された画像がスムージング補正処理がなされた画像であった場合に、該画像に対しぼかしフィルタ処理及び２値化処理を施す修正手段を更に有し、
   前記エッジ計数手段は、前記修正手段により修正された画像に対してエッジの数を計数し、
   前記画素計数手段は、前記修正手段により修正された画像に対して記録画素の数を計数する、
   ことを特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の画像処理装置。
7. 前記入力手段により入力された画像に対してエッジ強調フィルタ処理を施すフィルタ手段を更に有し、
   前記エッジ計数手段は、前記フィルタ手段によりエッジ強調された画像に対してエッジの数を計数し、
   前記画素計数手段は、前記フィルタ手段によりエッジ強調された画像に対して記録画素の数を計数する、
   ことを特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の画像処理装置。
8. 前記画像を複数の領域に分割する分割手段を更に有し、
   前記エッジ計数手段は、前記分割した領域毎にエッジの数を計数し、
   前記画素計数手段は、前記分割した領域毎に記録画素の数を計数し、
   前記画像特徴判別手段は、前記分割した領域毎に、前記エッジの数と前記記録画素の数と前記中間調処理の解像度とに基づいて画像特徴を判別し、
   前記トナー消費量算出手段は、前記画像特徴に対応するトナー消費量テーブルを用いて前記分割した各領域のトナー消費量を算出し、各領域に対して算出されたトナー消費量を積算することにより前記画像のトナー消費量を算出する
   ことを特徴とする請求項１乃至７の何れか一項に記載の画像処理装置。
9. 前記トナー消費量算出手段は、前記画像特徴判別手段により１つの領域内に複数の画像特徴が含まれると判別された場合、該１つの領域に対して判別された複数の画像特徴に対応する複数のトナー消費量算出テーブルに対して重みづけを行ってトナー消費量を算出する
   ことを特徴とする請求項１乃至８の何れか一項に記載の画像処理装置。
10. 画像処理装置の制御方法であって、
    中間調処理後の画像の記録画素と非記録画素との境界を構成するエッジの数を計数するエッジ計数工程と、
    前記画像の記録画素の数を計数する画素計数工程と、
    前記エッジの数と前記記録画素の数と前記中間調処理の解像度とに基づいて前記画像の画像特徴を判別する画像特徴判別工程と、
    前記画像特徴判別工程により判別された画像特徴に対応するトナー消費量テーブルを用いて前記画像によるトナー消費量を算出するトナー消費量算出工程と、
    を含むことを特徴とする画像処理装置の制御方法。
11. コンピュータを、請求項１乃至９の何れか一項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。