JP2020017892A - Image processing apparatus, image forming apparatus, image processing method, and program - Google Patents

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Abstract

To efficiently detect a dot area.SOLUTION: An image processing apparatus according to the present invention includes generating means for generating halftone image data used for image formation from multi-valued input image data by using a threshold matrix, acquisition means for acquiring the halftone image data generated by the generation means with a specific bit width, comparison means for comparing the upper M bits of the acquired image data with the specific bit width with its lower M bits (M is an integer), and first determination means for determining whether the obtained image data with the specific bit width forms a halftone dot region on the basis of the comparison result by the comparison means.SELECTED DRAWING: Figure 6

Description

本発明は、カラーの画像形成装置において、入力された多階調画像データに応じて、網点画像データを生成し、その網点画像データの領域を検知する技術に関する。   The present invention relates to a technique for generating halftone image data in a color image forming apparatus in accordance with input multi-tone image data and detecting an area of the halftone image data.

プリンタあるいは複写機などの画像形成装置に用いられる画像記録方式として、レーザビームを利用して感光体上に潜像を形成し、帯電した色材(以下、トナーと称する)により現像する電子写真方式が知られている。現像されたトナーによる画像は、記録媒体に転写され、熱と圧力を用いて定着されることにより、記録される。   2. Description of the Related Art As an image recording method used in an image forming apparatus such as a printer or a copying machine, an electrophotographic method in which a latent image is formed on a photoreceptor using a laser beam and developed with a charged color material (hereinafter, referred to as toner). It has been known. An image formed by the developed toner is transferred to a recording medium and fixed by using heat and pressure to be recorded.

このような電子写真方式を用いた印刷技術において、装置への入力画像データに対してパターンマッチングを行うことで、入力画像データ内の網点領域と非網点領域を判別する画像処理技術がある。特許文献1には、入力画像データにおける注目画素と当該注目画素に隣接する周辺画素とかなる領域が網点パターンに適合した場合に、当該領域を網点として検出する技術が開示されている。   In a printing technique using such an electrophotographic method, there is an image processing technique for discriminating a halftone area and a non-halftone area in the input image data by performing pattern matching on input image data to the apparatus. . Patent Literature 1 discloses a technique for detecting, when a region including a target pixel and neighboring pixels adjacent to the target pixel in input image data conforms to a halftone dot pattern, the region is detected as a halftone dot.

特開2017−85238号公報JP 2017-85238 A

しかしながら、特許文献1の技術では、パターンマッチングの処理量が解像度の大きさに比例して増大することから、その大きさによっては汎用プロセッサーの処理負荷が大きくなりすぎてしまうという課題がある。また、パターンマッチングをハードウェア回路で実現しようとすると回路規模が大きくなりコスト増を招いてしまうという課題がある。   However, the technique of Patent Document 1 has a problem that the processing load of the general-purpose processor becomes too large depending on the magnitude of the processing amount of pattern matching in proportion to the magnitude of the resolution. Further, there is a problem in that if the pattern matching is realized by a hardware circuit, the circuit scale becomes large and the cost is increased.

本発明は、上述の課題の少なくとも1つを鑑みなされたものであって、効率よく、網点領域を検出することを目的とする。   The present invention has been made in view of at least one of the above-described problems, and has as its object to efficiently detect a dot area.

上記課題を解決するため、本発明の一態様に係る画像形成装置は、閾値マトリクスを用いて多値の入力画像データから画像形成に用いるハーフトーン画像データを生成する生成手段と、前記生成手段で生成されたハーフトーン画像データを特定のビット幅で取得する取得手段と、前記取得した特定のビット幅の画像データの上位Mビットとその下位Mビット(Mは整数)を比較する比較手段と、前記比較手段による比較結果に基づき前記取得した特定のビット幅の画像データが網点領域を構成しているかどうかを判定する第一の判定手段と、を備える、ことを特徴とする。   In order to solve the above problem, an image forming apparatus according to an aspect of the present invention includes: a generating unit configured to generate halftone image data used for image formation from multi-valued input image data using a threshold matrix; Acquiring means for acquiring the generated halftone image data with a specific bit width; comparing means for comparing upper M bits of the acquired image data with the specific bit width with lower M bits (M is an integer); A first determination unit configured to determine whether or not the acquired image data having the specific bit width forms a halftone dot region based on a comparison result by the comparison unit.

本発明によれば、効率よく、網点領域を検出することができる。   According to the present invention, a halftone dot region can be detected efficiently.

画像形成装置のブロック図Block diagram of image forming apparatus 画像形成装置の説明図Explanatory diagram of an image forming apparatus プリント用の画像処理のブロック図Block diagram of image processing for printing 閾値マトリクスの一例を示す図The figure which shows an example of a threshold value matrix メモリ構成の一例を示す図Diagram showing an example of a memory configuration 網点領域の面積導出処理手順例を示すフローチャートFlowchart showing an example of the procedure for deriving the area of a halftone dot area 網点領域の面積導出処理手順例を説明するための図The figure for explaining the example of the area derivation processing procedure of the halftone dot area 網点領域の面積導出処理コードの一例を示す図Diagram showing an example of an area derivation processing code of a halftone dot region 閾値マトリクスの一例を示す図The figure which shows an example of a threshold value matrix プリント用の画像処理のブロック図Block diagram of image processing for printing 閾値マトリクスの一例を示す図The figure which shows an example of a threshold value matrix 閾値マトリクスの一例を示す図The figure which shows an example of a threshold value matrix

本発明の実施形態の説明に先立ち、画像形成装置に入力される画像データを変換して記録を行う処理について説明する。   Prior to the description of the embodiment of the present invention, a process of converting image data input to an image forming apparatus and performing recording will be described.

画像形成装置に入力される画像データは中間調を含む多階調画像データであるが、上記電子写真方式では、ディザ法を用いた擬似階調方式にて、多階調の画像データを二値などの低い階調の画像データに変換して記録が行われる。この二値の画像データは、網点と呼ばれる小さな点の繰り返しパターンを用い、その点の大小で階調を表現したデータとなっている。この際、非中間調の文字やラインなどは網点化されずパターン化されない。   The image data input to the image forming apparatus is multi-tone image data including a halftone, but in the above-described electrophotographic method, the multi-tone image data is converted into binary data by a pseudo-tone method using a dither method. The image data is converted into image data having a low gradation and recorded. The binary image data is data that uses a repetitive pattern of small dots called halftone dots and expresses the gradation by the magnitude of the point. At this time, non-halftone characters and lines are not converted to halftone dots and are not patterned.

ディザ法では、閾値マトリクスを用い、多階調の画像データの画素位置に応じて閾値マトリクスから閾値を取得し、画素毎に閾値との比較を行うことで、網点画像データ(ハーフトーン画像データとも呼ぶ)に変換される。閾値マトリクスは、網点がある角度を持って周期的に形成されるように閾値が配置されている。一般的に、カラーの画像形成装置においては、トナー毎にハーフトーン処理後の網点が異なるスクリーン角度となるように閾値マトリクスが設計される。   In the dither method, a halftone image data (halftone image data) is obtained by using a threshold matrix, acquiring a threshold from the threshold matrix according to the pixel position of the multi-tone image data, and comparing the threshold with each pixel. Also called). In the threshold value matrix, threshold values are arranged so that halftone dots are periodically formed at a certain angle. Generally, in a color image forming apparatus, a threshold matrix is designed such that halftone dots after halftone processing have different screen angles for each toner.

また、特に電子写真方式を用いる画像形成装置においては、網点が小さい状態ではトナーが記録媒体に付着しにくく、前記定着に用いる熱および圧力が十分でないと、網点が小さい低濃度域の再現性や粒状性を悪化させてしまう可能性がある。そのため網点が小さい領域であるか否かを判定し、判定結果に応じて定着温度を制御している(調整している)。   In particular, in an image forming apparatus using an electrophotographic method, when a halftone dot is small, toner hardly adheres to a recording medium, and when the heat and pressure used for the fixing are not sufficient, a low density region with a small halftone dot is reproduced. There is a possibility that the properties and graininess are deteriorated. Therefore, it is determined whether or not the area is a region where the halftone dot is small, and the fixing temperature is controlled (adjusted) according to the determination result.

また、網点領域と文字やラインなどの非網点領域との間で異なる画像処理を施す場合もある。例えば、ラインや文字の描画幅を広げたり、もしくは狭めたりする線幅制御を行う際、ドットを付加して幅を広げたり、またドットを間引くことで狭めたりする処理が考えられる。しかしながら、これらの処理を網点領域に対して行うと、付加した場合に中間調の画像濃度が濃く、もしくは削除した場合に中間調の画像濃度が薄く変化してしまい、所望の線幅の制御と異なる画像変化が起きてしまう可能性がある。そのため、これらのドット付与もしくは削除の線幅制御は、非網点領域であるかを判定し当該判定した非網点領域に対して行う必要がある。   In addition, different image processing may be performed between a dot area and a non-dot area such as a character or a line. For example, when performing line width control to increase or decrease the drawing width of a line or a character, a process of adding a dot to increase the width or thinning out the dot to reduce the width is considered. However, if these processes are performed on the halftone dot area, the halftone image density changes when added, or when the halftone image density is deleted, the halftone image density changes slightly. There is a possibility that an image change different from the above may occur. For this reason, it is necessary to determine whether or not the line width control for dot addition or deletion is a non-halftone area and to perform the determined non-halftone area.

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の範囲をそれらに限定する趣旨のものではない。また、実施形態で説明されている構成要素の組み合わせのすべてが、課題を解決するための手段に必須のものとは限らず、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. However, the components described in this embodiment are merely examples, and are not intended to limit the scope of the present invention thereto. Further, all combinations of the components described in the embodiments are not necessarily essential to the means for solving the problems, and within the scope of the present invention described in the claims, Various modifications and changes are possible.

[実施形態1]
本実施形態では、一般的なコピー、プリンタ、ファックスなどの機能を有するデジタル複合機に適用した場合について説明する。図1は、本実施形態に係る画像形成装置の一例の概略を示すブロック図である。画像形成装置10は、スキャナ部101と、コントローラ102と、プリンタ部103と、操作部104とを有する。
[Embodiment 1]
In this embodiment, a case will be described in which the present invention is applied to a digital multifunction peripheral having general functions such as copying, printing, and faxing. FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating an example of the image forming apparatus according to the present embodiment. The image forming apparatus 10 includes a scanner unit 101, a controller 102, a printer unit 103, and an operation unit 104.

スキャナ部101は、原稿読み取り処理を行う機能部である。コントローラ102は、内部にメモリ105を有し、スキャナ部101、プリンタ部103、操作部104などの画像形成装置10内の各機能部を制御する機能部である。コントローラ102は、スキャナ部101で読み取った画像データに画像処理を施し印刷用の画像データとしてメモリ105に格納する。   The scanner unit 101 is a functional unit that performs a document reading process. The controller 102 has a memory 105 therein and is a functional unit that controls each functional unit in the image forming apparatus 10 such as the scanner unit 101, the printer unit 103, and the operation unit 104. The controller 102 performs image processing on the image data read by the scanner unit 101 and stores the processed image data in the memory 105 as image data for printing.

プリンタ部103は、メモリ105から読み出された印刷用の画像データを詳細につき後述する操作部104により設定された印刷設定条件に従って紙などの記録媒体に可視化された画像形成を行う機能部である。操作部104は、スキャナ部101で読み取った画像データに対する各種の印刷条件を設定する機能部である。   The printer unit 103 is a functional unit that forms an image visualized on a recording medium such as paper in accordance with print setting conditions set by the operation unit 104, which will be described in detail later, from print image data read from the memory 105. . The operation unit 104 is a functional unit that sets various printing conditions for image data read by the scanner unit 101.

画像形成装置10には、ネットワーク106を介して、画像データを管理するサーバ107や、画像形成装置10に対してプリントの実行を指示するパーソナルコンピュータ(PC)108などが接続されている。   The image forming apparatus 10 is connected via a network 106 to a server 107 for managing image data, a personal computer (PC) 108 for instructing the image forming apparatus 10 to execute printing, and the like.

図2は、本実施形態の画像形成装置の説明図であり、図2(a)に画像形成装置の断面を示し、図2(b)に原稿台の上面を示し、図2(c)に原稿台の側面を示す。この画像形成装置は、コピー、プリンタ、ファックスそれぞれの機能を有する。画像形成装置は、スキャナ201とドキュメントフィーダ(DF)202と、カラー4色ドラムを備えるプリント記録用のプリンタ213を有する。   2A and 2B are explanatory views of the image forming apparatus of the present embodiment. FIG. 2A shows a cross section of the image forming apparatus, FIG. 2B shows an upper surface of a document table, and FIG. 3 shows the side of the platen. This image forming apparatus has functions of copy, printer, and facsimile. The image forming apparatus includes a scanner 201, a document feeder (DF) 202, and a print recording printer 213 having a four-color drum.

まず、スキャナ201を中心に行われる読取り動作について説明する。   First, a reading operation mainly performed by the scanner 201 will be described.

原稿台207に原稿をセットして読み込みを行う場合には、ユーザは原稿台207に原稿をセットしてDF202を閉じる。すると、開閉センサ224が、原稿台207が閉じられたことを検知した後、スキャナ201の筐体内にある光反射式の原稿サイズ検知センサ226〜230が、セットされた原稿の原稿サイズを検知する。このサイズ検知を起点にして光源210が原稿を照射し、CCD(charge-coupled device)231が反射板211、レンズ212を介して原稿からの反射光を受光して画像を読み取る。   When the original is set on the platen 207 and reading is performed, the user sets the original on the platen 207 and closes the DF 202. Then, after the open / close sensor 224 detects that the document table 207 has been closed, the light reflection type document size detection sensors 226 to 230 in the housing of the scanner 201 detect the document size of the set document. . The light source 210 irradiates the document with the size detection as a starting point, and a CCD (charge-coupled device) 231 receives reflected light from the document via the reflection plate 211 and the lens 212 to read an image.

そして画像形成装置のコントローラ102(図1)が、CCD231によって読み取った画像データをデジタル信号に変換し、スキャナ用の画像処理を行って印刷用の画像データとしてコントローラ102内のメモリ105(図1)に格納する。このときの印刷用の画像データは、レッド(R)、グリーン(G)、ブルー(B)の3色の信号で構成される。   The controller 102 (FIG. 1) of the image forming apparatus converts the image data read by the CCD 231 into a digital signal, performs image processing for a scanner, and converts the image data into image data for printing. To be stored. The image data for printing at this time is composed of three color signals of red (R), green (G), and blue (B).

DF202に原稿をセットして読み込みを行う場合には、ユーザはDF202の原稿セット部203のトレイに原稿をフェイスアップで載置する。すると、原稿有無センサ204が、原稿がセットされたことを検知し、これを受けて原稿給紙ローラ205と搬送ベルト206が回転して原稿を搬送し、原稿台207上の所定の位置に原稿がセットされる。これ以降は原稿台207での読み込みと同様に画像が読み込まれ、得られた印刷用の画像データがコントローラ102内のメモリ105に格納される。   When a document is set on the DF 202 and read, the user places the document face up on the tray of the document setting unit 203 of the DF 202. Then, the document presence / absence sensor 204 detects that the document has been set, and in response thereto, the document feed roller 205 and the transport belt 206 rotate to transport the document, and the document is placed at a predetermined position on the document table 207. Is set. Thereafter, the image is read in the same manner as the reading on the document table 207, and the obtained image data for printing is stored in the memory 105 in the controller 102.

読み込みが完了すると、再び搬送ベルト206が回転して、図2(a)の画像形成装置の断面図において右側に原稿を送り、排紙側の搬送ローラ208を経由して原稿排紙トレイ209へ原稿が排紙される。原稿が複数存在する場合は、原稿台207から原稿が画像形成装置の断面図において右側に排紙搬送されるのと同時に、原稿給紙ローラ205を経由して画像形成装置の断面図において左側から次原稿が給送され、次原稿の読み込みが連続的に行われる。以上がスキャナ201の動作である。   When the reading is completed, the transport belt 206 rotates again, and the original is sent to the right side in the cross-sectional view of the image forming apparatus in FIG. 2A, and is sent to the original discharge tray 209 via the transport roller 208 on the discharge side. The document is ejected. When there are a plurality of originals, the originals are ejected and conveyed to the right side in the cross-sectional view of the image forming apparatus from the original platen 207, and from the left side in the cross-sectional view of the image forming apparatus via the original feeding roller 205 at the same time. The next original is fed, and the reading of the next original is continuously performed. The above is the operation of the scanner 201.

続いてプリンタ213を中心に行われる印刷動作について説明する。   Next, a printing operation mainly performed by the printer 213 will be described.

コントローラ102内のメモリ105に一旦記憶された印刷用の画像データは、再度コントローラ102内で後述するプリント用の画像処理が行われた後、再度メモリ105に記憶し直される。そして、メモリ105に記憶し直された印刷用の画像データに対して、網点領域と非網点領域を切り分ける処理が行われた後、特定の濃度範囲の網点領域の面積をカウントし、この網点領域の面積カウント値が画像データと共にメモリ105に記憶される。その後プリンタ213からの画像転送要求に同期してプリンタ213へと画像データが転送される。その際同時に前述の面積カウント値が後述の定着器220へ通知される。   The print image data once stored in the memory 105 in the controller 102 is again stored in the memory 105 after the print image processing described later is performed in the controller 102 again. Then, after performing a process of separating a halftone dot region and a non-halftone dot region from the print image data stored again in the memory 105, the area of the halftone dot region in a specific density range is counted, The area count value of the halftone dot region is stored in the memory 105 together with the image data. Thereafter, the image data is transferred to the printer 213 in synchronization with the image transfer request from the printer 213. At this time, the above-described area count value is simultaneously notified to a fixing device 220 described later.

プリンタ213では、レーザ記録部でイエロー(Y)、マゼンタ(M)、シアン(C)、ブラック(K)の4色のトナーの各色に対応した記録レーザ光に変換される。そして、記録レーザ光は各色の感光体214に照射され、各感光体214に静電潜像を形成する。   In the printer 213, the laser recording unit converts the laser light into recording laser light corresponding to each of the four colors of yellow (Y), magenta (M), cyan (C), and black (K). Then, the recording laser light is applied to the photoconductors 214 of each color to form an electrostatic latent image on each photoconductor 214.

そして、プリンタ213は、トナーカートリッジ215から供給されるトナーにより各感光体214にトナー現像を行い、各感光体214に可視化されたトナー画像は中間転写ベルト219に一次転写される。中間転写ベルト219は図2(a)において時計回転方向に回転し、用紙カセット216から給紙搬送路217を通って給送された記録媒体が二次転写位置218に来たところで、中間転写ベルト219から記録媒体へとトナー画像が転写される。   Then, the printer 213 performs toner development on each photoconductor 214 with the toner supplied from the toner cartridge 215, and the toner image visualized on each photoconductor 214 is primarily transferred to the intermediate transfer belt 219. The intermediate transfer belt 219 rotates clockwise in FIG. 2A, and when the recording medium fed from the paper cassette 216 through the paper feed conveyance path 217 reaches the secondary transfer position 218, the intermediate transfer belt 219 is rotated. From 219, the toner image is transferred to the recording medium.

画像が転写された記録媒体は、定着器220で、加圧と熱によりトナーが定着され、排紙搬送路を搬送された後、フェイスダウン排紙のセンタートレイ221へ、或いはフェイスアップ排紙のサイドトレイ222へ排紙される。   The recording medium on which the image has been transferred is fixed with toner by pressure and heat in a fixing device 220, and is conveyed through a paper discharge conveyance path. Then, the recording medium is transferred to a center tray 221 for face-down discharge or a face-up discharge. The sheet is discharged to the side tray 222.

この定着に必要となる熱量は、前述した特定の濃度範囲の網点領域の面積カウント値に応じて制御され、画像に応じて必要最低限の熱量で定着処理が行われる。   The amount of heat required for this fixing is controlled in accordance with the area count value of the halftone dot region in the specific density range described above, and the fixing process is performed with the minimum necessary amount of heat according to the image.

フラッパ223は、これらの排紙口を切り替えるために搬送路を切り替えるためのものである。両面プリントの場合には、記録媒体が定着器220を通過後に、フラッパ223が搬送路を切り替え、その後スイッチバックして下方に記録媒体が送られ、両面印刷用紙搬送路225を経て再び二次転写位置218に給送され、両面プリントが行われる。   The flapper 223 is for switching the transport path for switching these paper discharge ports. In the case of double-sided printing, after the recording medium has passed through the fixing device 220, the flapper 223 switches the conveyance path, and then switches back to send the recording medium downward, and the secondary transfer is performed again via the double-sided printing paper conveyance path 225. The sheet is fed to the position 218, and double-sided printing is performed.

次に、図3を用いて前述のプリント用の画像処理について詳細に説明する。図3はプリント用の画像処理を示すブロック図である。画像処理部301は、色変換処理部302、ガンマ補正部303、中間調処理部304を有する。   Next, the above-described image processing for printing will be described in detail with reference to FIG. FIG. 3 is a block diagram showing image processing for printing. The image processing unit 301 includes a color conversion processing unit 302, a gamma correction unit 303, and a halftone processing unit 304.

画像処理部301はコントローラ102内でプリント用の画像処理を行う機能部である。コントローラ102内のメモリ105に一旦記録された印刷用の画像データは8ビットの画素で構成される多階調のデータであり、1画素につき画素値として0から255の範囲で256階調の色数を持っている。   The image processing unit 301 is a functional unit that performs image processing for printing in the controller 102. The image data for printing once recorded in the memory 105 in the controller 102 is multi-gradation data composed of 8-bit pixels, and has 256 gradation colors in a pixel value range of 0 to 255 per pixel. Have a number.

色変換処理部302は、メモリ105から入力された印刷用の画像データを画素毎に、RGBの3色から、トナーの色に対応したCMYKの4色に変換する機能部である。色変換処理部302は、通常このRGBの数値が大きくなるほど明るく、CMYKの数値が大きくなるほど濃度が濃くなる方向の濃度データに変換する。色変換処理部302で色変換された画像データは、ガンマ補正部303に出力される。   The color conversion processing unit 302 is a functional unit that converts the image data for printing input from the memory 105 for each pixel from three colors of RGB to four colors of CMYK corresponding to the colors of toner. The color conversion processing unit 302 generally converts the data into density data in a direction in which the larger the RGB value, the brighter and the larger the CMYK value, the higher the density. The image data color-converted by the color conversion processing unit 302 is output to the gamma correction unit 303.

ガンマ補正部303は、色変換処理部302から入力された画像データに対し、CMYKの色毎にガンマ補正を行う機能部である。ガンマ補正部303でガンマ補正された画像データは、中間調処理部304に出力される。   The gamma correction unit 303 is a functional unit that performs gamma correction on image data input from the color conversion processing unit 302 for each of CMYK colors. The image data gamma-corrected by the gamma correction unit 303 is output to the halftone processing unit 304.

中間調処理部304は、ガンマ補正部303から入力された画像データに対しCMYKの色毎に後述する中間調処理を行い、画素値が8ビットからプリンタ213で印刷可能な1ビットの網点画像データに変換して、メモリ105に蓄積する機能部である。   The halftone processing unit 304 performs halftone processing (described later) for each of CMYK colors on the image data input from the gamma correction unit 303, and outputs a 1-bit halftone image that can be printed by the printer 213 from a pixel value of 8 bits. This is a functional unit that converts the data into data and stores the data in the memory 105.

また、コントローラ102(図1)にはCPU(Central Processing Unit)110が含まれている。CPU110は、メモリ105に保持された制御プログラムを読み出して実行することにより画像処理部301全体の動作を制御する。またメモリ105は同時に、CPU110の作業領域として使用される。メモリ105には、他にも後述する閾値マトリクスが、CMYKに対応するトナーの色毎に記憶されている。なお、本実施形態において、中間調処理部304は1ビットの網点画像データをプリンタ部103へ出力すると説明したが、プリンタ部がPWM制御等を用いて多値の印字を行う場合には1ビットに限定されるものではない。その場合は、中間調処理部304において、多値の閾値マトリクスが使用され、多値の網点画像データが生成される。例えばPWM制御により16段階の濃淡を表現できる場合であれば、4ビット多値の網点画像データなどを採用することができる。   The controller 102 (FIG. 1) includes a CPU (Central Processing Unit) 110. The CPU 110 controls the entire operation of the image processing unit 301 by reading and executing the control program stored in the memory 105. The memory 105 is also used as a work area of the CPU 110 at the same time. In the memory 105, a threshold matrix described later is also stored for each color of the toner corresponding to CMYK. In the present embodiment, the halftone processing unit 304 outputs 1-bit halftone image data to the printer unit 103. However, when the printer unit performs multi-value printing using PWM control or the like, the halftone processing unit 304 outputs 1-bit halftone image data. It is not limited to bits. In this case, the halftone processing unit 304 uses a multi-valued threshold matrix to generate multi-valued halftone image data. For example, if 16 levels of shading can be expressed by PWM control, 4-bit multi-valued halftone dot image data or the like can be adopted.

その後コントローラ102内のCPU110では、メモリ105上の網点画像データから、網点0%および網点100%を除いた特定の濃度範囲の網点領域の面積をカウントする処理が実行される。メモリ105上のCMYKの4つの画像データに対し、32画素単位で網点領域を表すか否かを判定し、網点領域を表すと判定した32画素に対しその濃度を推定し、CMYKの合計濃度が所定の範囲内であるか否かを判定し、その面積(画素数)をカウントする。そしてカウントした面積は、画像データと共にメモリに記憶される。   Thereafter, the CPU 110 in the controller 102 executes a process of counting the area of the halftone dot region in a specific density range excluding the halftone dot 100% and the halftone dot 100% from the halftone image data in the memory 105. For each of the four CMYK image data on the memory 105, it is determined whether or not a dot area is represented in units of 32 pixels. The density of 32 pixels determined to represent a dot area is estimated, and the sum of CMYK is calculated. It is determined whether or not the density is within a predetermined range, and the area (the number of pixels) is counted. The counted area is stored in the memory together with the image data.

次に、画像処理部301の中間調処理部304の動作および中間調処理で用いる閾値マトリクスと、その定着温度について説明する。なお、定着温度とは、トナーを記録媒体に安定して定着させるのに最低限必要となる所定の温度である。   Next, the operation of the halftone processing unit 304 of the image processing unit 301, the threshold matrix used in the halftone processing, and the fixing temperature will be described. Note that the fixing temperature is a predetermined temperature that is the minimum required to stably fix the toner on the recording medium.

通常、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの色毎に異なる網点角度を持たせるため、色毎に異なる閾値マトリクスを用いる。本実施形態ではその中の1色を例に説明する。   Usually, a different threshold matrix is used for each color in order to have different halftone dot angles for each of cyan, magenta, yellow, and black. In this embodiment, one of the colors will be described as an example.

マトリクスは、複数の閾値から構成される網点セルが、繰り返し配置されたものである。網点セルは、8×4=32画素(ピクセル)を含むサブマトリクスに対応する。中間調処理部304は、画像データの各画素を0〜1の値を持つ2階調へと二値化する。具体的には、中間調処理部304は、各画素につきマトリクスの所定の位置から1個の閾値を読み出す。中間調処理部304は、読み出した閾値と画素の値との比較を行って、画素の値が閾値を超える場合は1を、閾値以下である場合は0を出力することで二値化を行う。つまり、値の大きい、濃い画素の値を持つものほど閾値を超える確率が高くなり、1を出力する面積が増え、面積的に濃い画像を表現することが可能であり、逆に値の小さい、薄い画素の値を持つものは閾値を超えにくく、白を意味する0の面積が大きくなる。本実施形態で説明する閾値マトリクスは、十分な階調数(256階調)を得るために、閾値の異なる複数の網点セルを組み合わせるサブマトリクスと呼ばれる手法を用いる。   The matrix is a matrix in which halftone cells composed of a plurality of thresholds are repeatedly arranged. The halftone cell corresponds to a sub-matrix including 8 × 4 = 32 pixels. The halftone processing unit 304 binarizes each pixel of the image data into two gradations having values of 0 to 1. Specifically, the halftone processing unit 304 reads one threshold value from a predetermined position in the matrix for each pixel. The halftone processing unit 304 performs a binarization by comparing the read threshold value with the pixel value and outputting 1 when the pixel value exceeds the threshold value and outputting 0 when the pixel value is equal to or less than the threshold value. . In other words, a pixel having a larger value and a value of a dark pixel has a higher probability of exceeding the threshold value, an area for outputting 1 increases, and it is possible to express an image with a larger area, and conversely, a smaller value is used. A pixel having a thin pixel value does not easily exceed the threshold value, and the area of 0 meaning white becomes large. The threshold matrix described in the present embodiment uses a method called a sub-matrix in which a plurality of halftone cells having different thresholds are combined in order to obtain a sufficient number of gradations (256 gradations).

図4(a)〜(d)は、所定の色に適用する二値の閾値マトリクスの一例を示す図である。図4(a)〜(d)では、それぞれ同じ数値で構成される閾値マトリクスを示しているが、それぞれ異なる数値を境にそれを下回る数値に対して色(グレー)を付した状態を示している。すなわち、図4(a)〜(d)では、異なる濃度で二値化された例を示している。図4(a)〜(d)のそれぞれの閾値マトリクスの1つの網点セルは8×4=32個の閾値を内包し、それぞれ異なる閾値の組み合わせを持つ8種類の網点セルが規則的に連続して並ぶように配置されている。すなわち、閾値マトリクスは4×2セルの8個のサブマトリクスを持つことになる。閾値マトリクス全体としてはそれぞれ縦8、横32の計256の配列となり、画像データの画素位置に対して閾値マトリクスをタイル状に敷き詰めるよう、繰り返し利用される。   FIGS. 4A to 4D are diagrams illustrating an example of a binary threshold matrix applied to a predetermined color. 4 (a) to 4 (d) show threshold matrices composed of the same numerical values, respectively, and show a state where colors (gray) are attached to numerical values below the numerical values with different numerical values as boundaries. I have. That is, FIGS. 4A to 4D show examples in which binarization is performed at different densities. One halftone cell of each of the threshold matrices in FIGS. 4A to 4D includes 8 × 4 = 32 thresholds, and eight types of halftone cells having different combinations of thresholds are regularly arranged. They are arranged in a row. That is, the threshold matrix has eight sub-matrices of 4 × 2 cells. The entire threshold matrix has a total of 256 arrangements of 8 rows and 32 rows, and is repeatedly used so that the threshold matrices are laid out in tiles at the pixel positions of the image data.

図4(a)の閾値マトリクスでは、低濃度域から順番に網点セル(サブマトリクス)401、403、406、408、402、404、405、407のベイヤー順で網点が形成される。このように、閾値マトリクスは4×2=8個のサブマトリクスに格子状に分割される。このように網点セルを配列した閾値マトリクスは画像上繰り返し利用されるので、ある閾値マトリクスの網点セル404の右側には別の閾値マトリクスの網点セル401が繰り返されることになる。また、ある閾値マトリクスの網点セル401の主走査方向に2つの網点セル(サブマトリクス)ずらした網点セル407の下にも同様に網点セル401が繰り返されることになる。サブマトリクスの配列にベイヤー順を用いるのは、この並びでドットをレイアウトすることで網点全体の周期が高くなり、網点の構造、テクスチャが視認しにくくなるためである。   In the threshold matrix shown in FIG. 4A, halftone dots are formed in the Bayer order of halftone cells (sub-matrices) 401, 403, 406, 408, 402, 404, 405, and 407 in order from the low density area. In this way, the threshold matrix is divided into 4 × 2 = 8 sub-matrices in a grid pattern. Since the threshold matrix in which the halftone cells are arranged is repeatedly used on the image, a halftone cell 401 of another threshold matrix is repeated on the right side of the halftone cell 404 of a certain threshold matrix. Further, the dot cell 401 is similarly repeated below the dot cell 407 shifted by two dot cells (sub-matrices) in the main scanning direction of the dot cell 401 of a certain threshold matrix. The reason why the Bayer order is used for the arrangement of the sub-matrices is that the layout of dots in this arrangement increases the period of the entire halftone dot, making it difficult to visually recognize the structure and texture of the halftone dot.

閾値マトリクスが図4に示すサブマトリクスで構成される場合、網点セルが幅8画素で構成されているので主走査方向に8画素単位で繰り返しパターンが発生することになる。   When the threshold matrix is composed of the sub-matrices shown in FIG. 4, since the halftone cell is composed of eight pixels in width, a repeated pattern is generated in units of eight pixels in the main scanning direction.

図4(a)では、閾値マトリクスを覆う全面が、濃度8の濃度域の二値化後の様子、すなわち閾値8未満の個所に色(グレー)を付している。8個のサブマトリクスに含まれる網点セルのドットが1ドットの孤立ドットとして点灯している状態である。続く、図4(b)では同様に閾値32未満の個所に、図4(c)では64未満の個所に、図4(d)では192未満の個所に色(グレー)を付している。   In FIG. 4A, the entire surface covering the threshold value matrix is colored (gray) in a state after the binarization of the density range of the density 8, that is, at a portion below the threshold value 8. In this state, the dots of the halftone cells included in the eight sub-matrices are lit as one isolated dot. Subsequently, in FIG. 4B, a color (gray) is similarly attached to a portion less than the threshold value 32, to a portion less than 64 in FIG. 4C, and to a portion less than 192 in FIG. 4D.

前述したように網点が小さい状態ではトナーが記録媒体に付着しにくく、特に低濃度域の網点の再現には十分な定着のための熱および圧力が必要となる。この閾値マトリクスの場合、具体的に、この閾値マトリクスを覆う全面が、濃度32の濃度域(図4(b))において32個の1ドットの孤立ドットにて濃度を表現しようとする。しかしながら、その網点の小ささゆえ、この濃度の安定した表現には十分な定着温度が必要になる。   As described above, in the state where the halftone dots are small, the toner hardly adheres to the recording medium, and in particular, reproduction of halftone dots in a low density region requires heat and pressure for sufficient fixing. In the case of this threshold matrix, specifically, the entire surface covering this threshold matrix intends to express the density by 32 isolated dots of one dot in the density area of density 32 (FIG. 4B). However, due to the small size of the halftone dot, a stable expression of this density requires a sufficient fixing temperature.

濃度が次第に上昇し、濃度64の濃度域(図4(c))以降では、網点がライン状に配列され、孤立したドットが存在しなくなる。そのため、定着に必要となる熱が先の孤立したドットのみで表現されていた低濃度域より、低い温度で十分になる。   The density gradually increases, and after the density range of 64 (FIG. 4C), the halftone dots are arranged in a line, and no isolated dots are present. For this reason, the heat required for fixing is sufficient at a lower temperature than in the low-density region expressed only by the isolated dots.

さらに濃度が上昇すると、トナーの絶対量が多くなりそれらのトナーを紙面(記録媒体面)上で融解させるための定着に必要な熱が多くなってくる。例えば、濃度192の濃度域(図4(d))以降では網点こそ孤立しておらず安定しているが、トナーの総量が多くなることで定着に必要となる熱量が増え、十分高い定着温度が必要になる。すなわち、図4(a)〜(d)であれば、図4(c)の状態が最も低い熱量で定着可能ということになる。   As the density further increases, the absolute amount of toner increases, and the heat required for fixing the toner to fuse on paper (recording medium surface) increases. For example, after the density range of 192 (FIG. 4D), halftone dots are not isolated and are stable, but the amount of heat required for fixing increases due to an increase in the total amount of toner, and a sufficiently high fixing is performed. Requires temperature. That is, in the case of FIGS. 4A to 4D, the state of FIG. 4C can be fixed with the lowest amount of heat.

次に、図5および図6を用いて、コントローラ102内のCPU110における、メモリ105(図1)上の網点画像データを用いて、特定の濃度以下の網点領域の面積をカウントするカウント処理の詳細について説明する。なお、この一連の処理は、以下に示す手順を記述したコンピュータで実行可能なプログラムをROMなどのストレージからRAMなどのメモリ105上に読み込んだ後に、CPU110によって該プログラムを実行することによって実施される。   Next, referring to FIGS. 5 and 6, the CPU 110 in the controller 102 counts the area of a halftone dot area having a density equal to or less than a specific density using the halftone image data on the memory 105 (FIG. 1). Will be described in detail. Note that this series of processing is performed by reading a program executable by a computer, which describes the following procedure, from a storage such as a ROM onto a memory 105 such as a RAM, and then executing the program by the CPU 110. .

中間調処理を実行して変換された二値のCMYKの画像データは、各色異なるアドレスから開始されるメモリ上にレイアウトされる。そのメモリ空間の様子を図5に示す。図5では、例えばシアンの画像データはアドレス「0xFF000000」を先頭に、同じようにマゼンタ、イエロー、ブラックがそれぞれ「0x00200000」のオフセットを持ってメモリ上に同じサイズでレイアウトされている。各アドレスを先頭として画像サイズ分のデータが1画素あたり1ビット、すなわち32画素あたり32ビット単位で格納されている。アドレスがインクリメントされると32画素先の画像へアクセスできる。図4(c)で示した画像が格納されているとすると、図5に示すようなデータ列501がメモリ上に存在することになる。中間調処理を実行して変換された二値の画像データは、32ビット単位で切り出すと、上位24ビットと下位24ビットが完全に一致していることがわかる。コントローラ102内のCPUで動作するプログラムが各色32ビット単位(図中1行単位)でデータにアクセスし、その32画素が網点領域を表すか否かを判定し、その濃度を特定するときの動作(処理)について、図6および図7を用いて説明する。   The binary CMYK image data converted by executing the halftone processing is laid out on a memory starting from a different address for each color. FIG. 5 shows the state of the memory space. In FIG. 5, for example, cyan image data is laid out in the same size on the memory with an offset of “0x00200000” for magenta, yellow, and black in the same manner with the address “0xFF000000” at the top. Starting from each address, data of the image size is stored in one bit per pixel, that is, in 32 bits per 32 pixels. When the address is incremented, an image 32 pixels ahead can be accessed. If the image shown in FIG. 4C is stored, a data string 501 as shown in FIG. 5 exists on the memory. When the binary image data converted by executing the halftone processing is cut out in units of 32 bits, it can be seen that the upper 24 bits and the lower 24 bits completely match. A program operating on the CPU in the controller 102 accesses data in units of 32 bits for each color (in units of one row in the figure), determines whether or not the 32 pixels represent a halftone dot area, and specifies the density. The operation (processing) will be described with reference to FIGS.

図6は、本実施形態の画像形成装置による網点領域の面積導出処理手順例を示すフローチャートである。図7は、網点領域の面積導出処理手順例を説明するための図である。図7では、図6のS601〜S604の各ステップで実行される処理を模式的に示している。またこのフローチャートは説明の容易性のため、例としてある特定の1色に関して説明しているが、CMYK4色ともカウント動作し、濃度はその4色の合計でカウントする。なお、以下において、フローチャートの説明における記号「S」は、ステップを表すものとする。   FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of an area deriving process procedure of a halftone dot region by the image forming apparatus according to the present embodiment. FIG. 7 is a diagram for explaining an example of an area deriving process procedure of a halftone dot region. FIG. 7 schematically shows the processing executed in each step of S601 to S604 in FIG. In addition, for ease of explanation, this flowchart describes one specific color as an example. However, the CMYK four colors also count, and the density is counted by the sum of the four colors. In the following, the symbol “S” in the description of the flowchart indicates a step.

先ず、S601では、処理対象である画像データにアクセスし、メモリアドレスが示す個所の32ビット(特定のビット幅)のデータを取得する。   First, in step S601, the image data to be processed is accessed to acquire 32-bit (specific bit width) data at the location indicated by the memory address.

続いて、S602では、S601で取得した32ビットのデータに対してNビット右側へシフトした値(下位ビット側にNビットシフトした値)を取得する(求める)。すなわち、上位Mビット(=32ビット−下位Nビット)のデータを求める(Mは整数)。このN(Nは整数)の値は、中間調処理に用いられた閾値マトリクスが持つ周期を示しており、図4で説明した閾値マトリクスを用いた中間調処理が実行された画像の場合は8となる。このNの値は用いられる閾値マトリクスによって異なり、通常CMYKの色毎に異なる網点周期を用いるため色毎に異なる値が用いられる。   Subsequently, in S602, a value shifted to the right by N bits (a value shifted by N bits to the lower bits) with respect to the 32-bit data acquired in S601 is obtained (obtained). That is, data of upper M bits (= 32 bits−lower N bits) is obtained (M is an integer). The value of N (N is an integer) indicates the cycle of the threshold matrix used in the halftone processing, and is 8 in the case of the image on which the halftone processing using the threshold matrix described in FIG. Becomes The value of N differs depending on the threshold value matrix used. Since different dot periods are usually used for each color of CMYK, different values are used for different colors.

続いて、S603ではS601で取得した32ビットデータの上位ビット側をNビットマスクした値を取得する。すなわち、下位Mビット(=32ビット−上位Nビット)のデータを求める(Mは整数)。このN(Nは整数)の値も先のS602と同様に閾値マトリクスが持つ周期であり、図4の閾値マトリクスの場合は8となる。   Subsequently, in S603, a value obtained by masking the upper bits of the 32-bit data obtained in S601 with N bits is obtained. That is, data of lower M bits (= 32 bits−higher N bits) is obtained (M is an integer). The value of N (N is an integer) is also the cycle of the threshold matrix, as in S602, and is 8 in the case of the threshold matrix of FIG.

続いて、S604ではS602で求めた値とS603で求めた値が一致するか否かを判定する。すなわち、S601で取得した32ビットの中の上位Mビットと下位Mビットを比較し比較結果が一致するか否かを判定する。ここで比較結果が一致する場合はこのデータにN画素単位の強い相関があり、N=8である場合、図4で示した閾値マトリクスを用いた網点画像データである可能性が高いと考えられる。これに対し、比較結果が一致しない場合はデータに対して網点の処理がなされておらず、文字の領域等を二値化した領域を表すと考えられる。比較結果が一致すると判定された場合(S604:YES)には、S605に進み、比較結果が不一致であると判定された場合(S604:NO)には、S605〜S607の処理をスキップしてS608に進む。   Subsequently, in S604, it is determined whether or not the value obtained in S602 matches the value obtained in S603. That is, the upper M bits and the lower M bits in the 32 bits acquired in S601 are compared, and it is determined whether or not the comparison result matches. Here, if the comparison results match, this data has a strong correlation in units of N pixels, and if N = 8, it is highly likely that the data is halftone image data using the threshold matrix shown in FIG. Can be On the other hand, when the comparison result does not match, it is considered that the data is not subjected to the halftone dot processing and represents a binarized area of a character area or the like. If it is determined that the comparison results match (S604: YES), the process proceeds to S605, and if it is determined that the comparison results do not match (S604: NO), the processes of S605 to S607 are skipped and S608 is performed. Proceed to.

S605では判定箇所(S601で取得したデータ)の濃度を導出する。例えば、32ビットの中の1の数を積算することで、判定箇所の濃度を導出する。図5に示すようなデータ列501の場合には32ビット中に1が8つあるため、この濃度は8/32となる。   In step S605, the density of the determination point (the data acquired in step S601) is derived. For example, by multiplying the number of 1s out of 32 bits, the density at the determination point is derived. In the case of the data string 501 as shown in FIG. 5, since there are eight 1s in 32 bits, this density is 8/32.

S606では、S605で得られた濃度を元に、その濃度が高温の定着温度が必要な濃度範囲内であるか否かを判定する。すなわち、S605で得られた濃度が、定着器を高温の定着温度に制御する必要な濃度範囲内であるか否かを判定する。図4(a)および図4(b)で説明したように、低濃度の領域では網点のドットが孤立することで定着に必要な温度が十分必要になる。すなわち、十分な定着温度が必要になる。これに対し、図4(d)で説明した様な高濃度の領域では使用するトナー量が多くなることに起因して定着に必要な温度が高くなる。   In step S606, based on the density obtained in step S605, it is determined whether the density is within a required density range for a high fixing temperature. That is, it is determined whether or not the density obtained in S605 is within a necessary density range for controlling the fixing device to a high fixing temperature. As described with reference to FIGS. 4A and 4B, in a low-density region, a halftone dot is isolated, so that a sufficient temperature for fixing is required. That is, a sufficient fixing temperature is required. On the other hand, in the high-density region as described with reference to FIG. 4D, the amount of toner used increases, so that the temperature required for fixing increases.

ここでは閾値LOWを下回る濃度であるか、もしくは別の閾値HI(閾値HI>閾値LOW)を上回る濃度であるか否かの閾値処理を行うことで、高温定着領域であるか否かを判定する。なお、濃度0の場合はトナーを使用しない定着不要な領域であるため、閾値LOWより低いが、高温定着領域とはみなされない。閾値範囲内であると判定された場合(S606:YES)、すなわち、判定結果が高温の定着温度が必要であると判定された場合、S607に進む。閾値範囲外であると判定された場合(S606:NO)、すなわち、判定結果が高温の定着温度が不要であると判定された場合、面積カウンタのインクリメントを行うS607の処理をスキップして、S608に進む。   Here, by performing a threshold process of determining whether the density is lower than the threshold LOW or higher than another threshold HI (threshold HI> threshold LOW), it is determined whether the area is the high-temperature fixing area. . When the density is 0, it is an area where the toner is not used and the fixing is unnecessary, and is lower than the threshold LOW, but is not regarded as a high-temperature fixing area. If it is determined that it is within the threshold range (S606: YES), that is, if it is determined that a high fixing temperature is required, the process proceeds to S607. When it is determined that the temperature is outside the threshold range (S606: NO), that is, when it is determined that the high fixing temperature is unnecessary, the process of S607 for incrementing the area counter is skipped and S608 is performed. Proceed to.

S607では、高温の定着温度が必要となる要高温定着の面積カウンタをインクリメントする。   In step S607, an area counter for high-temperature fixing, which requires a high fixing temperature, is incremented.

続くS608では、メモリのアドレスを進め、続く32ビットのデータへアクセスできるようにし、画像データの終端に至っているか否かを判定(S609)した後に、至っていない場合にはS601に戻る。   In subsequent S608, the address of the memory is advanced to enable access to the subsequent 32-bit data, and it is determined whether the end of the image data has been reached (S609). If not, the process returns to S601.

これらの処理を画像データの終端に至るまで行うことで、画像データ内の要高温定着の面積を導出することが可能になる。これを、Cプログラムを模したコードで示すと図8に示すような記述になり、演算子としては加算とビットシフトとマスク、加えて2回のif文で記述可能である。網点面積導出処理プログラム(ソフトウェア)としては非常にシンプルなコードであり、高速に画像データ内の要高温定着の面積の導出が可能になる。   By performing these processes up to the end of the image data, it is possible to derive the area of the high-temperature fixing required in the image data. If this is represented by a code simulating a C program, the description is as shown in FIG. 8, and as an operator, addition, bit shift, mask, and two if statements can be described. It is a very simple code as a halftone dot area deriving processing program (software), and it is possible to derive the area of high temperature fixing required in image data at high speed.

上述したように、CPU110は、S602〜S605までの処理をCMYKそれぞれの画像データに対して実行する。更に、CPU110は、S606〜S607の処理を実行することにより、画像データ内の要高温定着の面積を導出する。   As described above, the CPU 110 executes the processing from S602 to S605 on each of the CMYK image data. Further, the CPU 110 derives the area of the high-temperature fixing required in the image data by executing the processing of S606 to S607.

図4で示したような中間調処理とその中間調処理がされた網点画像の周期性を元に、図6のフローチャートに沿って32ビット単位の簡単な処理を行うことで、高速に網点領域の検出が可能となっている。すなわち、効率よく、網点領域を検出することができる。   Based on the halftone processing as shown in FIG. 4 and the periodicity of the halftone image subjected to the halftone processing, simple processing in 32-bit units is performed according to the flowchart of FIG. The point area can be detected. That is, the dot area can be detected efficiently.

このようにして得られた要高温定着の面積は、メモリに記憶され、この画像を用紙などの記録媒体に定着させる際に目標とすべき定着器220の温度制御に用いられる。具体的にはこの面積が広ければ、網点が孤立した領域が多いことが想定される。そのため、記録媒体上にトナーを定着させる際に、トナーと記録媒体間の結合力が強く保てるように定着温度が高く設定される。これにより、定着品質の低下が抑制される。一方、この面積が小さければ、網点が孤立した領域は少ないことが想定されるため、定着温度が低く設定される。これにより、定着に必要となる消費電力が削減される。すなわち、要高温定着の面積の割合に応じて、定着温度は調整される。なお、定着器220は、記録媒体の坪量などに基づく温度調整(坪量の大きい記録媒体ほど高温にし、坪量の小さい記録媒体は低温にする)と網点領域の面積に基づく温度調整などを適宜組み合わせて適切な目標温度となるよう制御を行うものとする。なお、本実施形態では画像データのすべての画素(ライン)に対して処理し、要高温定着の面積を導出する例を説明したが、必要となる精度に応じて画像データのラインを間引いたものに対して処理することも可能である。例えば、本実施形態で示した定着器の温度に関しては、必ずしも全画像データに占める面積を画素単位で正確に求める必要は無く、サンプリングされた画像データを用いることで温度を制御することも可能である。このような処理にすることでシンプルになり、処理時間はさらに削減される。   The area of the high-temperature fixing required thus obtained is stored in a memory, and is used for controlling the temperature of the fixing device 220 which is a target when the image is fixed on a recording medium such as paper. Specifically, if this area is large, it is assumed that there are many regions where halftone dots are isolated. Therefore, when fixing the toner on the recording medium, the fixing temperature is set high so that the bonding force between the toner and the recording medium can be kept strong. This suppresses a decrease in fixing quality. On the other hand, if this area is small, it is assumed that there are few regions where the halftone dots are isolated, and thus the fixing temperature is set low. Thereby, the power consumption required for fixing is reduced. That is, the fixing temperature is adjusted according to the ratio of the area of the high-temperature fixing. Note that the fixing device 220 performs temperature adjustment based on the basis weight of the recording medium and the like (temperature of a recording medium having a large basis weight is set to a high temperature, and recording medium of a small basis weight is set to a low temperature) and temperature adjustment based on an area of a halftone dot region Are controlled appropriately so that an appropriate target temperature is obtained. In the present embodiment, an example has been described in which all pixels (lines) of image data are processed to derive the area for fixing at high temperature. However, lines of image data are thinned out according to required accuracy. Can also be processed. For example, with respect to the temperature of the fixing device described in the present embodiment, it is not always necessary to accurately determine the area occupied by all image data in pixel units, and it is possible to control the temperature by using sampled image data. is there. Such processing simplifies the processing and further reduces the processing time.

なお、本実施形態では演算処理を行うプロセッサーが32ビットCPUである場合を想定し、それに最も効率のよい32ビット単位のデータアクセスを例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、64ビットCPUを用いる場合、64ビット単位でデータアクセスを行うようにすることもできる。この場合、ディザマトリクスの周期に関わる制約をより緩和することができる。また、ASICやFPGAなどのハードウェアを用いて演算を行うよう構成する場合、このビットアクセス幅は適宜周期に合わせてカスタマイズすることができる。   In this embodiment, the case where the processor that performs the arithmetic processing is a 32-bit CPU is described, and the most efficient 32-bit data access is described as an example. However, the present invention is not limited to this. For example, when a 64-bit CPU is used, data access can be performed in 64-bit units. In this case, the restriction on the period of the dither matrix can be relaxed. In the case where the arithmetic operation is performed using hardware such as an ASIC or an FPGA, the bit access width can be appropriately customized according to the cycle.

なお、本実施形態では図6におけるS604において上位Mビットと下位Mビットの完全一致を条件に網点画像データであると判定したが、これに限定されるものではない。上位と下位に若干の違いがある場合でも相関が高ければ十分に網点画像データであると判定できる。例えば、図9(a)は濃度域68の入力画像に対して図4の閾値マトリクスを用いて中間調処理する場合の例を示した図である。この場合、第1ライン901と第5ライン902においては、上位24ビットと下位24ビットの値が完全一致していないものの、十分に相関がある。例えば、一部のビットの不一致を許容し、全ビットが完全一致していない場合であっても相関性が高いと認められる場合は、S605の濃度導出処理に進むようにしてもよい。   In the present embodiment, in S604 in FIG. 6, it is determined that the image data is halftone image data on the condition that the upper M bits and the lower M bits are completely matched. However, the present invention is not limited to this. Even when there is a slight difference between the upper order and the lower order, if the correlation is high, it can be determined that the image data is dot image data. For example, FIG. 9A is a diagram showing an example of a case where halftone processing is performed on an input image in the density range 68 using the threshold matrix of FIG. In this case, in the first line 901 and the fifth line 902, although the values of the upper 24 bits and the lower 24 bits do not completely match, there is a sufficient correlation. For example, if some bits do not match and all bits do not completely match, but it is recognized that the correlation is high, the process may proceed to the density derivation process in S605.

具体的には、横方向(主走査方向)の偶数画素のみをサンプリングしたビット列(特定のビット幅の画像データ)に対しS602、S603の処理を実行して得られた上位M/2ビットと下位M/2ビットを用いて比較するようにしてもよい。あるいは、横方向(主走査方向)の奇数画素のみをマスクしたビット列(特定のビット幅の画像データ)に対しS602、S603の処理を実行して得られたデータを用いて比較するようにしてもよい。この場合、図9(b)に示すように不一致を起こすビットは除去され(第1ラインと第5ラインを参照)、上位ビットと下位ビットが一致するようになる。これは、本実施形態の閾値マトリクスを構成する各閾値が基準点から横方向(下位側)に移動するほど大きくなるよう配置されていることを利用するものである。   More specifically, the upper M / 2 bits and the lower M / 2 bits obtained by executing the processing of S602 and S603 on a bit string (image data of a specific bit width) obtained by sampling only even-numbered pixels in the horizontal direction (main scanning direction). The comparison may be performed using M / 2 bits. Alternatively, comparison may be performed using data obtained by performing the processing of S602 and S603 on a bit string (image data having a specific bit width) in which only odd-numbered pixels in the horizontal direction (main scanning direction) are masked. Good. In this case, as shown in FIG. 9B, the bit causing the mismatch is removed (see the first line and the fifth line), and the upper bit and the lower bit match. This makes use of the fact that the thresholds constituting the threshold matrix of the present embodiment are arranged so as to increase as they move in the horizontal direction (lower side) from the reference point.

当該一部のビットの不一致を許容する処理は、1回のビット演算を図8に示すコードに追加することで実現できる。具体的にはS601で取得した32ビットの画素列と「0x55555555」との論理積を取ることで実現できる。上記演算を行うと奇数画素に相当するビット列がゼロとなる。すなわち、S602以降の演算において、奇数画素のビット演算をドントケアとすることができる。これにより、演算コストを抑えつつ、判定の精度を高めることができる。   The process of allowing the mismatch of some of the bits can be realized by adding one bit operation to the code shown in FIG. Specifically, this can be realized by taking the logical product of the 32-bit pixel row acquired in S601 and “0x55555555”. When the above operation is performed, the bit string corresponding to the odd-numbered pixel becomes zero. That is, in the calculations after S602, the bit calculation of the odd-numbered pixels can be set as “don't care”. As a result, the accuracy of the determination can be increased while suppressing the calculation cost.

また、横方向(主走査方向)の奇数画素のみをサンプリングしたビット列(特定のビット幅の画像データ)に対しS602、S603の処理を実行して得られた上位M/2ビットと下位M/2ビットを用いて比較するようにしてもよい。あるいは、横方向(主走査方向)の偶数画素のみをマスクしたビット列(特定のビット幅の画像データ)に対しS602、S603の処理を実行して得られたデータを用いて比較するようにしてもよい。   Further, the upper M / 2 bits and the lower M / 2 bits obtained by performing the processing of S602 and S603 on a bit string (image data of a specific bit width) obtained by sampling only odd pixels in the horizontal direction (main scanning direction). The comparison may be performed using bits. Alternatively, comparison may be performed using data obtained by performing the processing of S602 and S603 on a bit string (image data having a specific bit width) in which only the even-numbered pixels in the horizontal direction (main scanning direction) are masked. Good.

更に、別のアルゴリズムで相関性を導出することもできる。例えば、特定のビット幅の画像データで奇数または偶数のビット列をマスクした画像データにおいて上位ビットと下位ビットのハミング距離を導出し、当該導出したハミング距離が所定距離以下である場合に、相関性が高いと判断するようにすることもできる。   Further, the correlation can be derived by another algorithm. For example, in image data in which odd or even bit strings are masked with image data having a specific bit width, the Hamming distance between upper bits and lower bits is derived, and when the derived Hamming distance is equal to or less than a predetermined distance, the correlation is determined. It can be determined to be high.

[実施形態2]
実施形態1においては8つのサブマトリクスを持つ閾値マトリクスからなる中間調画像データに対して高速に網点領域を検出する手法について説明した。この方法では、構成されるサブマトリクスが横方向に周期構造を持つことが検出条件であり、横に連なるすべてのサブマトリクスが同じように1を出力する濃度域である必要がある。そこで、本実施形態では、検出できない濃度域を最小限にする方法について説明する。なお、実施形態1と共通する内容については説明を省略ないしは簡略化し、以下では、差異点である閾値マトリクスについて説明する。
[Embodiment 2]
In the first embodiment, the method of detecting a halftone dot region at high speed from halftone image data including a threshold matrix having eight sub-matrices has been described. In this method, the detection condition is that the sub-matrix to be configured has a periodic structure in the horizontal direction, and all the horizontally connected sub-matrices need to have a density range in which 1 is output in the same manner. Therefore, in the present embodiment, a method for minimizing the density range that cannot be detected will be described. The description of the contents common to the first embodiment will be omitted or simplified, and a difference matrix which is a difference will be described below.

画像処理部301の中間調処理部304の動作および中間調処理で用いる閾値マトリクスについて、図10を用いて説明する。   The operation of the halftone processing unit 304 of the image processing unit 301 and the threshold matrix used in the halftone processing will be described with reference to FIG.

図10(a)は、図4(a)と同じ数値で構成される閾値マトリクスであり、閾値を12未満とした場合を示す図である。閾値が12未満となる画素に色(グレー)を付している。   FIG. 10A is a threshold value matrix composed of the same numerical values as in FIG. 4A, and shows a case where the threshold value is set to less than 12. Pixels whose threshold value is less than 12 are colored (gray).

図10(b)および図10(c)は、本実施形態の特徴となる閾値マトリクスであり、それぞれ同じ数値で構成されているが、それぞれ異なる数値を境にそれを下回る数値に対して色(グレー)を付した状態を示している。すなわち、図10(b)および図10(c)は、異なる濃度で二値化された例を示している。本実施形態では、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの色毎に異なる網点角度を持たせるため、色毎に異なる閾値マトリクスを用いる。本実施形態ではその中の1色を例に説明する。   FIG. 10B and FIG. 10C are threshold matrixes which are features of the present embodiment, and are configured with the same numerical values, respectively. (Gray). That is, FIGS. 10B and 10C show an example in which binarization is performed at different densities. In the present embodiment, a different threshold matrix is used for each color in order to have different halftone dot angles for cyan, magenta, yellow, and black colors. In this embodiment, one of the colors will be described as an example.

図10(a)ではベイヤー順にサブマトリクスが並ぶ図4で示した閾値マトリクスにおいて、濃度域12でのドットの並びを示している。図10(a)からわかるように、第1ライン1001および第5ライン1002では主走査方向に8画素周期が生成されており、図6のフローにより網点領域であると判定される。しかしながら、第3ライン1003および第7ライン1004においてはその周期が16画素周期であり、本来、網点領域であるにもかかわらず網点領域とは検出されない検出不能濃度となる。   FIG. 10A shows the arrangement of dots in the density region 12 in the threshold matrix shown in FIG. As can be seen from FIG. 10A, eight pixel periods are generated in the main scanning direction in the first line 1001 and the fifth line 1002, and are determined to be halftone areas according to the flow of FIG. However, the third line 1003 and the seventh line 1004 have a period of 16 pixels, and have an undetectable density that is not detected as a halftone dot region despite being a halftone dot region.

そこで、図10(b)および図10(c)に示すように、図10(a)と同じ網点セルで構成しながらサブマトリクスの並び替えが行われる。具体的には、横方向に網点周期である8画素周期がただちに並ぶようサブマトリクスを並べている。図10(b)は、先の図10(a)と同様に濃度域12でのドットの並びを示しているが、サブマトリクスの並び替えを行うことで図10(a)と同様の濃度域である12において検出できないラインはなくなる。図10(b)に示す閾値マトリクスでは、低濃度域から順番に網点セル(サブマトリクス)1011、1013、1016、1018、1012、1014、1015、1017の順で網点が形成される。このように網点セルを配列していることで最短で横方向の周期、この場合には8画素周期が形成され、検出できない濃度域を最小限にとどめることが可能になる。すなわち、複数の網点セル(サブマトリスク)は、データ幅方向に連続的に網点が成長するように配置されている。   Therefore, as shown in FIGS. 10B and 10C, the sub-matrices are rearranged while being composed of the same halftone cells as those in FIG. 10A. Specifically, the sub-matrices are arranged so that the eight pixel periods, which are halftone dot periods, are immediately arranged in the horizontal direction. FIG. 10B shows the arrangement of dots in the density area 12 as in FIG. 10A, but the same density area as in FIG. There are no lines that cannot be detected in the condition (12). In the threshold value matrix shown in FIG. 10B, halftone dots are formed in the order of halftone cells (sub-matrices) 1011, 1013, 1016, 1018, 1012, 1014, 1015, and 1017 from the low density area. By arranging the halftone cells in this manner, the shortest horizontal period, in this case, eight pixel periods, is formed, and the undetectable density region can be minimized. That is, a plurality of halftone cells (submatrices) are arranged such that halftone dots grow continuously in the data width direction.

当然このならびにおいても図10(c)に示すように、64未満の数に色を付したドットの並びは図4(c)に示したそれと完全に一致する。このように8つのサブマトリクスすべてが等分に用いられる8の倍数においては図4のそれと図10(b)および図10(c)は完全に一致する。   Of course, even in this arrangement, as shown in FIG. 10C, the arrangement of dots colored with numbers less than 64 completely matches that shown in FIG. 4C. Thus, at multiples of 8 where all eight sub-matrices are used equally, those of FIG. 4 and FIGS. 10 (b) and 10 (c) are completely identical.

その後、この中間調処理を施した画像データを入力として、実施形態1にて説明した図6のフローチャートに沿う処理がコントローラ102内のCPU110にて実行される。本実施形態においても、実施形態1と同じフローチャートに沿う処理を実行することで、実施形態1以上の精度で画像データ内の要高温定着の面積を導出することが可能になる。   After that, the CPU 110 in the controller 102 executes the processing according to the flowchart of FIG. Also in the present embodiment, by executing the processing according to the same flowchart as in the first embodiment, it is possible to derive the area of the high-temperature fixing required in the image data with higher accuracy than in the first embodiment.

以上説明したように、本実施形態によれば、図10(b)、(c)に示すようなサブマトリクスで構成する閾値マトリクスを用いた中間調処理を行うことで、検出できない濃度域を最小限にとどめながら、簡単な処理で、高速に網点領域の検出が可能になる。   As described above, according to the present embodiment, by performing halftone processing using a threshold matrix composed of sub-matrices as shown in FIGS. With the simple processing, the halftone dot area can be detected at high speed.

なお、このようなサブマトリクスの構成を持つ閾値マトリクス(閾値テーブル)を用いて中間調処理することで、網点パターンの周期が低くなり、ベイヤー順に並べたものに対して、視覚的にテクスチャが見えやすくなる場合もある。そのため視覚的にテクスチャが見えやすい濃度域とそれ以外の濃度域で、閾値マトリクス(閾値テーブル)を切り替えることも可能である。例えば、検出を失敗してもよい濃度域の入力ではテクスチャが見えにくいベイヤー順のサブマトリクスを持つ閾値テーブルを用い、それ以外の箇所では本実施形態で説明した図10(b)に示すような閾値テーブルを用いた中間調処理等を行うことも可能である。   By performing halftone processing using a threshold matrix (threshold table) having such a sub-matrix configuration, the period of the halftone dot pattern is reduced, and the texture arranged visually in the Bayer order is visually reduced. It may be easier to see. Therefore, it is possible to switch the threshold matrix (threshold table) between the density range where the texture is easily visible and the other density ranges. For example, a threshold table having a Bayer-ordered sub-matrix in which the texture is difficult to see in the input of the density range where the detection may fail may be used, and in other places, as shown in FIG. 10B described in the present embodiment. It is also possible to perform halftone processing using a threshold table.

[実施形態3]
実施形態1および2においては、画像データ内で単一の閾値マトリクスを用いた中間調処理を前提とし、画像データの中には同色であれば1種類の網点パターンしか存在しないものとして検出する手法について説明した。この方法では、画像データの特徴に応じて画像データ内で複数種類の閾値マトリクスを用いて、異なる網点パターンを形成するケースもある。そこで、本実施形態では、複数種類の網点パターンが並存するような場合においても同一の検出手段で網点領域を検出可能な閾値マトリクスの構成に関して説明する。なお、実施形態1、2と共通する内容については説明を省略ないし簡略化し、以下では差異点である閾値マトリクスについて説明する。
[Embodiment 3]
In the first and second embodiments, halftone processing using a single threshold matrix in image data is premised, and it is detected that only one type of halftone pattern exists in the image data if they have the same color. The method has been described. In this method, different halftone patterns may be formed by using a plurality of types of threshold matrices in the image data according to the characteristics of the image data. Therefore, in the present embodiment, a description will be given of a configuration of a threshold value matrix capable of detecting a halftone dot region by the same detection means even when a plurality of types of halftone patterns coexist. Note that description of contents common to the first and second embodiments will be omitted or simplified, and a threshold matrix which is a difference will be described below.

本実施形態では、PC108から画像形成装置に対してプリントの実行を指示する印刷指示が行われた場合、コントローラ102では印刷データが画像データに変換され、画像データがメモリ105に記憶される。その際、コントローラ102では、PC108から受信した文字等を含むベクタデータが、RGBのラスタ画像データに変換されると同時に、その画素が文字で描画されているか否かを示す属性データが各画素1ビットのフラグとして生成される。そして、このフラグが画像データと合わせてメモリ105に記憶される。   In this embodiment, when a print instruction is issued from the PC 108 to the image forming apparatus to execute printing, the controller 102 converts the print data into image data and stores the image data in the memory 105. At this time, the controller 102 converts the vector data including the characters and the like received from the PC 108 into RGB raster image data, and at the same time, attribute data indicating whether or not the pixel is drawn with the character is assigned to each pixel. Generated as bit flags. Then, this flag is stored in the memory 105 together with the image data.

図11は、本実施形態に係るプリント用の画像処理を示すブロック図である。図3とは、先のPC108からの印刷データから変換されたラスタ画像データと同時に、その画素が文字を表すか否かを示すフラグ(属性データ)をメモリから読み取り、属性データに応じて画像処理を切り替える点が異なる。コントローラ内のメモリに一旦記憶された印刷用の画像データは8ビットの画素で構成される多階調のデータであり、1画素につき画素値として0から255の範囲で256階調の色数を持っている。加えて各画素にて文字を表すか否かを示す0/1の1ビットの属性データも併せ持つ。例えば文字のオブジェクトを構成する画素であればこの属性データは1を、そうでなければ0とするよう定義される。前記メモリから入力された印刷用の画像データは画素毎に、色変換処理部302において、RGBの3色から、トナーの色に対応したCMYKの4色に変換される。色変換処理部302で色変換された画像データは、ガンマ補正部1103に出力される。次に、ガンマ補正部1103において色毎に文字、非文字に応じたガンマ補正が行われる。この処理において、文字を表すか否かを示す属性情報に従い2種類、文字用のガンマ補正と非文字用のガンマ補正とで切り替えられる。ガンマ補正部1103でガンマ補正された画像データは、中間調処理部1104に出力される。最後に、中間調処理部1104はガンマ補正部1103から入力された画像データに対しCMYKの色毎、属性毎に異なる閾値マトリクス(ディザマトリクス)を用いて中間調処理を実行する。当該中間調処理により、8ビットの多値データからプリンタ213で印刷可能な1ビットの網点画像データに変換されて、メモリ105に書き戻される(記憶される)。   FIG. 11 is a block diagram illustrating image processing for printing according to the present embodiment. In FIG. 3, a flag (attribute data) indicating whether or not the pixel represents a character is read from a memory at the same time as raster image data converted from print data from the PC 108, and image processing is performed in accordance with the attribute data. Is different. The image data for printing once stored in the memory in the controller is multi-gradation data composed of 8-bit pixels, and the number of colors of 256 gradations in the range of 0 to 255 as a pixel value per pixel. have. In addition, it also has 1-bit attribute data of 0/1 indicating whether or not each pixel represents a character. For example, the attribute data is defined to be 1 for a pixel constituting a character object, and to 0 otherwise. The image data for printing input from the memory is converted from three colors of RGB into four colors of CMYK corresponding to the colors of the toner in the color conversion processing unit 302 for each pixel. The image data color-converted by the color conversion processing unit 302 is output to the gamma correction unit 1103. Next, the gamma correction unit 1103 performs gamma correction according to characters and non-characters for each color. In this process, two types of gamma correction for characters and gamma correction for non-characters are switched according to attribute information indicating whether or not a character is represented. The image data gamma-corrected by the gamma correction unit 1103 is output to the halftone processing unit 1104. Finally, the halftone processing unit 1104 performs halftone processing on the image data input from the gamma correction unit 1103 using a different threshold matrix (dither matrix) for each CMYK color and each attribute. By the halftone processing, the 8-bit multi-value data is converted into 1-bit halftone image data printable by the printer 213, and is written back (stored) in the memory 105.

次に、画像処理部1101の中間調処理部1104の動作および中間調処理で用いる閾値マトリクスについて、図12を用いて説明する。本実施形態では、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックのうちいずれか1色において、属性に応じて高線数の網点と低線数の網点を使い分ける場合を例として説明する。   Next, the operation of the halftone processing unit 1104 of the image processing unit 1101 and the threshold matrix used in the halftone processing will be described with reference to FIG. In the present embodiment, a case will be described as an example in which halftone dots having a high screen ruling and halftone dots having a low screen ruling are selectively used in any one of cyan, magenta, yellow, and black in accordance with the attribute.

網点は通常周期が広い、すなわち線数が低いものほど濃度特性が安定し、画像の階調再現性が高い反面、エッジ部にジャギーが発生しやすい。逆に周期が狭い、線数が高い網点は階調再現性が悪い反面、エッジ部にジャギーが発生しにくい。そのため、写真やグラフィック等の階調性が重視されるような画像においては線数の低い網点が、文字やラインのような多くのエッジで構成するような画像においては線数の高い網点が用いられ、画像(画素)の属性に応じた網点の使い分けがある。本実施形態では、図6のS601〜S609の処理を実行することで、高線数と、低線数の両方を同じシフト量で判定できるように、周期を一致させた閾値マトリクスを使用することについて説明する。   The halftone dots usually have a wider period, that is, the lower the number of lines, the more stable the density characteristic and the higher the gradation reproducibility of the image, but the jaggies are likely to occur at the edge portion. Conversely, halftone dots having a narrow cycle and a high number of lines have poor gradation reproducibility, but are less likely to cause jaggies at edge portions. For this reason, halftone dots with a low line count are used in an image such as a photograph or a graphic in which the gradation is important, while halftone dots with a high line count are used in an image composed of many edges such as characters and lines. Is used, and there is a proper use of halftone dots according to the attribute of the image (pixel). In the present embodiment, by executing the processing of S601 to S609 in FIG. 6, a threshold matrix with a matched period is used so that both the high screen ruling and the low screen ruling can be determined with the same shift amount. Will be described.

図12は、先の図10(b)および図10(c)を用いて説明した閾値マトリクスよりも高い線数の網点をなす閾値マトリスクの一例を示す図である。通常このような高い線数の網点をなす閾値マトリクスを文字領域に対して適用することで、ジャギーの発生を抑制する。例えば、本実施形態では、図10(b)で説明した8画素周期の倍の4画素周期で強く自己相関が現れるように閾値マトリクスを構成する。この網点セルは、4×4=16画素を含むサブマトリクスに対応する。それぞれの閾値マトリクスの1つの網点セルは16個の閾値を内包し、それぞれ異なる閾値の組み合わせを持つ16種類の網点セルが規則的に連続して並ぶように配置されている。すなわち、各閾値マトリクスは4×4の16個のサブマトリクスを持つことになる。閾値マトリクス全体としてはそれぞれ縦16、横16の計256の配列となり、画像データの画素位置に対して閾値マトリクスをタイル状に敷き詰めるように、繰り返し利用される。   FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a threshold matrix that forms a halftone dot having a higher screen ruling than the threshold matrix described with reference to FIGS. 10B and 10C. Normally, jaggies are prevented from being generated by applying a threshold matrix forming halftone dots having such a high screen ruling to a character area. For example, in the present embodiment, the threshold matrix is configured such that a strong autocorrelation appears in a four-pixel cycle twice as long as the eight-pixel cycle described with reference to FIG. This halftone cell corresponds to a sub-matrix including 4 × 4 = 16 pixels. One halftone cell of each threshold matrix contains 16 thresholds, and 16 types of halftone cells having different combinations of thresholds are arranged so as to be regularly and continuously arranged. That is, each threshold matrix has 16 4 × 4 sub-matrices. The entire threshold matrix has a total of 256 arrangements of 16 rows and 16 columns, and is repeatedly used so that the threshold matrices are laid out in tiles at the pixel positions of the image data.

図12に示す閾値マトリクスでは、低濃度域から順番に網点セル(サブマトリクス)1201、1203、1211、1209、1206、1208、1216、1214、1202、1204、1212の順で網点が形成される。網点セル(サブマトリクス)1212に続き高濃度域に向けて、網点セル(サブマトリクス)1210、1205、1207、1215、1213の順で網点が形成される。このように、閾値マトリクスは4×4=16個のサブマトリクスに格子状に分割される。このように網点セルを配列した閾値マトリクスは画像上繰り返し利用されるので、ある閾値マトリクスの網点セル1204の右側には別の閾値マトリクスの網点セル1201が繰り返される。同様に、ある閾値マトリクスの網点セル1213の下にも、別の閾値マトリクスの網点セル1201が繰り返されることになる。   In the threshold matrix shown in FIG. 12, halftone dots are formed in the order of halftone cells (sub-matrices) 1201, 1203, 1211, 1209, 1206, 1208, 1216, 1214, 1202, 1204, and 1212 from the low density area. You. Halftone dots are formed in the order of halftone cells (sub-matrix) 1210, 1205, 1207, 1215, and 1213 toward the high-density area following the halftone cell (sub-matrix) 1212. In this way, the threshold matrix is divided into 4 × 4 = 16 sub-matrices in a grid pattern. Since the threshold matrix in which the halftone cells are arranged is repeatedly used on the image, a halftone cell 1201 of another threshold matrix is repeated on the right side of the halftone cell 1204 of a certain threshold matrix. Similarly, a halftone cell 1201 of another threshold matrix is repeated below a halftone cell 1213 of a certain threshold matrix.

図12では濃度(閾値)20を下回る値に色を付している。すなわち、20を示す濃度で二値化した例を示している。図12の閾値マトリクスではどのラインも8画素周期を有していることがわかる。   In FIG. 12, values below the density (threshold) 20 are colored. That is, an example in which binarization is performed with a density indicating 20 is shown. It can be seen from the threshold matrix of FIG. 12 that each line has an eight pixel period.

その後、この中間調処理を施した画像データを入力として、実施形態1にて説明した図6のフローチャートに沿う処理がコントローラ102内のCPU110にて実行される。本実施形態においても、実施形態1と同じフローチャートに沿う処理を実行することで、異なる種類の網点パターンを用いた中間調処理を施した画像データに対しても画像データ内の要高温定着の面積を導出することが可能になる。すなわち、複数種類の網点パターンが並存する場合には、そのパターンが持つデータ幅方向の周期の最小公倍数を元に、S602、S603の処理で用いられるNビットが決定される。言い換えると、S602〜S604で用いられるMビットが決定される。これにより、網点領域の検出処理が効率的に行われる。   After that, the CPU 110 in the controller 102 executes the processing according to the flowchart of FIG. Also in the present embodiment, by executing the processing according to the same flowchart as that of the first embodiment, the image data subjected to the halftone processing using the different types of halftone patterns can be fixed at the high temperature required in the image data. The area can be derived. That is, when a plurality of types of halftone dot patterns coexist, N bits used in the processing of S602 and S603 are determined based on the least common multiple of the period of the pattern in the data width direction. In other words, M bits used in S602 to S604 are determined. Thereby, the process of detecting the halftone dot region is efficiently performed.

以上説明したように、本実施形態によれば、画像データ内に複数種類の網点パターンが並存するような場合においても、同一の検出手段で検出可能な閾値マトリクスを提供することが可能になり、簡単な処理で、高速に網点領域の検出が可能になっている。   As described above, according to the present embodiment, it is possible to provide a threshold matrix that can be detected by the same detection unit even when a plurality of types of halftone dot patterns coexist in image data. With the simple processing, the halftone dot area can be detected at high speed.

[その他の実施形態]
なお、上述の実施形態では網点領域の検出結果を定着器の温度制御に用いるケースを一例として説明したがこれに限定されない。網点領域の抽出を必要とする多種多様な処理に適用することができる。例えば、網点領域と非網点領域で異なる処理を行う場合に、網点領域と非網点領域を区別するために使用することができる。区別した結果に基づき、適宜文字やライン等の非網点領域の太さを制御するための処理にも応用可能である。
[Other Embodiments]
In the above-described embodiment, the case where the detection result of the halftone dot region is used for controlling the temperature of the fixing device has been described as an example, but the present invention is not limited to this. The present invention can be applied to various kinds of processing that requires extraction of a halftone dot region. For example, when different processing is performed between a halftone dot region and a non-halftone dot region, it can be used to distinguish between a halftone dot region and a non-halftone dot region. Based on the result of the distinction, the present invention can be applied to a process for appropriately controlling the thickness of a non-dot area such as a character or a line.

本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムをネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。   According to the present invention, a program that implements one or more functions of the above-described embodiments is supplied to a system or an apparatus via a network or a storage medium, and one or more processors in a computer of the system or the apparatus read and execute the program. Processing can also be realized. Further, it can also be realized by a circuit (for example, an ASIC) that realizes one or more functions.

10:画像形成装置、101:スキャナ部、102:コントローラ、103:プリンタ部、104:操作部、105:メモリ、106:ネットワーク、107:サーバ、108:PC 10: Image forming apparatus, 101: Scanner unit, 102: Controller, 103: Printer unit, 104: Operation unit, 105: Memory, 106: Network, 107: Server, 108: PC

Claims (20)

閾値マトリクスを用いて多値の入力画像データから画像形成に用いるハーフトーン画像データを生成する生成手段と、
前記生成手段で生成されたハーフトーン画像データを特定のビット幅で取得する取得手段と、
前記取得した特定のビット幅の画像データの上位Mビットとその下位Mビット(Mは整数)を比較する比較手段と、
前記比較手段による比較結果に基づき前記取得した特定のビット幅の画像データが網点領域を構成しているかどうかを判定する第一の判定手段と、を備える、ことを特徴とする画像処理装置。
Generating means for generating halftone image data used for image formation from multi-valued input image data using a threshold matrix,
Acquisition means for acquiring the halftone image data generated by the generation means with a specific bit width,
Comparing means for comparing upper M bits of the acquired image data of a specific bit width with lower M bits (M is an integer);
An image processing apparatus comprising: a first determination unit configured to determine whether the acquired image data having the specific bit width forms a halftone dot region based on a comparison result obtained by the comparison unit.
前記第一の判定手段は、前記上位Mビットと前記下位Mビットが一致する場合に、前記取得した特定のビット幅の画像データが前記網点領域を構成していると判定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。   The first determination means determines that the acquired image data having the specific bit width constitutes the halftone dot area when the upper M bits and the lower M bits match. The image processing device according to claim 1. 前記第一の判定手段は、前記取得した特定のビット幅の画像データから奇数のビット列または偶数のビット列を除いた画像データにおける上位M/2ビットとその下位M/2ビットが一致する場合に、前記取得した特定のビット幅の画像データが前記網点領域を構成していると判定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。   The first determination unit is configured to determine whether upper M / 2 bits and lower M / 2 bits in the image data obtained by removing an odd bit sequence or an even bit sequence from the acquired image data having a specific bit width match, 2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein it is determined that the acquired image data having the specific bit width forms the halftone dot area. 前記第一の判定手段は、前記取得した特定のビット幅の画像データで奇数のビット列または偶数のビット列をマスクした画像データにおいて上位Mビットとその下位Mビットが一致する場合に、前記取得した特定のビット幅の画像データが前記網点領域を構成していると判定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。   The first determination unit is configured to determine the acquired specific data when upper M bits and lower M bits thereof match in image data obtained by masking an odd bit sequence or an even bit sequence with the acquired specific bit width image data. The image processing apparatus according to claim 1, wherein it is determined that image data having a bit width of? 前記第一の判定手段は、前記取得した特定のビット幅の画像データで奇数のビット列または偶数のビット列をマスクした画像データにおいて上位Mビットとその下位Mビットのハミング距離を導出し、当該ハミング距離が所定距離以下である場合に、前記取得した特定のビット幅の画像データが前記網点領域を構成していると判定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。   The first determining means derives a Hamming distance between upper M bits and lower M bits in image data obtained by masking an odd bit sequence or an even bit sequence with the acquired image data having a specific bit width, and 2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein when is less than or equal to a predetermined distance, it is determined that the acquired image data having the specific bit width forms the halftone dot area. 前記閾値マトリクスは、複数のサブマトリクスで構成され、
前記複数のサブマトリクスは、生成したハーフトーン画像データを構成するビット列が少なくとも前記特定のビット幅内で周期性を有するよう閾値が設定されていることを特徴とする請求項1から5の何れか一項に記載の画像処理装置。
The threshold matrix is composed of a plurality of sub-matrices,
6. The plurality of sub-matrices, wherein a threshold value is set such that a bit string forming the generated halftone image data has a periodicity at least within the specific bit width. The image processing device according to claim 1.
前記閾値マトリクスは、複数のサブマトリクスで構成され、
前記複数のサブマトリクスは、網点がデータ幅方向に連続的に成長するように配置されていることを特徴とする請求項1から6の何れか一項に記載の画像処理装置。
The threshold matrix is composed of a plurality of sub-matrices,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the plurality of sub-matrices are arranged such that halftone dots continuously grow in a data width direction.
前記生成手段は、前記入力画像データのオブジェクトの属性によって線数が異なる複数の閾値マトリクスを用いて前記ハーフトーン画像データを生成し、
前記生成されたハーフトーン画像データに含まれる、前記線数が異なる閾値マトリクスに基づき生成された各領域は、データ幅方向にて同じ周期を有するよう、前記線数が異なる複数の閾値マトリクス内の閾値が配置されていることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
The generating unit generates the halftone image data using a plurality of threshold matrices having different numbers of lines depending on an attribute of an object of the input image data,
Included in the generated halftone image data, each of the regions generated based on the threshold matrix having a different number of lines has the same period in the data width direction, so that the number of lines in the plurality of threshold matrices different from each other is different. The image processing apparatus according to claim 1, wherein a threshold value is arranged.
前記比較手段で用いられるMビットは、前記線数が異なる複数の閾値マトリクスが有するデータ幅方向の周期の最小公倍数を元に決定される
ことを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。
9. The image processing apparatus according to claim 8, wherein the M bits used in the comparing unit are determined based on a least common multiple of a cycle in a data width direction of the plurality of threshold matrices having different numbers of lines.
閾値マトリクスを用いて多値の入力画像データから画像形成に用いるハーフトーン画像データを生成する生成手段と、
前記生成手段で生成されたハーフトーン画像データを特定のビット幅で取得する取得手段と、
前記取得した特定のビット幅の画像データの上位Mビットとその下位Mビット(Mは整数)を比較する比較手段と、
前記比較手段による比較結果に基づき前記取得した特定のビット幅の画像データが網点領域を構成しているかどうかを判定する第一の判定手段と、
前記第一の判定手段により前記網点領域を構成していると判定された、画像データに対して当該画像データを構成する複数のピクセルの画素値の濃度を導出する導出手段と、
前記導出手段で導出した濃度が所定の濃度範囲内であるかを判定する第二の判定手段と、
前記生成されたハーフトーン画像データ中において、前記第二の判定手段によって前記所定の濃度範囲内と判定される領域の割合に応じて、前記生成されたハーフトーン画像に基づきトナーが転写された記録媒体上にトナーを定着させる際の定着手段の温度を調整する調整手段と、
を備える、ことを特徴とする画像形成装置。
Generating means for generating halftone image data used for image formation from multi-valued input image data using a threshold matrix,
Acquisition means for acquiring the halftone image data generated by the generation means with a specific bit width,
Comparing means for comparing upper M bits of the acquired image data of a specific bit width with lower M bits (M is an integer);
A first determination unit that determines whether the obtained image data of the specific bit width forms a halftone dot region based on a comparison result by the comparison unit,
Derivation means for deriving the density of the pixel values of a plurality of pixels constituting the image data for the image data, which is determined to constitute the halftone dot region by the first determination means,
A second determination unit that determines whether the concentration derived by the derivation unit is within a predetermined concentration range,
A recording in which toner is transferred based on the generated halftone image in accordance with a ratio of an area determined as being within the predetermined density range by the second determination unit in the generated halftone image data. Adjusting means for adjusting the temperature of the fixing means when fixing the toner on the medium,
An image forming apparatus comprising:
閾値マトリクスを用いて多値の入力画像データから画像形成に用いるハーフトーン画像データを生成する生成ステップと、
前記生成ステップで生成されたハーフトーン画像データを特定のビット幅で取得する取得ステップと、
前記取得した特定のビット幅の画像データの上位Mビットとその下位Mビット(Mは整数)を比較する比較ステップと、
前記比較ステップによる比較結果に基づき前記取得した特定のビット幅の画像データが網点領域を構成しているかどうかを判定する判定ステップと、
を備える、ことを特徴とする画像処理方法。
A generating step of generating halftone image data used for image formation from multi-valued input image data using a threshold matrix,
An obtaining step of obtaining the halftone image data generated in the generating step with a specific bit width,
A comparing step of comparing upper M bits of the acquired image data of a specific bit width with lower M bits (M is an integer);
A determining step of determining whether or not the obtained image data of the specific bit width forms a halftone dot area based on the comparison result obtained by the comparing step;
An image processing method comprising:
前記判定ステップにおいて、前記上位Mビットと前記下位Mビットが一致する場合に、前記取得した特定のビット幅の画像データが前記網点領域を構成していると判定されることを特徴とする請求項11に記載の画像処理方法。   In the determining step, when the upper M bits and the lower M bits match, it is determined that the obtained image data having the specific bit width forms the halftone dot area. Item 12. The image processing method according to Item 11. 前記判定ステップにおいて、前記取得した特定のビット幅の画像データから奇数のビット列または偶数のビット列を除いた画像データにおける上位M/2ビットとその下位M/2ビットが一致する場合に、前記取得した特定のビット幅の画像データが前記網点領域を構成していると判定されることを特徴とする請求項11に記載の画像処理方法。   In the determining step, when the upper M / 2 bits and the lower M / 2 bits in the image data obtained by removing the odd bit sequence or the even bit sequence from the acquired image data of the specific bit width coincide with each other, the acquired The image processing method according to claim 11, wherein it is determined that image data having a specific bit width forms the halftone dot area. 前記判定ステップにおいて、前記取得した特定のビット幅の画像データで奇数のビット列または偶数のビット列をマスクした画像データにおいて上位Mビットとその下位Mビットが一致する場合に、前記取得した特定のビット幅の画像データが前記網点領域を構成していると判定されることを特徴とする請求項11に記載の画像処理方法。   In the determining step, when the upper M bits match the lower M bits in the image data obtained by masking the odd bit string or the even bit string with the acquired specific bit width image data, the acquired specific bit width The image processing method according to claim 11, wherein it is determined that the image data of (a) constitutes the halftone dot area. 前記判定ステップにおいて、前記取得した特定のビット幅の画像データで奇数のビット列または偶数のビット列をマスクした画像データにおいて上位Mビットとその下位Mビットのハミング距離を導出し、当該ハミング距離が所定距離以下である場合に、前記取得した特定のビット幅の画像データが前記網点領域を構成していると判定されることを特徴とする請求項11に記載の画像処理方法。   In the determining step, a Hamming distance of upper M bits and lower M bits thereof is derived in image data obtained by masking an odd bit sequence or an even bit sequence with the acquired image data of a specific bit width, and the Hamming distance is a predetermined distance. 12. The image processing method according to claim 11, wherein it is determined that the acquired image data having the specific bit width forms the halftone dot area in the following cases. 前記閾値マトリクスは、複数のサブマトリクスで構成され、
前記複数のサブマトリクスは、生成したハーフトーン画像データを構成するビット列が少なくとも前記特定のビット幅内で周期性を有するよう閾値が設定されていることを特徴とする請求項11から15の何れか一項に記載の画像処理方法。
The threshold matrix is composed of a plurality of sub-matrices,
16. The plurality of sub-matrices, wherein a threshold value is set such that a bit string constituting the generated halftone image data has a periodicity at least within the specific bit width. An image processing method according to claim 1.
前記閾値マトリクスは、複数のサブマトリクスで構成され、
前記複数のサブマトリクスは、網点がデータ幅方向に連続的に成長するように配置されていることを特徴とする請求項11から16の何れか一項に記載の画像処理方法。
The threshold matrix is composed of a plurality of sub-matrices,
17. The image processing method according to claim 11, wherein the plurality of sub-matrices are arranged such that halftone dots continuously grow in a data width direction.
前記生成ステップにおいて、前記入力画像データのオブジェクトの属性によって線数が異なる複数の閾値マトリクスを用いて前記ハーフトーン画像データが生成され、
前記生成されたハーフトーン画像データに含まれる、前記線数が異なる閾値マトリクスに基づき生成された各領域は、データ幅方向にて同じ周期を有するよう、前記線数が異なる複数の閾値マトリクス内の閾値が配置されていることを特徴とする請求項11に記載の画像処理方法。
In the generating step, the halftone image data is generated using a plurality of threshold matrices having different numbers of lines depending on attributes of an object of the input image data,
Included in the generated halftone image data, each of the regions generated based on the threshold matrix having a different number of lines has the same period in the data width direction, so that the number of lines in the plurality of threshold matrices different from each other is different. The image processing method according to claim 11, wherein a threshold value is arranged.
前記比較ステップで用いられるMビットは、前記線数が異なる複数の閾値マトリクスが有するデータ幅方向の周期の最小公倍数を元に決定される
ことを特徴とする請求項18に記載の画像処理方法。
19. The image processing method according to claim 18, wherein the M bits used in the comparing step are determined based on a least common multiple of a cycle in a data width direction of the plurality of threshold matrices having different numbers of lines.
コンピュータを請求項1から9の何れか一項に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。   A program for causing a computer to function as the image processing device according to claim 1.
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