JP2021122952A - Image processing device, dot image generation apparatus, printing system and image processing method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、インクジェットプリンタ用の入力画像に対して処理を行う技術に関する。 The present invention relates to a technique for processing an input image for an inkjet printer.
従来、印刷ヘッドに設けられた複数の吐出口から、インクの微小液滴を吐出することにより、所定の基材に印刷を行うインクジェットプリンタが広く普及している。また、基材の幅全体に亘って複数の吐出口が配列された印刷ヘッドを設け、印刷ヘッドの下方を基材が一回通過することにより、基材に対して高速に印刷を行うシングルパス方式のインクジェットプリンタも、産業用印刷において用いられている。 Conventionally, an inkjet printer that prints on a predetermined base material by ejecting minute droplets of ink from a plurality of ejection ports provided in a print head has become widespread. In addition, a print head in which a plurality of ejection ports are arranged over the entire width of the base material is provided, and the base material passes under the print head once to perform high-speed printing on the base material. The type inkjet printer is also used in industrial printing.
なお、特許文献1では、多値のカラー輝度信号を、2値または多値のカラー濃度制御信号へ変換する画像処理装置が開示されている。当該装置では、カラー輝度信号の入力値を濃度出力に変換する際に、当該入力値がハイライト領域に属する場合には、第1の色に対応した濃度出力用のテーブルと第2の色に対応した濃度出力用のテーブルとの和からなるテーブルを用いて補間演算が行われる。当該入力値がハイライト領域に属さない場合には、第1の色に対応した濃度出力用のテーブルを用いて補間演算が行われる。
ところで、インクジェットプリンタでは、吐出口(例えば、ノズルプレートに設けられた吐出口)の近傍にインクのミストが付着し、インクが不適切な方向に吐出される、または、インクが吐出されない等、インク飛翔性が低下することがある。この場合、印刷画像においてスジ状のムラが生じてしまう。このようなムラは、輝度の低いインクを単色で用いて、面積の広い平網やグラデーションなどを印刷した場合に特に顕在化しやすい。なお、C(シアン)、M(マゼンタ)、Y(イエロー)、K(ブラック)の4色で比較した場合、典型的には、Kの輝度が最も低く、Yの輝度が最も高く、CおよびMの輝度はほぼ同じである。 By the way, in an inkjet printer, ink mist adheres to the vicinity of an ejection port (for example, an ejection port provided on a nozzle plate), and the ink is ejected in an inappropriate direction, or the ink is not ejected. Flyability may decrease. In this case, streaky unevenness occurs in the printed image. Such unevenness is particularly likely to become apparent when a flat net having a large area, a gradation, or the like is printed by using an ink having a low brightness in a single color. When comparing the four colors of C (cyan), M (magenta), Y (yellow), and K (black), the brightness of K is typically the lowest, the brightness of Y is the highest, and C and The brightness of M is almost the same.
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、印刷画像においてムラを抑制することを目的としている。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to suppress unevenness in a printed image.
請求項1に記載の発明は、インクジェットプリンタ用の入力画像に対して処理を行う画像処理装置であって、入力画像において各位置の色が複数の色成分の濃度により表現されており、一の色成分の濃度が0%である領域であり、かつ、前記複数の色成分に対応する複数の色のインクを利用するインクジェットプリンタにより印刷した際に印刷画像においてムラが目立ちやすい対象領域を、前記入力画像から特定する対象領域特定部と、前記入力画像の前記対象領域において、前記一の色成分の濃度を0%よりも大きくしつつ前記複数の色成分の濃度を変更することにより、前記入力画像の前記対象領域の色を擬似色に変換した変換画像を生成する画像変換部とを備える。
The invention according to
請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の画像処理装置であって、前記対象領域特定部が特定する前記対象領域は、濃度がおよそ一定である、または、濃度が段階的に変化する領域である。
The invention according to
請求項3に記載の発明は、請求項1または2に記載の画像処理装置であって、前記対象領域特定部が特定する前記対象領域は、単一の色成分が用いられる領域である。
The invention according to claim 3 is the image processing apparatus according to
請求項4に記載の発明は、請求項1ないし3のいずれか1つに記載の画像処理装置であって、前記入力画像における各領域の属性を示す領域属性データが、前記対象領域特定部に入力され、前記対象領域特定部が、前記領域属性データに基づいて前記対象領域を特定する。
The invention according to claim 4 is the image processing apparatus according to any one of
請求項5に記載の発明は、請求項1ないし3のいずれか1つに記載の画像処理装置であって、前記対象領域特定部の少なくとも一部が、教師データ群を用いた学習により構築され、前記教師データ群が、印刷画像においてムラが目立ちやすい属性を示す一のラベルが付与された画像と、ムラが目立ちにくい属性を示す他のラベルが付与された画像とを含む。
The invention according to
請求項6に記載の発明は、請求項1ないし5のいずれか1つに記載の画像処理装置であって、前記入力画像の前記対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、前記変換画像の前記対象領域において前記注目色成分の濃度が0%よりも大きい。
The invention according to
請求項7に記載の発明は、請求項1ないし5のいずれか1つに記載の画像処理装置であって、前記入力画像の前記対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、前記変換画像の前記対象領域において前記注目色成分の濃度が0%である。
The invention according to
請求項8に記載の発明は、請求項1ないし7のいずれか1つに記載の画像処理装置であって、前記画像変換部が、前記対象領域の画像の種類に基づいて前記擬似色を決定する。
The invention according to
請求項9に記載の発明は、インクジェットプリンタにおいて用いられる網点画像を生成する網点画像生成装置であって、請求項1ないし8のいずれか1つに記載の画像処理装置と、前記画像処理装置により生成される前記変換画像の各色成分の画像に対して網掛け処理を施すことにより、前記各色成分の網点画像を生成する網掛け部とを備える。
The invention according to claim 9 is a halftone dot image generation device for generating a halftone dot image used in an inkjet printer, the image processing device according to any one of
請求項10に記載の発明は、印刷システムであって、請求項9に記載の網点画像生成装置と、前記網点画像生成装置により生成される前記各色成分の網点画像に基づいて、基材に対してインクジェット方式にて印刷を行うインクジェットプリンタとを備える。
The invention according to
請求項11に記載の発明は、インクジェットプリンタ用の入力画像に対して処理を行う画像処理方法であって、a)入力画像において各位置の色が複数の色成分の濃度により表現されており、一の色成分の濃度が0%である領域であり、かつ、前記複数の色成分に対応する複数の色のインクを利用するインクジェットプリンタにより印刷した際に印刷画像においてムラが目立ちやすい対象領域を、前記入力画像から特定する工程と、b)前記入力画像の前記対象領域において、前記一の色成分の濃度を0%よりも大きくしつつ前記複数の色成分の濃度を変更することにより、前記入力画像の前記対象領域の色を擬似色に変換した変換画像を生成する工程とを備える。
The invention according to
請求項12に記載の発明は、請求項11に記載の画像処理方法であって、前記a)工程において特定される前記対象領域は、濃度がおよそ一定である、または、濃度が段階的に変化する領域である。
The invention according to
請求項13に記載の発明は、請求項11または12に記載の画像処理方法であって、前記a)工程において特定される前記対象領域は、単一の色成分が用いられる領域である。
The invention according to claim 13 is the image processing method according to
請求項14に記載の発明は、請求項11ないし13のいずれか1つに記載の画像処理方法であって、前記入力画像における各領域の属性を示す領域属性データが準備され、前記b)工程において、前記領域属性データに基づいて前記対象領域が特定される。
The invention according to claim 14 is the image processing method according to any one of
請求項15に記載の発明は、請求項11ないし13のいずれか1つに記載の画像処理方法であって、前記a)工程において、対象領域特定部により前記対象領域が特定され、前記対象領域特定部の少なくとも一部が、教師データ群を用いた学習により構築され、前記教師データ群が、印刷画像においてムラが目立ちやすい属性を示す一のラベルが付与された画像と、ムラが目立ちにくい属性を示す他のラベルが付与された画像とを含む。
The invention according to claim 15 is the image processing method according to any one of
請求項16に記載の発明は、請求項11ないし15のいずれか1つに記載の画像処理方法であって、前記入力画像の前記対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、前記変換画像の前記対象領域において前記注目色成分の濃度が0%よりも大きい。
The invention according to claim 16 is the image processing method according to any one of
請求項17に記載の発明は、請求項11ないし15のいずれか1つに記載の画像処理方法であって、前記入力画像の前記対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、前記変換画像の前記対象領域において前記注目色成分の濃度が0%である。
The invention according to claim 17 is the image processing method according to any one of
請求項18に記載の発明は、請求項11ないし17のいずれか1つに記載の画像処理方法であって、前記b)工程において、前記対象領域の画像の種類に基づいて前記擬似色が決定される。
The invention according to claim 18 is the image processing method according to any one of
本発明によれば、印刷画像において対象領域におけるムラを抑制することができる。 According to the present invention, unevenness in a target region can be suppressed in a printed image.
図1は、本発明の一の実施の形態に係る印刷システム1の構成を示す図である。図1では、互いに直交するX方向、Y方向およびZ方向を矢印にて示している。典型的には、Z方向は鉛直方向であるが、Z方向が鉛直方向に対して傾斜してもよい。印刷システム1は、コンピュータ11と、インクジェットプリンタ12とを備える。コンピュータ11は、各種演算処理を行うCPUや各種情報を記憶するメモリ等を有する。コンピュータ11が実現する機能については後述する。
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a
インクジェットプリンタ12は、基材9上に複数の色成分の画像を重ねて記録する画像記録装置である。図1の例では、基材9は紙またはフィルム等の連続シートである。インクジェットプリンタ12は、吐出部2と、搬送機構3と、制御部4とを備える。制御部4は、吐出部2および搬送機構3に接続され、両者を制御する。制御部4は、例えばCPU等を有するコンピュータである。制御部4には、既述のコンピュータ11も接続される。
The
搬送機構3は、複数のローラ31と、供給部32と、巻取部33とを備える。供給部32は、最も(−Y)側に配置され、ロール状の基材9(供給ロール)を保持する。巻取部33は、最も(+Y)側に配置され、ロール状の基材9(巻取ロール)を保持する。複数のローラ31は、供給部32と巻取部33との間に配置される。各ローラ31は、X方向に平行な中心軸を有する。供給部32と巻取部33との間において、基材9が複数のローラ31に掛けられる。印刷システム1では、一部のローラ31が図示省略のモータに接続されており、中心軸を中心として一定の回転速度にて回転することにより、供給部32から巻取部33に至る搬送経路に沿って基材9が一定速度にて移動する。
The transport mechanism 3 includes a plurality of
吐出部2は、搬送経路における基材9の(+Z)側に設けられる。吐出部2は、複数のヘッド21を備える。複数のヘッド21は、基材9の長手方向に沿って配列される。複数のヘッド21には、互いに異なる複数の色のインクがそれぞれ供給される。各ヘッド21では、複数の吐出口がX方向に配列される。搬送経路における基材9の幅方向はX方向に平行であり、複数の吐出口は、基材9の幅方向に沿って配列される。好ましい印刷システム1では、当該複数の吐出口は、基材9の幅全体に亘って設けられる。各ヘッド21の複数の吐出口は、一の色のインクの微小液滴を基材9に向けて吐出する。
The
図1の例では、吐出部2において4個のヘッド21がY方向に配列される。最も(−Y)側のヘッド21は、シアン(C)のインクを吐出する。以下、当該ヘッド21を「Cのヘッド21」と呼ぶ。他の色のインクを吐出するヘッド21において同様である。Cのヘッド21の(+Y)側に隣接するヘッド21は、マゼンタ(M)のインクを吐出し、Mのヘッド21の(+Y)側に隣接するヘッド21は、イエロー(Y)のインクを吐出する。最も(+Y)側のヘッド21は、ブラック(K)のインクを吐出する。これらのヘッド21の配列順序は、適宜変更されてよい。以下の説明では、印刷システム1が、C、M、Y、Kのヘッド21を有するものとするが、印刷システム1では、後述の入力画像に合わせて他の色のヘッド21が用いられてもよい。
In the example of FIG. 1, four
図2は、コンピュータ11が実現する機能構成を示すブロック図である。印刷システム1では、コンピュータ11が所定のプログラムを実行することにより、図2中の画像処理装置5および網掛け部6の機能が実現される。画像処理装置5および網掛け部6の一部または全部が、専用の電気的回路により実現されてもよい。図2では、インクジェットプリンタ12の制御部4も図示している。
FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration realized by the
画像処理装置5は、外部から入力される入力画像に対して所定の処理を行う。画像処理装置5は、対象領域特定部51と、画像変換部52とを備える。対象領域特定部51は、入力画像から後述の対象領域を特定する。画像変換部52は、入力画像における対象領域の色を変換して変換画像を生成する。網掛け部6は、変換画像からインクジェットプリンタ12において利用される網点画像を生成する。
The
次に、印刷システム1が画像を印刷する処理について図3を参照しつつ説明する。印刷システム1が基材9上に画像を印刷する際には、まず、インクジェットプリンタ12用の入力画像データ81が準備される(ステップS11)。入力画像データ81は、多色の入力画像を示す画像データである。入力画像では、各位置(画素)の色が複数の色成分の濃度により表現されており、例えば、各色成分の濃度は8bit(0〜255)にて表される。以下の説明では、入力画像の各位置が、C、M、Y、Kの色成分により表現されるものとするが、2以上の色成分の他の組み合わせにより表現されてもよい。
Next, the process of printing an image by the
図4は、入力画像データ81が示す入力画像7を示す図である。入力画像7には、複数の画像領域71〜75が設定される。また、入力画像データ81には、領域属性データ82が付随する。領域属性データ82は、各画像領域71〜75の位置およびサイズ(すなわち、縦方向および横方向の画素数)、並びに、当該画像領域71〜75の属性を示す。領域属性データ82により、各画像領域71〜75に対して、画像の種類または性質を示す属性が関連付けられる。
FIG. 4 is a diagram showing an
図4の入力画像7における画像領域71には、自然風景または人工的風景等の自然画像を示す属性が関連付けられる。画像領域72には、比較的サイズが大きい文字であるロゴ(ロゴタイプ)を示す属性が関連付けられる。画像領域73には、比較的サイズが小さい2値の文字列を示す属性が関連付けられる。画像領域74には、バーコードを示す属性が関連付けられる。画像領域75には、背景を示す属性が関連付けられる。画像領域75は、画像領域71〜74を除く領域である。領域属性データ82は、例えば、作業者が入力画像7を生成する際に、各画像領域71〜75の位置およびサイズを設定するとともに、当該画像領域71〜75の属性を決定することにより生成される。図2では、入力画像データ81および領域属性データ82の組合せを、入力画像データセット8として示している。
The
対象領域特定部51では、入力画像7から対象領域が特定される(ステップS12)。ここで、インクジェットプリンタ12では、入力画像7に基づいて基材9に印刷が行われ、印刷画像では、入力画像7の各画像領域71〜75に対応する領域が形成される。上記対象領域は、入力画像7をインクジェットプリンタ12により印刷した際に、印刷画像(の対応する領域)においてムラが目立ちやすい領域である。
In the target
例えば、入力画像7において、濃度が一定である領域は、後述する網点画像において、平網領域として表現される。また、インクジェットプリンタ12では、幅方向における基材9の各位置に対して同じ吐出口からインクが吐出される。したがって、濃度が一定である領域の印刷では、当該領域の濃度が高く、インクの吐出頻度が比較的高い場合に、一部の吐出口のインク飛翔性が低下しているときには、印刷画像の当該領域においてスジ状のムラが目立ちやすく(顕在化しやすく)なる。対象領域特定部51では、このような領域を含む画像領域が対象領域として特定される。一方、濃度が一定であっても、バーコード、サイズが小さい文字、細線等の領域は、スジ状のムラが目立ちにくく、当該領域のみを含む画像領域は対象領域とされない。
For example, in the
また、印刷画像において、複数の色のインクが用いられる領域では、一部の吐出口のインク飛翔性が低下した場合でも、その影響が緩和される。換言すると、印刷画像におけるスジ状のムラは、単一の色のインクが用いられる領域においてより顕著となる。したがって、対象領域特定部51では、入力画像7において単一の色成分が用いられる領域が対象領域として特定されることが好ましい。本処理例では、Kの濃度が100%(値が255)であり、かつ、C、M、Yのそれぞれの濃度が0%(値が0)である画像領域が、対象領域として特定されるものとする。後述するように、対象領域は、このような領域には限定されない。
Further, in the region where inks of a plurality of colors are used in the printed image, even if the ink flying property of some of the ejection ports is deteriorated, the influence thereof is alleviated. In other words, the streak-like unevenness in the printed image becomes more remarkable in the region where the ink of a single color is used. Therefore, in the target
対象領域特定部51では、入力画像データ81と共に入力される領域属性データ82に基づいて、入力画像7の各画像領域71〜75が特定されるとともに、当該画像領域71〜75の属性が取得される。続いて、入力画像7の複数の画像領域71〜75のうち、予め指定された属性(以下、「指定属性」という。)の画像領域が対象領域の候補として抽出される。ここでは、ロゴおよび背景が指定属性であり、画像領域72,75が対象領域の候補となる。指定属性の画像領域は、一定の濃度にて広範囲に広がる領域を含む。なお、イラスト等、他の属性が指定属性に含まれてもよい。
In the target
対象領域特定部51では、対象領域の候補である画像領域72,75におけるC、M、Y、Kの濃度が確認され、Kの濃度が100%であり、かつ、他の色(C、M、Yのそれぞれ)の濃度が0%である場合に、当該画像領域が対象領域として特定される。このとき、C、M、Y、Kの全ての濃度が0%である空白領域は無視される。図4の例における画像領域72では、空白領域を除く全体がC0%、M0%、Y0%、K100%であるため、画像領域72が対象領域として特定される。また、画像領域75の全体がC0%、M0%、Y0%、K100%であるため、画像領域75も対象領域として特定される。対象領域として特定される画像領域のKの濃度は、必ずしも100%である必要はなく、所定値以上(例えば、60%以上であり、好ましくは80%以上)であってもよい。対象領域特定部51では、C0%、M0%、Y0%、K100%である画像領域が先に特定され、これらの画像領域のうち指定属性の画像領域が対象領域として特定されてもよい。
In the target
入力画像7から対象領域が特定されると、画像変換部52では、入力画像7の対象領域の色を擬似色に変換した変換画像が生成される(ステップS13)。本処理例では、対象領域の色であるKが、C、M、Yの混色により表現される。このとき、好ましい画像変換部52では、対象領域の画像の種類(属性)に基づいて擬似色が決定される。例えば、背景を示す画像領域75では、全体の色が、C35%、M35%、Y35%、K0%に変換(色分解)される。また、ロゴを示す画像領域72では、空白領域を除く全体の色が、C30%、M30%、Y30%、K10%に変換される。以上のように、画像変換部52では、入力画像7の対象領域において濃度が0%である色成分(ここでは、C、M、Y)の濃度を0%よりも大きくしつつ複数の色成分の濃度を変更して、変換画像が生成される。変換画像は、網掛け部6に入力される。
When the target area is specified from the
網掛け部6では、変換画像から各色成分の画像が生成される(すなわち、C、M、Y、Kに分版される)。そして、各色成分の画像に対して網掛け処理を施すことにより、当該色成分の網点画像が生成される(ステップS14)。網掛け処理の一例では、各色成分に対して、閾値マトリクスが準備される。閾値マトリクスは、閾値の二次元配列である。各色成分の画像と閾値マトリクスとを重ねた場合に、当該色成分の画像の各画素の値が、閾値マトリクスの対応する閾値よりも大きい場合に、網点画像において当該画素にドットが置かれる。他の場合には、ドットは置かれない。このようにして、各色成分の画像と閾値マトリクスとを比較することにより、AM(Amplitude Modulated)スクリーン、または、FM(Frequency Modulated)スクリーンにて表現される網点画像が生成される。網掛け部6では、閾値マトリクスを利用しない網掛け処理(例えば、誤差拡散法による網掛け処理等)が行われてもよい。印刷システム1では、画像処理装置5および網掛け部6により、網点画像生成装置が実現される。
In the shaded
複数の色成分の網点画像が生成されると、インクジェットプリンタ12では、各色成分の網点画像に基づいて、基材9に対してインクジェット方式にて印刷が行われる(ステップS15)。ここで、インクジェットプリンタ12では、入力画像7の複数の色成分に対応する複数の色のインク(本処理例では、C、M、Y、Kのインク)が利用される。C、M、Y、Kの網点画像は、それぞれC、M、Y、Kのヘッド21により基材9上に印刷される画像であり、各色成分の網点画像における複数の画素は基材9上に配列して設定されていると捉えられる。インクジェットプリンタ12では、各色成分のヘッド21の複数の吐出口にそれぞれ対応する基材9上の複数の吐出位置を基材9に対して相対的に移動しつつ、網点画像に従って、当該複数の吐出口からのインクの吐出が制御される。これにより、入力画像7を示す印刷画像が基材9に印刷され、印刷システム1における処理が完了する。
When halftone dot images of a plurality of color components are generated, the
ここで、画像処理装置5を省略した比較例の印刷システムを想定する。比較例の印刷システムでは、入力画像7がそのままの状態で網掛け部6に入力されるため、ロゴを示す画像領域72、および、背景を示す画像領域75の双方が、C0%、M0%、Y0%、K100%の状態で網掛け処理される。これにより、インクジェットプリンタ12による印刷画像において、画像領域72のロゴがKのインクのみにより形成され、画像領域75である背景もKのインクのみにより形成される。したがって、インクジェットプリンタ12のKのヘッド21において、一部の吐出口のインク飛翔性が低下した場合に、印刷画像におけるロゴおよび背景において、スジ状のムラが目立ちやすく(顕在化しやすく)なる。
Here, a printing system of a comparative example in which the
これに対し、印刷システム1の画像処理装置5では、入力画像7をインクジェットプリンタ12により印刷した際に印刷画像においてムラが目立ちやすい画像領域72,75が、対象領域特定部51により対象領域として特定される。そして、画像変換部52により、入力画像7の対象領域の色(K)を、C、M、Yを用いた擬似色に変換した(C、M、Yの混色により表現した)変換画像が生成される。これにより、インクジェットプリンタ12において対象領域に対して利用されるインクの色数を増加することができる。その結果、一部の吐出口のインク飛翔性が低下した場合でも、印刷画像における影響を緩和する、すなわち、印刷画像において対象領域におけるムラを抑制することができる。
On the other hand, in the
一方、印刷画像においてムラが目立ちにくい画像領域(非対象領域)については、入力画像7の色を変更することなく、変換画像が生成される。したがって、入力画像7に忠実に印刷を行うことができる。印刷システム1では、各画像領域の画像の種類(属性)に応じて擬似色化の要否を決定することにより、好ましい印刷画像を形成することが可能となる。なお、バーコード、QRコード(登録商標)等の二次元コード、マイクロ文字、細線(罫線)等の画像領域については、仮に複数の色のインクで印刷する(混色させる)場合、高い見当精度が求められる。したがって、このような観点においても、これらの画像領域については、入力画像7に忠実にKのインクのみにより印刷を行うことが好ましい。
On the other hand, in the image region (non-target region) where unevenness is less noticeable in the printed image, a converted image is generated without changing the color of the
画像処理装置5では、入力画像7における各画像領域の属性を示す領域属性データ82が、対象領域特定部51に入力される。これにより、領域属性データ82に基づいて対象領域を容易に特定することができる。変換画像において、ロゴを示す画像領域72のKの濃度が0%よりも大きくされることにより、印刷画像において画像領域72の元の色(入力画像7における色)の再現性を向上することができる。変換画像において、背景を示す画像領域75のKの濃度が0%とされることにより、印刷画像の画像領域75においてムラをさらに目立ちにくくすることができる。画像変換部52では、対象領域の画像の種類(属性)に基づいて、変換画像における当該対象領域の擬似色を適切に決定することができる。
In the
図5は、画像処理装置の他の例を示すブロック図である。図5の画像処理装置5では、図2の画像処理装置5と比較して、学習部53が追加される。また、対象領域特定部51aの処理が、図1の対象領域特定部51と相違する。
FIG. 5 is a block diagram showing another example of the image processing apparatus. In the
対象領域特定部51aは、後述のモデル生成処理(学習)により生成された学習済みモデルを含む。これにより、領域属性データ82を用いることなく、未知の入力画像7の各画像領域を特定するとともに、当該画像領域の属性を取得することが可能である。図5の画像処理装置5を含む印刷システム1による印刷処理では、領域属性データ82が付随しない入力画像データ81が準備される(図3:ステップS11)。対象領域特定部51aでは、入力画像7の複数の画像領域がその属性と共に特定され、当該複数の画像領域のうち、予め指定された属性(指定属性)の画像領域が対象領域の候補として抽出される。そして、対象領域の候補のうち、C0%、M0%、Y0%、K100%である画像領域が対象領域として特定される(ステップS12)。
The target
画像変換部52では、入力画像7の対象領域の色を擬似色に変換した変換画像が生成される(ステップS13)。このとき、対象領域特定部51aにより特定された属性、すなわち画像の種類に基づいて対象領域の擬似色が決定される。そして、変換画像の各色成分の画像に対して網掛け処理を施すことにより、当該色成分の網点画像が生成され(ステップS14)、インクジェットプリンタ12により、各色成分の網点画像を用いて印刷が行われる(ステップS15)。
The
続いて、対象領域特定部51aの上記学習済みモデルを生成するモデル生成処理について説明する。モデル生成処理では、まず、複数の画像データセットを含む教師データ群80が準備され、学習部53に入力される。各画像データセットは、図2の入力画像データセット8と同様であり、学習用の画像を示す画像データと、当該画像の各画像領域の位置、サイズおよび属性を示す領域属性データとを含む。学習部53では、各画像データセットが示す学習用の画像の各画像領域と、当該画像領域に関連付けられた属性との組合せが教師データとして扱われる。そして、ニューラルネットワーク等を利用する分類器を、教師データ群80が示す複数の教師データを用いて学習させることにより、学習済みモデル(対象領域特定部51aの一部)が生成される。学習済みモデルは、未知の入力画像7の各画像領域を特定するとともに、当該画像領域の属性を取得することが可能である。
Subsequently, a model generation process for generating the trained model of the target
既述のように、教師データ群80では、学習用の画像の各画像領域と、当該画像領域に関連付けられた属性との組合せが教師データとして扱われる。また、本処理例では、指定属性の画像領域が、印刷画像においてムラが目立ちやすい対象領域の候補として抽出される。したがって、教師データ群80は、印刷画像においてムラが目立ちやすい属性(指定属性)を示す一のラベルが付与された画像と、印刷画像においてムラが目立ちにくい属性(指定属性以外の属性)を示す他のラベルが付与された画像と含むと捉えることが可能である。
As described above, in the
以上に説明したように、図5の画像処理装置5においても、対象領域特定部51aにより入力画像7から対象領域が特定され、画像変換部52により入力画像の対象領域の色を擬似色に変換した変換画像が生成される。これにより、印刷画像において対象領域におけるムラを抑制することができる。また、対象領域特定部51aの一部が、教師データ群80を用いた学習により構築されることにより、入力画像7から対象領域を容易に特定することが可能である。また、画像変換部52では、対象領域の画像の種類に基づいて、変換画像における対象領域の擬似色を適切に決定することが可能である。
As described above, also in the
上述の対象領域特定部51aによる処理では、対象領域の候補である画像領域の抽出後、当該画像領域の各色成分の濃度に基づいて対象領域が特定されるが、対象領域特定部51aでは、対象領域の候補を抽出することなく、入力画像から対象領域が直接的に特定されてもよい。この場合、各画像領域の属性は、印刷画像においてムラが目立ちやすい領域であるか否かとされる。したがって、学習済みモデルの生成では、印刷画像においてムラが目立ちやすいことを示す一のラベルが付与された画像と、印刷画像においてムラが目立ちにくいことを示す他のラベルが付与された画像とを含む教師データ群80が準備される。そして、教師データ群80を用いた学習により、対象領域特定部51aの全体である学習済みモデルが構築される。対象領域特定部51aでは、未知の入力画像7の各画像領域の属性、すなわち、当該画像領域が対象領域であるか否かを直接的に特定することが可能である。以上のように、図5の画像処理装置5では、対象領域特定部51aの少なくとも一部が、教師データ群80を用いた学習により構築されていればよい。
In the above-mentioned processing by the target
上記画像処理装置5および画像処理方法では様々な変形が可能である。
Various modifications are possible with the
対象領域は、濃度が僅かに変動する領域であってもよい。例えば、入力画像7における、Kのみが用いられる画像領域において、Kの濃度が所定値以上(例えば、60%以上であり、好ましくは80%以上)で僅かに変化する、または、段階的に変化する(グラデーション)場合でも、印刷画像における当該画像領域では、ムラが目立ちやすい場合がある。したがって、対象領域特定部51,51aにより特定される対象領域は、濃度が所定値以上にておよそ一定である領域(厳密に一定である領域を含む。)、または、段階的に変化する領域であることが好ましい。なお、対象領域においてKの濃度が変動する場合には、各位置のKの濃度に合わせて、変換画像における当該位置の複数の色成分の濃度も変更される。
The target region may be a region in which the concentration fluctuates slightly. For example, in the image region where only K is used in the
上記実施の形態では、入力画像7における、C0%、M0%、Y0%、K100%である対象領域において、C、M、Yの濃度を0%よりも大きくすることにより、対象領域の色が擬似色に変換されるが、例えばC10%、M0%、Y0%、K100%とすることにより、対象領域の色が擬似色に変換されてもよい。この場合、印刷画像の対象領域に対してKのインクのみならず、Cのインクが利用されるため、ムラを抑制することが可能となる。また、印刷画像の対象領域の濃度をさらに高くすることが可能となる。
In the above embodiment, in the target region of C0%, M0%, Y0%, and K100% in the
また、典型的なインクでは、C、M、Y、Kで比較した場合、Kの輝度が最も低いため、C0%、M0%、Y0%、K100%である画像領域が対象領域として特定されることが好ましいが、画像処理装置5の設計によっては、例えば、C100%、M0%、Y0%、K0%である画像領域が対象領域として特定されてもよい。この場合、例えばC70%、M10%、Y10%、K10%とすることにより、対象領域の色が擬似色に変換され、印刷画像の対象領域に対してC、M、Y、Kのインクが利用される。以上のように、好ましい画像処理装置5では、C、M、Y、Kのうち3個の色成分の濃度が0%である領域、すなわち、1個の色成分のみの濃度が0%よりも大きい領域が対象領域として特定され、当該対象領域において2個以上の色成分の濃度を0%よりも大きくして対象領域の色が擬似色に変換される。
Further, in a typical ink, when compared with C, M, Y, and K, the brightness of K is the lowest, so that the image region of C0%, M0%, Y0%, and K100% is specified as the target region. However, depending on the design of the
画像処理装置5の設計によっては、C、M、Y、Kのうち2個の色成分のみの濃度が0%よりも大きい領域が対象領域として特定され、3個以上の色成分の濃度を0%よりも大きくしつつ対象領域の色が擬似色に変換されてもよい。一例では、C50%、M0%、Y0%、K50%である画像領域が対象領域として特定され、当該対象領域の色がC60%、M10%、Y10%、K20%に変換される。さらに、C、M、Y、Kのうち3個の色成分のみの濃度が0%よりも大きい領域が対象領域として特定され、4個の色成分の濃度を0%よりも大きくしつつ対象領域の色が擬似色に変換されてもよい。
Depending on the design of the
以上のように、画像処理装置5では、一の色成分の濃度が0%である領域であり、かつ、インクジェットプリンタ12により印刷した際に印刷画像においてムラが目立ちやすい対象領域が入力画像7から特定される。そして、入力画像7の対象領域において、当該一の色成分の濃度を0%よりも大きくしつつ複数の色成分の濃度を変更することにより、入力画像7の対象領域の色を擬似色に変換した変換画像が生成される。これにより、変換画像をインクジェットプリンタ12により印刷した際に、印刷画像の対象領域に対して利用されるインクの色数を入力画像7よりも増加することができ、印刷画像の対象領域におけるムラを抑制することができる。
As described above, in the
上述のように、C、M、Y、Kのうち2個または3個の色成分のみの濃度が0%よりも大きい領域が対象領域として特定される場合、画像変換部52の一の処理例では、入力画像7の対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、変換画像の対象領域において当該注目色成分の濃度が0%よりも大きくされる。これにより、印刷画像において対象領域の元の色(入力画像7における色)の再現性を向上することができる。また、画像変換部52の他の処理例では、変換画像の対象領域において注目色成分の濃度が0%とされる。これにより、注目色成分のインクの輝度が低い場合に、印刷画像においてムラをさらに目立ちにくくすることができる。なお、1個の色成分のみの濃度が0%よりも大きい領域が対象領域として特定される場合には、当該色成分が注目色成分となる。
As described above, when a region in which the density of only two or three color components of C, M, Y, and K is greater than 0% is specified as the target region, one processing example of the
領域属性データ82が示す各画像領域の属性は、当該画像領域が対象領域であるか否か(印刷画像においてムラが目立ちやすい領域であるか否か)を示すものであってもよい。この場合、例えば写真画像において、夜空を示す領域等、濃度がおよそ一定である領域を対象領域とし、他の領域を非対象領域として特定することが容易に可能である。
The attribute of each image area indicated by the
図1のインクジェットプリンタ12では、基材9が吐出部2の下方を一回通過することにより、基材9に対する印刷が完了する、いわゆる、シングルパス方式の印刷が行われるが、インクジェットプリンタ12では、いわゆる、マルチパス方式の印刷が行われてもよい。この場合、例えば、吐出部2が基材9に対してX方向に間欠的に移動し、基材9が吐出部2の下方を複数回通過することにより、基材9に対する印刷が完了する。吐出部2に対する基材9の移動は相対的なものであってよい。
In the
基材9は、必ずしも連続シートである必要はなく、所定の長さに裁断されたもの(カット紙等)であってもよい。また、基材9が、金属薄板等、紙およびフィルム以外であってもよい。 The base material 9 does not necessarily have to be a continuous sheet, and may be cut to a predetermined length (cut paper or the like). Further, the base material 9 may be other than paper and film such as a thin metal plate.
上記実施の形態および各変形例における構成は、相互に矛盾しない限り適宜組み合わされてよい。 The above-described embodiment and the configurations in each modification may be appropriately combined as long as they do not conflict with each other.
1 印刷システム
5 画像処理装置
6 網掛け部
7 入力画像
9 基材
12 インクジェットプリンタ
51,51a 対象領域特定部
52 画像変換部
71〜75 画像領域
80 教師データ群
82 領域属性データ
S11〜S15 ステップ
1
Claims (18)
入力画像において各位置の色が複数の色成分の濃度により表現されており、一の色成分の濃度が0%である領域であり、かつ、前記複数の色成分に対応する複数の色のインクを利用するインクジェットプリンタにより印刷した際に印刷画像においてムラが目立ちやすい対象領域を、前記入力画像から特定する対象領域特定部と、
前記入力画像の前記対象領域において、前記一の色成分の濃度を0%よりも大きくしつつ前記複数の色成分の濃度を変更することにより、前記入力画像の前記対象領域の色を擬似色に変換した変換画像を生成する画像変換部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 An image processing device that processes input images for inkjet printers.
In the input image, the color at each position is represented by the densities of a plurality of color components, the density of one color component is 0%, and the inks of a plurality of colors corresponding to the plurality of color components are inks. A target area specifying unit that identifies a target area in which unevenness is likely to be noticeable in a printed image when printed by an inkjet printer using the above input image, and a target area specifying unit.
By changing the densities of the plurality of color components while increasing the density of the one color component to more than 0% in the target area of the input image, the color of the target area of the input image becomes a pseudo color. An image conversion unit that generates a converted converted image, and
An image processing device comprising.
前記対象領域特定部が特定する前記対象領域は、濃度がおよそ一定である、または、濃度が段階的に変化する領域であることを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1.
An image processing apparatus characterized in that the target area specified by the target area specifying unit is a region in which the density is substantially constant or the density changes stepwise.
前記対象領域特定部が特定する前記対象領域は、単一の色成分が用いられる領域であることを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1 or 2.
An image processing apparatus characterized in that the target area specified by the target area specifying unit is a region in which a single color component is used.
前記入力画像における各領域の属性を示す領域属性データが、前記対象領域特定部に入力され、
前記対象領域特定部が、前記領域属性データに基づいて前記対象領域を特定することを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 3.
Area attribute data indicating the attributes of each area in the input image is input to the target area identification unit, and the area attribute data is input to the target area identification unit.
An image processing device characterized in that the target area specifying unit identifies the target area based on the area attribute data.
前記対象領域特定部の少なくとも一部が、教師データ群を用いた学習により構築され、
前記教師データ群が、印刷画像においてムラが目立ちやすい属性を示す一のラベルが付与された画像と、ムラが目立ちにくい属性を示す他のラベルが付与された画像とを含むことを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 3.
At least a part of the target area identification part is constructed by learning using the teacher data group, and is constructed.
An image in which the teacher data group includes an image to which one label indicating an attribute in which unevenness is easily noticeable is given in a printed image and an image to which another label is given to show an attribute in which unevenness is less noticeable. Processing equipment.
前記入力画像の前記対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、前記変換画像の前記対象領域において前記注目色成分の濃度が0%よりも大きいことを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 5.
An image processing apparatus characterized in that the color component having the maximum density in the target region of the input image is a attention color component, and the density of the attention color component in the target region of the converted image is larger than 0%.
前記入力画像の前記対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、前記変換画像の前記対象領域において前記注目色成分の濃度が0%であることを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 5.
An image processing apparatus characterized in that the color component having the maximum density in the target region of the input image is the attention color component, and the density of the attention color component in the target region of the converted image is 0%.
前記画像変換部が、前記対象領域の画像の種類に基づいて前記擬似色を決定することを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 7.
An image processing device characterized in that the image conversion unit determines the pseudo color based on the type of an image in the target area.
請求項1ないし8のいずれか1つに記載の画像処理装置と、
前記画像処理装置により生成される前記変換画像の各色成分の画像に対して網掛け処理を施すことにより、前記各色成分の網点画像を生成する網掛け部と、
を備えることを特徴とする網点画像生成装置。 A halftone dot image generator that generates halftone dot images used in inkjet printers.
The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 8.
A shading portion that generates a halftone dot image of each color component by performing a shading process on the image of each color component of the converted image generated by the image processing apparatus.
A halftone dot image generator, which comprises.
請求項9に記載の網点画像生成装置と、
前記網点画像生成装置により生成される前記各色成分の網点画像に基づいて、基材に対してインクジェット方式にて印刷を行うインクジェットプリンタと、
を備えることを特徴とする印刷システム。 It's a printing system
The halftone dot image generator according to claim 9 and
An inkjet printer that prints on a substrate by an inkjet method based on a halftone dot image of each color component generated by the halftone dot image generator.
A printing system characterized by being equipped with.
a)入力画像において各位置の色が複数の色成分の濃度により表現されており、一の色成分の濃度が0%である領域であり、かつ、前記複数の色成分に対応する複数の色のインクを利用するインクジェットプリンタにより印刷した際に印刷画像においてムラが目立ちやすい対象領域を、前記入力画像から特定する工程と、
b)前記入力画像の前記対象領域において、前記一の色成分の濃度を0%よりも大きくしつつ前記複数の色成分の濃度を変更することにより、前記入力画像の前記対象領域の色を擬似色に変換した変換画像を生成する工程と、
を備えることを特徴とする画像処理方法。 An image processing method that processes an input image for an inkjet printer.
a) In the input image, the color at each position is represented by the densities of a plurality of color components, which is a region where the density of one color component is 0%, and a plurality of colors corresponding to the plurality of color components. A step of identifying a target area in which unevenness is easily noticeable in a printed image when printed by an inkjet printer using the ink of the above from the input image, and
b) In the target area of the input image, the color of the target area of the input image is simulated by changing the density of the plurality of color components while increasing the density of the one color component to more than 0%. The process of generating a converted image converted to color,
An image processing method comprising.
前記a)工程において特定される前記対象領域は、濃度がおよそ一定である、または、濃度が段階的に変化する領域であることを特徴とする画像処理方法。 The image processing method according to claim 11.
The image processing method, wherein the target region specified in the step a) is a region in which the density is substantially constant or the density changes stepwise.
前記a)工程において特定される前記対象領域は、単一の色成分が用いられる領域であることを特徴とする画像処理方法。 The image processing method according to claim 11 or 12.
The image processing method, wherein the target region specified in the step a) is a region in which a single color component is used.
前記入力画像における各領域の属性を示す領域属性データが準備され、
前記b)工程において、前記領域属性データに基づいて前記対象領域が特定されることを特徴とする画像処理方法。 The image processing method according to any one of claims 11 to 13.
Area attribute data indicating the attributes of each area in the input image is prepared.
The image processing method, characterized in that, in the step b), the target area is specified based on the area attribute data.
前記a)工程において、対象領域特定部により前記対象領域が特定され、
前記対象領域特定部の少なくとも一部が、教師データ群を用いた学習により構築され、
前記教師データ群が、印刷画像においてムラが目立ちやすい属性を示す一のラベルが付与された画像と、ムラが目立ちにくい属性を示す他のラベルが付与された画像とを含むことを特徴とする画像処理方法。 The image processing method according to any one of claims 11 to 13.
In the step a), the target area is specified by the target area identification unit, and the target area is specified.
At least a part of the target area identification part is constructed by learning using the teacher data group, and is constructed.
An image in which the teacher data group includes an image to which one label indicating an attribute in which unevenness is easily noticeable is given in a printed image and an image to which another label is given to show an attribute in which unevenness is less noticeable. Processing method.
前記入力画像の前記対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、前記変換画像の前記対象領域において前記注目色成分の濃度が0%よりも大きいことを特徴とする画像処理方法。 The image processing method according to any one of claims 11 to 15.
An image processing method characterized in that the color component having the maximum density in the target region of the input image is a attention color component, and the density of the attention color component in the target region of the converted image is larger than 0%.
前記入力画像の前記対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、前記変換画像の前記対象領域において前記注目色成分の濃度が0%であることを特徴とする画像処理方法。 The image processing method according to any one of claims 11 to 15.
An image processing method characterized in that the color component having the maximum density in the target region of the input image is the attention color component, and the density of the attention color component in the target region of the converted image is 0%.
前記b)工程において、前記対象領域の画像の種類に基づいて前記擬似色が決定されることを特徴とする画像処理方法。 The image processing method according to any one of claims 11 to 17.
The image processing method, characterized in that, in the step b), the pseudo color is determined based on the type of the image in the target area.
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