JP5147251B2 - 画像処理装置、及び画像処理装置の制御方法 - Google Patents
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Description
図1は、本実施形態による画像形成システムの構成を示したブロック図である。図1において、1は画像処理装置、2はプリンタを示す。なお、画像処理装置1は例えば一般的なパーソナルコンピュータにインストールされたプリンタドライバによって実施され得る。その場合、以下に説明する画像処理装置1の各部は、コンピュータが所定のプログラムを実行することにより実現されることになる。また、別の構成としては、例えば、プリンタ2が画像処理装置1を含む構成としてもよい。
K=M_LUT_3D(R',G',B') ・・・(2)
Y=Y_LUT_3D(R',G',B') ・・・(3)
K=K_LUT_3D(R',G',B') ・・・(4)
Lc=Lc_LUT_3D(R',G',B') ・・・(5)
Lm=Lm_LUT_3D(R',G',B') ・・・(6)
ここで、式(1)〜(6)の右辺に定義される各関数が、色分解用LUT104の内容に該当する。色分解用LUT104はレッド、グリーン、ブルーの3入力値から、各インク色への出力値を定める。本実施形態では、CMYKLcLmの6色を具備する構成であるため、3入力値から6出力値を得るLUT構成となる。
以上のようにYcut(k)が設定されると、次に走査Duty設定部105は、走査Duty設定用LUT106と各色分解処理プレーンの画像データに基づき、走査毎のDuty値を設定する(S104)。
なお、走査Duty設定用LUT106として保持される値は上記設定法に限られるものではなく、例えば変曲点を細かく設定してもよいし、ノズル毎に直接指定しても良い。
C_d(nx,ny)=C(nx,Ycut(k)+ny)×S_LUT(ny)・・・(9)
C(nx,Ycut(k)+ny)≦D_Th1のとき、
「走査番号k=1,5,・・・,4n+1(nは0以上の整数)」については
C_d(nx,ny)=C(nx,Ycut(k)+ny) ・・・(10)
「上記以外の走査番号」については
C_d(nx,ny)=0 ・・・(11)
C(nx,Ycut(k)+ny)≦D_Th2のとき、
「走査番号k=1,5,・・・,4n+1」および
「走査番号k=2,6,・・・,4n+2」については、
C_d(nx,ny)=C(nx,Ycut(k)+ny)/2 ・・・(12)
「上記以外の走査番号」については、
C_d(nx,ny)=0 ・・・(13)
C(nx,Ycut(k)+ny)≦D_Th3のとき、
「走査番号k=1,5,・・・,4n+1」および
「走査番号k=2,6,・・・,4n+2」および
「走査番号k=3,7,・・・,4n+3」については、
C_d(nx,ny)=C(nx,Ycut(k)+ny)/3 ・・・(14)
「上記以外の走査番号」については、
C_d(nx,ny)=0 ・・・(15)
上記式(9)が通常のDuty分解処理であり、式(10)〜(15)が例外Duty分解処理を示す。色分解データ値がD_Th1よりも小さい場合には、式(10),(11)で示すように1回の走査で画像形成を行うようにし、D_Th2よりも小さい場合には、式(12),(13)で示すように2回の走査で画像形成を行うようにする。そして、D_Th3よりも小さい場合には、式(14),(15)で示すように3回の走査で画像形成を行うようにする。
Lc_r(nx,ny)=0 ・・・(17)
M_r(nx,ny)=0 ・・・(18)
Lm_r(nx,ny)=0 ・・・(19)
Y_r(nx,ny)=0 ・・・(20)
K_r(nx,ny)=0 ・・・(21)
そのため、実質的には走査番号k≧2の時に、制約情報バッファ109は有意な制約情報に更新されていくことになる。制約情報の値が小さいほど、その箇所にドットが形成されにくく、逆に値が大きいほどドットが形成されやすい。なお、制約情報バッファ109に格納される値は、どのような走査番号のタイミングであっても、平均値が0となるように各値が格納される。具体的には、その箇所にドットが形成されやすい場合には正の値が、その箇所にドットが形成されにくい場合は負の値が格納されるが、制約情報の更新についての詳細は後述する。
次にステップS202において、誤差拡散処理用に累積誤差を加算する。以下、累積誤差の加算処理について詳細に説明する。
シアン(4n+1)累積誤差ラインバッファ402を使用
「走査番号k=2,6,・・・,4n+2のとき」
シアン(4n+2)累積誤差ラインバッファ403を使用
「走査番号k=3,7,・・・,4n+3のとき」
シアン(4n+3)累積誤差ラインバッファ404を使用
「走査番号k=4,8,・・・,4n+4のとき」
シアン(4n+4)累積誤差ラインバッファ405を使用
なお、各シアン累積誤差ラインバッファ402,403,404,405はそれぞれ、図15の1501〜1504に示す4組の記憶領域からなる。すなわち、「Ec1_0,Ec1(x)」、「Ec2_0,Ec2(x)」、「Ec3_0,Ec3(x)」、「Ec4_0,Ec4(x)」の4組である。例えば、シアン(4n+1)累積誤差バッファ402は、1個の記憶領域Ec1_0と、入力画像の横画素数Wと同数の記憶領域Ec1_(x)(x=1〜W)を有する。また、各シアン累積誤差ラインバッファ402,403,404,405はそれぞれ、走査番号k=1,2,3,4の処理開始時のみ、全て初期値0で初期化されている。例えば走査番号k=5の処理開始時には、(4n+1)累積誤差バッファ402は初期化されない。
次にステップS203において、閾値選択部407は閾値Tを選択する。閾値Tは、例えば以下のように設定される。
或いは、ドット生成遅延を回避するため、平均量子化誤差が小さくなるよう、C_dに応じて閾値Tを以下のように細かく変更しても良い。
次にステップS204において、量子化部408は、誤差加算後の画素データIc'と閾値Tを比較し、ドットの2値化結果であるOut_cを決定する。その規則は次の通りである。
Out_c=0 ・・・(26)
Ic'≧Tのとき、
Out_c=255 ・・・(27)
次にステップS205において、誤差演算部409は、注目画素Icに誤差を加算した画素データIc'と、出力画素値Out_cとの差分Err_cを、次のように算出する。
次にステップS206において、誤差拡散部410が誤差を拡散する。即ち、シアン(4n+1)累積誤差ラインバッファ402を用いて、横画素位置xに応じた誤差Err_c(x)の拡散処理が、以下のように行われる。
Ec1(x−1)←Ec1(x−1)+Err_c(x)×3/16 (x>1)
Ec1(x)←Ec1_0+Err_c(x)×5/16 (1<x<W)
Ec1(x)←Ec1_0+Err_c(x)×8/16 (x=1)
Ec1(x)←Ec1_0+Err_c(x)×13/16 (x=W)
Ec1_0←Err_c(x)×1/16 (x<W)
Ec1_0←0 (x=W)
・・・(29)
以上で、走査番号k=1のシアン1画素分の2値化(量子化値0,255)が完了する。
ただし、*はコンボリューションを示す
なお、本実施形態におけるフィルタF_mは、図24の2401に示すようにフィルタサイズが3×3正方形で、係数がほぼ同心円に並ぶ等方的加重平均フィルタとして説明するが、この形態に限るものではない。例えば、フィルタサイズは5×5,7×7,9×9のような正方形でも、3×5,5×7,5×9のような長方形でも良いし、フィルタ係数が楕円である非等方フィルタであっても良い。また、ローパス特性に限らず、バンドパス特性や、ハイパス特性のフィルタであっても良い。
本実施形態におけるLPF_bの係数もF_mと同様に、図24の2402に示すようにフィルタサイズが3×3正方形で、係数がほぼ同心円に並ぶ等方的加重平均フィルタとして説明するが、この形態に限るものではない。ただし、LPF_bはローパス特性を有することが好ましい。また、本実施形態ではF_mとLPF_bとして同じフィルタ係数を用いているが、もちろん異なる係数であっても良い。
式(32)において、ny+LF≧Nzzlのときは、C'_df(nx,ny)=0とする。すなわち、シフト後の下端LFノズル分(この場合4ノズル分)には0を代入する。
式(33)においても式(32)と同様に、ny+LF≧Nzzlのときは、Out'_c_LPF(nx,ny)=0とする。すなわち、シフト後の下端LFノズル分(この場合4ノズル分)には0を代入する。
式(34)においても式(32)と同様に、ny+LF≧Nzzlのときは、C'_r(nx,ny)=0とする。すなわち、シフト後の下端LFノズル分(この場合4ノズル分)には0を代入する。
ここで算出された制約情報C_rは、次の走査番号k=2以降(すなわち現走査番号kに対する走査番号k+1)のハーフトーン処理用の制約情報として、制約情報バッファ109に保存される。
以下、本発明に係る第2実施形態について説明する。上述した第1実施形態では、ハーフトーン処理部108にて誤差拡散処理を行う例を説明した。第2実施形態では、誤差拡散法に代えてディザ法を用いる例を示す。上述したように、ディザ法は誤差拡散法に比べて高速に処理を行えるため、第2実施形態では高速処理が可能となり、さらに第1実施形態と同様に低周波成分のみを制約情報とするため、第1実施形態と同様の効果が得られる。
次にステップS402で量子化部603において、上記I_cとしきい値マトリクス602の該当要素値との比較を行い、ステップS403にて2値化データを出力する。ここで図28に、第2実施形態におけるディザ処理による2値化の概要を示す。このときの2値化の規則は、しきい値マトリクス602の要素値Th(0〜255)が以下のように表される。なお、Thは図28に示すように、印刷画像上のアドレスに対応した閾値群である。
Th<I_cのとき、 Out_c=255 ・・・(38)
第2実施形態におけるThとしては、周知のしきい値マトリクスを使用すれば良い。例えばBayer配列であっても良いし、ドット集中型であっても良いし、ブルーノイズマスク配列であっても良い。また、しきい値マトリクス602は、走査番号毎に異なるマトリクスを用いても良いし、常に同一のマトリクスを用いても良い。
以下、本発明に係る第3実施形態について説明する。第3実施形態における画像形成装置の詳細構成は上述した第1実施形態と同様であるため、説明を省略する。
すなわち、制約情報をシアンとマゼンタで共用すると、アドレス(X,Y)における制約情報はCM_r(X,Y)、Lc_r(X,Y)、Lm_r(X,Y)、Y_r(X,Y)、K_r(X,Y)の5つとなり、これらの初期値は以下のように記述される。なお、0≦nx<画像Xサイズ、0≦ny<Nzzl(ノズル列数:この場合16)である。
Lc_r(nx,ny)=0 ・・・(40)
Lm_r(nx,ny)=0 ・・・(41)
Y_r(nx,ny)=0 ・・・(42)
K_r(nx,ny)=0 ・・・(43)
そのため、Lc_r、Lm_r、Y_r、K_r、については走査番号k≧2の時に有意な制約情報に更新されていくことになるが、シアンマゼンタ共用の制約情報CM_rについては、同一走査番号内で制約情報を更新していく。CM_rの更新についての詳細は後述する。
次にステップS602において、誤差拡散処理用に累積誤差を加算する。以下、第3実施形態における累積誤差の加算処理について詳細に説明する。
シアン(4n+1)累積誤差ラインバッファ702を使用
「走査番号k=2,6,・・・,4n+2のとき」
シアン(4n+2)累積誤差ラインバッファ703を使用
「走査番号k=3,7,・・・,4n+3のとき」
シアン(4n+3)累積誤差ラインバッファ704を使用
「走査番号k=4,8,・・・,4n+4のとき」
シアン(4n+4)累積誤差ラインバッファ705を使用
なお、各累積誤差ラインバッファ702,703,704,705はそれぞれ、図33の3301〜3304に示すような4組の記憶領域からなる。すなわち、「Ec1_0,Ec1(x)」、「Ec2_0,Ec2(x)」、「Ec3_0,Ec3(x)」、「Ec4_0,Ec4(x)」の4組である。例えば、シアン(4n+1)累積誤差バッファ702は、1個の記憶領域Ec1_0と、入力画像の横画素数Wと同数の記憶領域Ec1_(x)(x=1〜W)を有する。また、各シアン累積誤差ラインバッファ702,703,704,705はそれぞれ、走査番号k=1,2,3,4の処理開始時のみ、全て初期値0で初期化されている。例えば走査番号k=5の処理開始時には、シアン(4n+1)累積誤差バッファ702は初期化されない。第3実施形態では4パス印字を行うため、1色あたり上述した4組の累積誤差ラインバッファが必要になり、詳細は後述するが、マゼンタについての累積誤差ラインバッファも同様に4組必要となる。
次にステップS603において、閾値選択部707は閾値Tを選択する。閾値Tは、例えば以下のように設定される。
或いは、ドット生成遅延を回避するため、平均量子化誤差が小さくなるよう、C_dに応じて閾値Tを以下のように細かく変更しても良い。
次にステップS604において、量子化部708は、誤差加算後の画素データIc'と閾値Tを比較し、ドットの2値化結果であるOut_cを決定する。その規則は次の通りである。
Out_c=0 ・・・(48)
Ic'≧Tのとき、
Out_c=255 ・・・(49)
次にステップS605において、誤差演算部709は、注目画素Icに誤差を加算した画素データIc'と、出力画素値Out_cとの差分Err_cを、次のように算出する。
次にステップS606において、誤差拡散部710が誤差を拡散する。即ち、シアン(4n+1)累積誤差ラインバッファ702を用いて、横画素位置xに応じた誤差Err_c(x)の拡散処理が、以下のように行われる。
Ec1(x−1)←Ec1(x−1)+Err_c(x)×3/16 (x>1)
Ec1(x)←Ec1_0+Err_c(x)×5/16 (1<x<W)
Ec1(x)←Ec1_0+Err_c(x)×8/16 (x=1)
Ec1(x)←Ec1_0+Err_c(x)×13/16 (x=W)
Ec1_0←Err_c(x)×1/16 (x<W)
Ec1_0←0 (x=W)
・・・(51)
以上で、走査番号k=1のシアン1画素分の2値化(量子化値0,255)が完了する。
ただし、*はコンボリューションを示す
なお、第3実施形態におけるフィルタF_mは、図24の2401に示すようにフィルタサイズが3×3正方形で、係数がほぼ同心円に並ぶ等方的加重平均フィルタとして説明するが、この形態に限るものではない。例えば、フィルタサイズは5×5,7×7,9×9のような正方形でも、3×5,5×7,5×9のような長方形でも良いし、フィルタ係数が楕円である非等方フィルタであっても良い。また、ローパス特性に限らず、バンドパス特性や、ハイパス特性のフィルタであっても良い。
本実施形態におけるLPF_bの係数もF_mと同様に、図24の2402に示すようにフィルタサイズが3×3正方形で、係数がほぼ同心円に並ぶ等方的加重平均フィルタとして説明するが、この形態に限るものではない。ただし、LPF_bはローパス特性を有することが好ましい。また、本実施形態ではF_mとLPF_bとして同じフィルタ係数を用いているが、もちろん異なる係数であっても良い。
以上で、図29のステップS509におけるシアンドット配置に基づくCM制約情報の演算処理が終了する。
次にステップS802において、誤差拡散処理用に累積誤差を加算する。以下、第3実施形態における累積誤差の加算処理について詳細に説明する。ここでも、誤差拡散処理のための誤差拡散係数として、図14に示すようなK1〜K4の4つの係数を持つとする。 このような誤差拡散係数により誤差を拡散、累積するために、ハーフトーン処理部108では累積誤差ラインバッファをマゼンタに対して4組確保し(902〜905)、使用する累積誤差ラインバッファを走査番号ごとに、例えば以下のように切り替える。
マゼンタ(4n+1)累積誤差ラインバッファ902を使用
「走査番号k=2,6,・・・,4n+2のとき」
マゼンタ(4n+2)累積誤差ラインバッファ903を使用
「走査番号k=3,7,・・・,4n+3のとき」
マゼンタ(4n+3)累積誤差ラインバッファ904を使用
「走査番号k=4,8,・・・,4n+4のとき」
マゼンタ(4n+4)累積誤差ラインバッファ905を使用
なお、各累積誤差ラインバッファ902,903,904,905はそれぞれ、図33の3305〜3308に示すような4組の記憶領域からなる。すなわち、「Em1_0,Em1(x)」、「Em2_0,Em2(x)」、「Em3_0,Em3(x)」、「Em4_0,Em4(x)」の4組である。例えば、マゼンタ(4n+1)累積誤差バッファ902は、1個の記憶領域Em1_0と、入力画像の横画素数Wと同数の記憶領域Em1_(x)(x=1〜W)を有する。また、各マゼンタ累積誤差ラインバッファ902,903,904,905はそれぞれ、走査番号k=1,2,3,4の処理開始時のみ、全て初期値0で初期化されている。例えば走査番号k=5の処理開始時には、マゼンタ(4n+1)累積誤差バッファ902は初期化されない。
次にステップS803において、閾値選択部907は閾値Tを選択する。閾値Tは、例えば以下のように設定される。
或いは、ドット生成遅延を回避するため、平均量子化誤差が小さくなるよう、M_dに応じて閾値Tを以下のように細かく変更しても良い。
次にステップS804において、量子化部908は、誤差加算後の画素データIm'と閾値Tを比較し、ドットの2値化結果であるOut_mを決定する。その規則は次の通りである。
Out_m=0 ・・・(59)
Im'≧Tのとき、
Out_m=255 ・・・(60)
次にステップS805において、誤差演算部909は、注目画素Imに誤差を加算した画素データIm'と、出力画素値Out_mとの差分Err_mを、次のように算出する。
次にステップS806において、誤差拡散部910が誤差を拡散する。即ち、マゼンタ(4n+1)累積誤差ラインバッファ902を用いて、横画素位置xに応じた誤差Err_m(x)の拡散処理が、以下のように行われる。
Em1(x−1)←Em1(x−1)+Err_m(x)×3/16 (x>1)
Em1(x)←Em1_0+Err_m(x)×5/16 (1<x<W)
Em1(x)←Em1_0+Err_m(x)×8/16 (x=1)
Em1(x)←Em1_0+Err_m(x)×13/16 (x=W)
Em1_0←Err_m(x)×1/16 (x<W)
Em1_0←0 (x=W)
・・・(62)
以上で、走査番号k=1のマゼンタ1画素分の2値化(量子化値0,255)が完了する。
ただし、*はコンボリューションを示す
なお、ここでのフィルタF_mとしては、シアン処理と同様のものを用いても良いが、他のフィルタであっても構わない。
なお、本実施形態におけるLPF_bとしても、シアン処理と同様のものを用いても、他のフィルタであっても構わない。
式(65)において、ny+LF≧Nzzlのときは、M'_df(nx,ny)=0とする。すなわち、シフト後の下端LFノズル分(この場合4ノズル分)には0を代入する。 そしてステップS904でも同様に、ハーフトーンデータシフト部1004において、データOut_m_LPFを紙送り分上にシフトする。図47に、シフトされたマゼンタハーフトーンデータの模式図を示す。シフトしたマゼンタハーフトーンデータOut'_m_LPFは、以下のように算出される。なお、0≦nx<画像Xサイズ、0≦ny<Nzzlとする。
式(66)においても、ny+LF≧Nzzlのときは、Out'_m_LPF(nx,ny)=0とする。すなわち、シフト後の下端LFノズル分(この場合4ノズル分)には0を代入する。
式(67)においても、ny+LF≧Nzzlのときは、CM'_r(nx,ny)=0とする。すなわち、シフト後の下端LFノズル分(この場合4ノズル分)には0を代入する。
以上で、図29のステップS514における、マゼンタドット配置に基づくCM制約情報の演算処理が終了する。
以下、本発明に係る第4実施形態について説明する。第4実施形態における画像形成装置の詳細構成は上述した第1実施形態と同様であるため、説明を省略する。
Lc_sum_d(nx,ny)=0 ・・・(70)
M_sum_d(nx,ny)=0 ・・・(71)
Lm_sum_d(nx,ny)=0 ・・・(72)
Y_sum_d(nx,ny)=0 ・・・(73)
K_sum_d(nx,ny)=0 ・・・(74)
ここでシアンに限って説明すると、ステップS1001による加算後の累積走査DutyデータC_sum_d'は、以下のように算出される
C_sum_d'=C_d+C_sum_d ・・・(75)
次にステップS1002において、図48に示す加算部1102で、ハーフトーンデータと累積ハーフトーンデータバッファ1104に保持されているデータを加算する。ここで累積ハーフトーンデータバッファ1104にも、全0の初期値が代入されており、走査番号k=1のとき、各色のデータは以下のように記述される。なお、アドレス(X,Y)におけるC,Lc,M,Lm,Y,K各色のバッファデータをそれぞれ以下のように示すとする。すなわち、Out_c_sum(X,Y)、Out_lc_sum(X,Y)、Out_m_sum(X,Y)、Out_lm_sum(X,Y)、Out_y_sum(X,Y)、Out_k_sum(X,Y)とする。また、0≦nx<画像Xサイズ、0≦ny<Nzzlとする。
Out_lc_sum(nx,ny)=0 ・・・(77)
Out_m_sum(nx,ny)=0 ・・・(78)
Out_lm_sum(nx,ny)=0 ・・・(79)
Out_y_sum(nx,ny)=0 ・・・(80)
Out_k_sum(nx,ny)=0 ・・・(81)
ここでシアンに限って説明すると、ステップS1002による加算後の累積ハーフトーンデータOut_c_sum'は、以下のように算出される
Out_c_sum'=Out_c+Out_c_sum ・・・(82)
ここで、Out_cはハーフトーンデータであるので、0もしくは255の値である。また、Out_c_sumはOut_cの累積データであるので、0もしくは255の倍数の値である。例えば、Out_c=255、Out_c_sum=255の場合には、Out_c_sum'は510となるし、Out_c=255、Out_c_sum=510の場合には、Out_c_sum'は765となる。
次にステップS1004において、上記式(82)にて算出された累積ハーフトーンデータOut_c_sum'を、累積ハーフトーンデータバッファ1104に書き込む。これにより、下式が成り立つ。
次にステップS1005で、累積走査Dutyフィルタ処理部1105において、累積走査Dutyバッファ1103に保持されたC_sum_dに対するフィルタ処理を行う。このフィルタ処理においては、C_sum_dに応じて変化する2次元ガウシアンフィルタF_m(C_sum_d,x,y)を用い、下式のようにC_sum_dfを算出する。
ただし、*はコンボリューションを示す
なお、2次元ガウシアンフィルタF_mは、下式のように表される。
式(86)において、Sum_mは、F'_m係数の合計値である。また、F'_mは下式で表される。
なお、2次元ガウシアンフィルタLFP_bは、下式のように表される。
式(89)において、Sum_bは、LPF'_b係数の合計値である。また、LPF'_bは下式で表される。
次にステップS1009において、制約情報データバッファ書き込み部1109にて、式(91)で得られたデータC_rを制約情報データバッファ109に書き込む。
式(92)においてny+LF≧Nzzlのときは、C_r(nx,ny)=0とする。すなわち、シフト後の下端LFノズル分(この場合4ノズル分)には0を代入する。
式(93)においても、ny+LF≧Nzzlのときは、C_r(nx,ny)=0とする。すなわち、シフト後の下端LFノズル分(この場合4ノズル分)には0を代入する。
式(94)においても、ny+LF≧Nzzlのときは、C_r(nx,ny)=0とする。すなわち、シフト後の下端LFノズル分(この場合4ノズル分)には0を代入する。
以下、本発明に係る第5実施形態について説明する。第5実施形態における画像形成装置の詳細構成は上述した第1実施形態と同様であるため、説明を省略する。
Lc_sum_d(nx,ny)=0 ・・・(96)
M_sum_d(nx,ny)=0 ・・・(97)
Lm_sum_d(nx,ny)=0 ・・・(98)
Y_sum_d(nx,ny)=0 ・・・(99)
K_sum_d(nx,ny)=0 ・・・(100)
ここでシアンに限って説明すると、ステップS1101による加算後の累積走査DutyデータC_sum_d'は、以下のように算出される
C_sum_d'=C_d+C_sum_d ・・・(101)
次にステップS1102において、ハーフトーンデータフィルタ処理部1202は,Out_cに対して所定のローパスフィルタLPF_bによるフィルタ処理を施す。
第5実施形態におけるLPF_bの係数は、図24の2402に示すようにフィルタサイズが3×3正方形で、係数がほぼ同心円に並ぶ等方的加重平均フィルタとして説明するが、この形態に限るものではない。ただし、LPF_bはローパス特性を有することが好ましい。
Out_lc_LPF_sum(nx,ny)=0 ・・・(104)
Out_m_LPF_sum(nx,ny)=0 ・・・(105)
Out_lm_LPF_sum(nx,ny)=0 ・・・(106)
Out_y_LPF_sum(nx,ny)=0 ・・・(107)
Out_k_LPF_sum(nx,ny)=0 ・・・(108)
ここでシアンに限って説明すると、ステップS1103による加算後の累積ハーフトーンフィルタ後データOut_c_LPF_sum'は、以下のように算出される
Out_c_LPF_sum'=Out_c_LPF+Out_c_LPF_sum ・・・(109)
次にステップS1104において、上記式(101)にて算出された累積走査DutyデータC_sum_d'を、累積走査Dutyバッファ1204に書き込む。これにより、下式が成り立つ。
次にステップS1105において、上記式(109)にて算出された累積ハーフトーンフィルタ後データOut_c_LPF_sum'を、累積ハーフトーンフィルタ後データバッファ1205に書き込む。これにより、下式が成り立つ。
次にステップS1106では減算部1206において、累積走査Dutyバッファ1204に格納されたデータから、累積ハーフトーンフィルタ後データバッファ1205に格納されたデータを減算する。そしてステップS1107で重み積算部1207において、重み係数h(実数)を積算することによって、制約情報C_rを得る。ステップS1106およびS1107における処理は、下式のように表される。
次にステップS1108において、制約情報データバッファ書き込み部1208にて、式(112)で得られたデータC_rを制約情報データバッファ109に書き込む。
式(113)においてny+LF≧Nzzlのときは、C_r(nx,ny)=0とする。すなわち、シフト後の下端LFノズル分(この場合4ノズル分)には0を代入する。
式(114)においても、ny+LF≧Nzzlのときは、C_r(nx,ny)=0とする。すなわち、シフト後の下端LFノズル分(この場合4ノズル分)には0を代入する。
Out_c_LPF_sum(nx,ny+LF) ・・・(115)
式(115)においても、ny+LF≧Nzzlのときは、C_r(nx,ny)=0とする。すなわち、シフト後の下端LFノズル分(この場合4ノズル分)には0を代入する。
上述した各実施形態では、所定方向に配列された複数のノズルを有する記録ヘッドをノズルの配列方向と交差する方向に記録媒体上で走査させて、記録媒体にインクを吐出することで画像を形成するインクジェット記録方式を用いた画像処理装置を説明した。しかしながら本発明は、インクジェット方式以外の他の方式に従って記録を行う記録装置(例えば熱転写方式や電子写真方式)に対しても適用できる。この場合、インク滴を吐出するノズルはドットを記録する記録素子やレーザー発光素子に対応することとなる。
Claims (11)
- 複数の記録素子を備えた記録ヘッドを、記録媒体上の同一領域に対して複数回走査するマルチパス記録で利用される画像を生成する画像処理装置であって、
画像データを入力する画像データ入力手段と、
該画像データに応じて、前記記録ヘッドの走査ごとの記録量を算出する走査内記録量算出手段と、
処理対象走査に対応する、各画素におけるドットの形成されやすさを表した制約情報を取得する取得手段と、
前記走査内記録量算出手段で算出された記録量に対し、前記制約情報を用いてN値化処理(Nは2以上の整数)を施して形成対象となるドットパターンを作成するN値化手段と、
を有し、
前記制約情報は、前記処理対象走査に対応するドットパターンの位相と、前記記録媒体上の同一領域において前記処理対象走査に先行する走査により記録されるドットパターンの位相とが、少なくとも一部の高周波成分を除き低周波成分を含む所与の第1の画像周波数帯域で逆位相となるように作成される
ことを特徴とする画像処理装置。 - 前記制約情報は、前記処理対象走査に対応するドットパターンの位相と、前記記録媒体上の同一領域において前記処理対象走査に先行する走査により記録されるドットパターンの位相とが、前記少なくとも一部の高周波成分を含む所与の第2の画像周波数帯域で無相関となるように作成されることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記画像データは、第1の色成分に対応する画像データであり、
前記取得手段は、前記第1の色成分に対応する制約情報を取得する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。 - 前記画像データは、第1の色成分に対応する画像データであり、
前記取得手段は、前記第1の色成分に対応する制約情報と、前記第1の色成分とは異なる第2の色成分に対応する制約情報とを取得する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。 - 前記走査内記録量算出手段は、前記記録ヘッドにおける前記記録素子の位置に応じて予め設定された分割率と前記画像データとに基づいて、前記記録素子ごとの記録量を算出することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記走査内記録量算出手段は、前記記録媒体上の同一領域に対する走査ごとの記録量の合計が、前記画像データに応じた記録量と一致するように、前記走査ごとの記録量を算出することを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
- 前記制約情報は、前記同一領域において前記処理対象走査に先行する走査により記録される記録量の累積値に基づいて作成されることを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記制約情報は、前記同一領域に対する1回目の走査に対しては全ての画素に対してドットの形成されやすさが同じであることを表すことを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記N値化手段は、前記処理対象走査が前記同一領域に対する1回目の走査である場合、前記制約情報による効果を無効にすることを特徴とする請求項1乃至7の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 複数の記録素子を備えた記録ヘッドを、記録媒体上の同一領域に対して複数回走査するマルチパス記録で利用される画像を生成する画像処理装置の制御方法であって、
画像データ入力手段が、画像データを入力する画像データ入力ステップと、
走査内記録量算出手段が、該画像データに応じて、前記記録ヘッドの走査ごとの記録量を算出する走査内記録量算出ステップと、
取得手段が、処理対象走査に対応する、各画素におけるドットの形成されやすさを表した制約情報を取得する取得ステップと、
N値化手段が、前記走査内記録量算出ステップにおいて算出された記録量に対し、前記制約情報を用いてN値化処理(Nは2以上の整数)を施して形成対象となるドットパターンを作成するN値化ステップと、
を有し、
前記制約情報は、前記処理対象走査に対応するドットパターンの位相と、前記記録媒体上の同一領域において前記処理対象走査に先行する走査により記録されるドットパターンの位相とが、少なくとも一部の高周波成分を除き低周波成分を含む所与の第1の画像周波数帯域で逆位相となるように作成される
ことを特徴とする画像処理装置の制御方法。 - コンピュータを、請求項1乃至9の何れか一項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
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