JP6060487B2 - 画像処理装置およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、バンディングを抑制する画像処理に関するものである。

インクやトナー等の色材のドットを印刷媒体上に形成することによって画像を印刷するプリンタが普及している。また、印刷済画像の画質を向上するために、種々の技術が提案されている。例えば、印刷済画像中の意図しない筋模様（バンディングとも呼ばれる）を抑制するために、ドットのサイズを大きくする技術が提案されている。

特開２００６−１３０９０４号公報

ところが、総合的な画質の向上は容易ではなく、バンディングを抑制する処理に起因して、別の画質問題が生じる可能性があった。例えば、ドットサイズを過剰に大きくすると、バンディングを抑制できる一方で、粒状性が劣化する場合があった。

本発明の主な利点は、適切なバンディング抑制を実現する技術を提供することである。

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の適用例として実現することが可能である。

［適用例１］印刷のための画像処理を行う画像処理装置であって、印刷対象である対象画像データから、オブジェクトを表すオブジェクト領域を検出するオブジェクト領域検出部と、前記オブジェクト領域毎に、前記オブジェクト領域の印刷済画像にバンディングが生じる可能性に関連する情報である特性情報を決定する特性情報決定部と、印刷画素毎のドットの形成状態を決定するハーフトーン処理で利用されるパラメータとして、前記特性情報に応じて変化するパラメータを決定するパラメータ決定部と、前記決定されたパラメータを利用することによって、前記ハーフトーン処理を実行するハーフトーン処理部と、を備える、画像処理装置。

この構成によれば、ハーフトーン処理で利用されるパラメータとして、特性情報（オブジェクト領域の印刷済画像にバンディングが生じる可能性に関連する情報）に応じて変化するパラメータが決定されるので、バンディングの可能性に適したハーフトーン処理を実行することができる。従って、適切なバンディング抑制を実現することができる。

なお、本発明は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、印刷のための画像処理を行う画像処理方法および画像処理装置、印刷方法および印刷装置、それらの方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体（例えば、一時的ではない記録媒体）、等の形態で実現することができる。

本発明の一実施例としてのプリンタを示す説明図である。 ハーフトーン処理の概略図である。 ハーフトーン処理のフローチャートである。 バンディングと粒状性とドットサイズとの関係を示す説明図である。 パラメータ決定処理のフローチャートである。 速度優先モードのフローチャートである。 オブジェクト領域の説明図である。 総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔの概要図である。 総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔと閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２、Ｔｈ３との関係と、ドットパターンとの概略図である。 バンディング推定値ＢＥの別の実施例を示すグラフである。 画質優先モードのフローチャートである。 隣接部分の処理の概略図である。 部分的画質優先モードのフローチャートである。 表示画面の例を示す説明図である。 速度優先モードの別の実施例のフローチャートである。

［Ａ．第１実施例］
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づき説明する。図１は、本発明の一実施例としてのプリンタを示す説明図である。プリンタ９００は、制御装置１００と、タッチパネル等の操作部１７０と、液晶ディスプレイ等の表示部１８０と、外部装置との通信のためのインタフェースである通信部１９０と、印刷実行部２００と、を含む。本実施例では、印刷実行部２００は、インクの液滴を印刷媒体に向かって吐出することによって印刷媒体上にドットを形成する。印刷済画像は、ドットのパターンによって表される。印刷実行部２００は、シアンとマゼンタとイエロとブラックとのインクを利用可能である。通信部１９０は、例えば、いわゆるＵＳＢインタフェース、または、ＩＥＥＥ８０２．３に準拠したインタフェースである。

不揮発性メモリ１３０は、プログラム１３２と、誤差マトリクス１３６と、を格納している。ＣＰＵ１１０は、プログラム１３２を実行することによって、印刷制御部Ｍ１００の機能を含む種々の機能を実現する。印刷制御部Ｍ１００は、印刷対象の画像データ（「入力画像データ」とも呼ぶ）を利用して印刷データを生成し、生成した印刷データを印刷実行部２００に供給することによって印刷実行部２００に印刷を実行させる。入力画像データは、例えば、外部装置（例えば、図示しないコンピュータ）から通信部１９０を介してプリンタ９００に供給される画像データである。本実施例では、印刷制御部Ｍ１００は、オブジェクト領域検出部Ｍ１１０と、オブジェクト種類識別部Ｍ１１２と、特性情報決定部Ｍ１１５と、平均特性情報算出部Ｍ１１６と、パラメータ決定部Ｍ１２０と、印刷データ生成部Ｍ１２５と、領域分類部Ｍ１３０と、モード選択部Ｍ１３５と、を含む。

印刷データ生成部Ｍ１２５は、入力画像データから印刷データを生成する。図１の下部には、印刷データ生成処理の一例が示されている。ステップＳ１０では、印刷データ生成部Ｍ１２５は、入力画像データをビットマップデータに変換する（ラスタライズ処理）。ビットマップデータは、例えば、赤と緑と青との３つの要素の階調値（例えば、２５６階調）で画素の色を表すＲＧＢ画素データを含む。また、ビットマップデータの画素密度は、印刷データの処理解像度と同じである。印刷データの処理解像度は、印刷媒体上のドットの形成状態を表す最小単位の画素（印刷画素とも呼ぶ）の密度である。

ステップＳ２０では、印刷データ生成部Ｍ１２５は、ビットマップデータに含まれるＲＧＢ画素データを、印刷実行部２００で利用されるインクの各色成分の階調値で画素の色を表すインク階調データに変換する（色変換処理）。本実施例では、インク階調データは、シアンとマゼンタとイエロとブラックとの４つの色成分の階調値（例えば、０〜２５５の２５６階調）で画素の色を表すＣＭＹＫ画素データである。色変換処理は、ＲＧＢ画素データとＣＭＹＫ画素データとを対応付けるカラープロファイルを用いて行われる。カラープロファイルは、例えば、ルックアップテーブルである。

ステップＳ３０では、印刷データ生成部Ｍ１２５は、ＣＭＹＫ画素データの各色成分の階調値の変化に対して、印刷媒体に印刷される色の実際の濃度がリニアに変化するように、ＣＭＹＫ画素データの各色成分の値を補正する（キャリブレーション）。キャリブレーションは、元の階調値とキャリブレーション後の階調値とを対応付ける１次元ルックアップテーブルを用いて行われる。このルックアップテーブルは、ＣＭＹＫ毎に準備される。

ステップＳ４０では、印刷データ生成部Ｍ１２５は、キャリブレートされたＣＭＹＫ画素データを含むビットマップデータを、印刷画素毎のドットの形成状態のパターンを表すパターンデータに変換する（ハーフトーン処理）。ハーフトーン処理では、印刷画素の階調値が、元の階調値の階調数（ここでは、２５６階調）よりも少ない階調数で表される階調値（ここでは、ドット形成状態）に、変換される。本実施例では、ドットの形成状態は、互いにインク量（すなわち、ドットのサイズ）が異なる以下の４つの状態の中から決定される。すなわち、「大ドット」、「中ドット（中ドットのサイズ＜大ドットのサイズ）」、「小ドット（小ドットのサイズ＜中ドットのサイズ）」、「ドット無し」の４つの状態である。

本実施例では、印刷データ生成部Ｍ１２５は、いわゆる誤差拡散法に従って、パターンデータを生成する。印刷データ生成部Ｍ１２５は、生成したパターンデータを、印刷実行部２００が解釈可能な形式のデータ（印刷データ）に変換する。印刷データ生成部Ｍ１２５は、生成した印刷データを印刷実行部２００に供給する。なお、ステップＳ４０では、ステップ９０で決定されるパラメータが利用される。パラメータを決定する処理については、後述する。

図２は、ハーフトーン処理の概略図であり、図３は、ハーフトーン処理のフローチャートである。以下、図３の手順に沿って説明する。

ステップ５００では、印刷データ生成部Ｍ１２５（図１）は、誤差マトリクス１３６と誤差バッファＥＢとを用いて、処理対象の印刷画素（注目画素）の誤差値Ｅｔを算出する。後述するように、誤差バッファＥＢは、各画素における濃度誤差（階調の誤差値）を格納している。誤差バッファＥＢは、揮発性メモリ１２０（図１）に、設けられている。誤差マトリクス１３６は、注目画素の周辺の所定の相対位置に配置された画素に、ゼロより大きい重みを割り当てている。図２の誤差マトリクス１３６では、記号「＋」が注目画素を表し、周辺の画素に重みａ〜ｍが割り当てられている。重みａ〜ｍの合計は１である。印刷データ生成部Ｍ１２５は、この重みに従って、周辺の画素の誤差値の重み付き和を、注目画素の誤差値Ｅｔとして算出する。次に、印刷データ生成部Ｍ１２５は、誤差値Ｅｔと注目画素の階調値（以下、入力階調値Ｖｉｎとも呼ぶ。例えば、シアンの階調値）との和を、第１階調値Ｖａとして算出する。

続くステップＳ５１０〜Ｓ５４０では、印刷データ生成部Ｍ１２５は、第１階調値Ｖａと、３つの閾値Ｔｈ１〜Ｔｈ３と、の間の大小関係に基づいて、注目画素のドット形成状態を決定する。本実施例では、入力階調値Ｖｉｎは、０〜２５５の２５６段階で表される。小ドット閾値Ｔｈ１は、小ドットを出力するための閾値である（例えば、ゼロ）。中ドット閾値Ｔｈ２は、中ドットを出力するための閾値である（例えば、８４）。大ドット閾値Ｔｈ３は、大ドットを出力するための閾値である。後述するように、大ドット閾値Ｔｈ３は可変値であり、パラメータ決定部Ｍ１２０によって決定される。

印刷データ生成部Ｍ１２５は、以下のように、ドット形成状態を決定する。
Ａ）第１階調値Ｖａ＞大ドット閾値Ｔｈ３（Ｓ５１０：Ｙｅｓ）：ドット形成状態＝「大ドット」（Ｓ５１５）
Ｂ）第１階調値Ｖａが大ドット閾値Ｔｈ３以下であり、かつ、第１階調値Ｖａ＞中ドット閾値Ｔｈ２（Ｓ５２０：Ｙｅｓ）：ドット形成状態＝「中ドット」（Ｓ５２５）
Ｃ）第１階調値Ｖａが中ドット閾値Ｔｈ２以下であり、かつ、第１階調値Ｖａ＞小ドット閾値Ｔｈ１（Ｓ５３０：Ｙｅｓ）：ドット形成状態＝「小ドット」（Ｓ５３５）
Ｄ）第１階調値Ｖａが小ドット閾値Ｔｈ１以下である（Ｓ５３０：Ｎｏ）：ドット形成状態＝「ドット無し」（Ｓ５４０）

ドット形成状態の決定の次のステップＳ５５０では、印刷データ生成部Ｍ１２５は、決定されたドット形成状態に対応付けられた階調値（ドット階調値Ｖｂと呼ぶ）を取得する。本実施例では、以下のようにドット階調値が設定されている。
Ａ）大ドット：ドット階調値Ｖｂ＝２５５
Ｂ）中ドット：ドット階調値Ｖｂ＝１７０
Ｃ）小ドット：ドット階調値Ｖｂ＝８４
Ｄ）ドット無し：ドット階調値Ｖｂ＝ゼロ
ドット階調値Ｖｂは、ドット形成状態によって表される階調値（濃度）を表している。このような対応関係は、ドット階調値テーブルとして、印刷データ生成部Ｍ１２５に予め組み込まれている。

次のステップＳ５７０では、印刷データ生成部Ｍ１２５は、注目誤差値Ｅａを算出する。注目誤差値Ｅａは、以下の式で表される。
注目誤差値Ｅａ＝第１階調値Ｖａ−ドット階調値Ｖｂ
印刷データ生成部Ｍ１２５は、算出した注目誤差値Ｅａを、注目画素の誤差値として、誤差バッファＥＢに登録する。

以上のように、印刷データ生成部Ｍ１２５は、ＣＭＹＫ毎に、各印刷画素のドット形成状態を決定する。

図４は、バンディングと粒状性とドットサイズとの関係を示す説明図である。図４（Ａ）、図４（Ｂ）は、第２方向Ｄｙに延びる３つの画素ラインＬ１、Ｌ２、Ｌ３を含む複数の印刷画素ＰＰを示している。これらの画素ラインＬ１、Ｌ２、Ｌ３は、第２方向Ｄｙと直交する第１方向Ｄｘに沿って、この順番で、並んでいる。図４（Ａ）は、全ての印刷画素ＰＰに中ドットｄｔＭが形成される第１パターンＰ１を示し、図４（Ｂ）は、中ドットｄｔＭと大ドットｄｔＬとドットの無い印刷画素ＰＰとが混在する第２パターンＰ２を示している。これらのパターンＰ１、Ｐ２は、同じ階調の均一領域を表している。

図４（Ａ）、図４（Ｂ）では、第２画素ラインＬ２に形成されるドットの位置が、第１方向Ｄｘにずれたことと仮定している。このようなドットの位置ズレは、種々の原因に起因して生じ得る。例えば、印刷媒体の搬送のエラーや、インクの液滴を吐出するノズルの製造誤差が、ドットの位置ズレを引き起こし得る。

図４（Ａ）には、第２画素ラインＬ２のドットに位置ズレに起因する２つのラインＢ１、Ｂ２が示されている。薄いラインＢ１は、第１画素ラインＬ１の中ドットｄｔＭと第２画素ラインＬ２の中ドットｄｔＭとの間の隙間が、意図せず広くなることによって、生じる。濃いラインＢ２は、第２画素ラインＬ２の中ドットｄｔＭが、意図せずに第３画素ラインＬ３の中ドットｄｔＭと重なることによって、生じる。このような、薄いラインＢ１または濃いラインＢ２は、バンディングの例である。

このようなバンディングは、印刷画素ＰＰと同程度の大きさのドット（位置ズレが無い場合に印刷画素ＰＰからはみ出ない程度の大きさのドット）が多数形成される場合に生じ易い。具体的には、バンディングを生じ易いドットの大きさは、位置ズレが無い場合には隣の印刷画素ＰＰの同サイズドットとほとんど重ならず、位置ズレが生じた場合には隣の印刷画素ＰＰの同サイズドットと重なるような、大きさである。本実施例では、中ドットｄｔＭの大きさが、そのような大きさである。従って、中ドットｄｔＭの密度（単位面積当たりの中ドットｄｔＭの数）が大きい場合に、バンディングが生じる可能性がある。

図４（Ｂ）においても、第２画素ラインＬ２に形成されるドットの位置は、図４（Ａ）の例と同じく、第１方向Ｄｘにずれている。しかし、図示するように、バンディング（例えば、薄いラインまたは濃いライン）は、生じない。この理由は、大ドットｄｔＬが形成されているからである。図示するように、大ドットｄｔＬは、１つの印刷画素ＰＰの全体を覆うことが可能であり、位置ズレが無い場合に印刷画素ＰＰからはみ出るのに十分な大きさを有している。従って、位置ズレの有無に拘わらず、大ドットｄｔＬは、隣の印刷画素ＰＰのドット（例えば、中ドットｄｔＭまたは大ドットｄｔＬ）と重なることができる。この結果、位置ズレが生じた場合であっても、意図しない隙間（例えば、薄いラインＢ１）と意図しないドット重畳（例えば、濃いラインＢ２）が生じることを抑制できる。また、大ドットｄｔＬの密度が大きいほど、バンディングが生じる可能性を、低減できる。

図４（Ｃ）は、一部の印刷画素ＰＰに中ドットｄｔＭが形成される第３パターンＰ３を示し、図４（Ｄ）は、一部の印刷画素ＰＰに大ドットｄｔＬが形成される第４パターンＰ４を示している。これらのパターンＰ３、Ｐ４は、同じ階調の均一領域を表している。

図４（Ｃ）の第３パターンＰ３では、図４（Ｄ）の第４パターンＰ４と比べて、ドットのサイズが小さく、また、ドットの数（密度）が多い。従って、第３パターンＰ３は、第４パターンＰ４と比べて、良好な粒状性を実現できる。

以上のように、大ドットｄｔＬの密度を増大させることによって、バンディングが生じる可能性を低減できる。逆に、大ドットｄｔＬの密度を低減させて、より小さなドット（例えば、中ドットｄｔＭ）の密度を増大させることによって、粒状性を向上できる。以上、小ドットが無い場合を例に説明したが、小ドットが混在する場合も、同様である。

図５は、パラメータ決定処理のフローチャートである。この処理は、図１のステップＳ９０の処理である。本実施例では、このパラメータ決定処理によって、ハーフトーン処理で利用されるパラメータである大ドットの大ドット閾値Ｔｈ３が決定される。パラメータ決定処理は、入力画像データ毎に行われる。

最初のステップＳ１００では、モード選択部Ｍ１３５（図１）は、ユーザの指示に応じて、動作モードを選択する。本実施例では、パラメータ決定処理と印刷データ生成との動作モードとして、「画質優先モード」と「部分的画質優先モード」と「速度優先モード」との３つのモードが実装されている。ユーザは、操作部１７０を操作することによって、好みの動作モードを指定する指示を入力することができる。モード選択部Ｍ１３５は、入力された指示に従って、動作モードを選択する。入力された指示が「画質優先モード」を示す場合には（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、「画質優先モード」の処理が実行される（Ｓ１２０）。入力された指示が「部分的画質優先モード」を示す場合には（Ｓ１１０：Ｎｏ、Ｓ１１５：Ｙｅｓ）、「部分的画質優先モード」の処理が実行される（Ｓ１３０）。入力された指示が「速度優先モード」を示す場合には（Ｓ１１０：Ｎｏ、Ｓ１１５：Ｎｏ）、「速度優先モード」の処理が実行される（Ｓ１４０）。

［Ａ１．速度優先モード］
図６は、速度優先モード（図５：Ｓ１４０）のフローチャートである。ステップＳ２００では、オブジェクト領域検出部Ｍ１１０（図１）は、印刷対象である対象画像データを解析することによって、オブジェクトを表すオブジェクト領域を検出する。本実施例では、図１のステップＳ１０によって生成されるビットマップデータが、対象画像データとして、利用される。

図７は、オブジェクト領域の説明図である。図７（Ａ）は、対象画像データによって表される対象画像ＴＩを示す。図７（Ａ）の対象画像ＴＩは、５つのオブジェクト領域ＯＡ１〜ＯＡ５を含む。ここで、オブジェクトとは、背景とは異なる対象であり、例えば、文字、写真、イラスト、グラフ等の種々の出力対象を含む。

本実施例では、オブジェクト領域検出部Ｍ１１０（図１）は、対象画像ＴＩから背景領域ＢＡを除いた残りの領域を、オブジェクト領域として採用する。オブジェクト領域検出部Ｍ１１０は、背景領域ＢＡに囲まれた矩形領域を、１つのオブジェクト領域として、検出する（例えば、図７（Ａ）の第４と第５のオブジェクト領域ＯＡ４、ＯＡ５）。背景領域ＢＡに囲まれた連続な領域の形状が矩形とは異なる場合には、オブジェクト領域検出部Ｍ１１０は、その領域を複数の矩形領域に分解し、各矩形領域をオブジェクト領域として検出する（例えば、第１、第２、第３オブジェクト領域ＯＡ１、ＯＡ２、ＯＡ３）。背景領域ＢＡの特定方法としては、種々の方法を採用可能である。例えば、所定の色（例えば、白）の画素が連続する領域であって対象画像ＴＩの端部を含む領域を、背景領域ＢＡとして特定してもよい。所定の色の代わりに対象画像ＴＩの縁部分の色を、背景領域ＢＡの色として採用してもよい。

図６の次のステップＳ２０５では、オブジェクト種類識別部Ｍ１１２（図１）は、オブジェクト領域毎に、オブジェクトの種類を識別する。本実施例では、オブジェクトの種類は、「文字画像」と「撮影画像」と「描画画像」との中から選択される。「文字画像」は、文字を表す画像である。「撮影画像」は、写真等の撮影によって得られる画像である。「描画画像」は、イラストやグラフのように図形の描画によって得られる画像である。

図７（Ｂ）は、種類識別の条件を示すテーブルである。本実施例では、オブジェクト種類識別部Ｍ１１２は、色の分布幅Ｗと色数Ｃと画素密度Ｓとに応じて種類を識別する。

図７（Ｃ）は、分布幅Ｗと色数Ｃとの説明図である。図中には、輝度のヒストグラムが示されている。この輝度ヒストグラムは、１つのオブジェクト領域内の画素値から算出される輝度のヒストグラムである（本実施例では、輝度が０〜２５５の整数で表される）。このヒストグラムでは、背景領域ＢＡとほぼ同じ色を表す画素が除かれている。具体的には、背景領域ＢＡの色との差が所定値以下である色を表す画素（例えば、各色成分の画素値の差が所定の閾値以下）を、ヒストグラムから除くこととしている。

色数Ｃは、度数（画素数）が所定の閾値ＰＴｈ以上である輝度の累積幅である。このような色数Ｃは、度数が閾値ＰＴｈ以上である階級（binとも呼ばれる）の総数に、１つの階級の幅を乗じることによって、算出可能である。例えば、図７（Ｃ）のヒストグラムは、閾値ＰＴｈを越える３つのピークＰＰ１、ＰＰ２、ＰＰ３を示している。色数Ｃは、第１ピークＰＰ１の閾値ＰＴｈを越える部分の幅Ｃ１と、第２ピークＰＰ２の閾値ＰＴｈを越える部分の幅Ｃ２と、第３ピークＰＰ３の閾値ＰＴｈを越える部分の幅Ｃ３と、の和である。一般的に、文字は少ない色で表現されることが多いので、オブジェクト領域が文字を表す場合には、色数Ｃは少なくなる。撮影画像は、撮影された被写体の種々の色を表すので、オブジェクト領域が撮影画像を表す場合には、色数Ｃが多くなる。描画画像は、文字と比べて多くの色で表現されることが多いが、撮影画像と比べると、利用される色の数は少ないことが多い。従って、オブジェクト領域が描画画像を表す場合には、色数Ｃは、文字画像の色数Ｃよりも多く、撮影画像の色数Ｃよりも少ない傾向がある。

分布幅Ｗは、度数（画素数）が所定の閾値ＰＴｈ以上である輝度（階級）の最低値と最高値との間の差（幅）である。色数Ｃの説明と同じ理由により、オブジェクト領域が文字を表す場合には、分布幅Ｗは小さくなり、オブジェクト領域が撮影画像を表す場合には、分布幅Ｗが大きくなる。そして、オブジェクト領域が描画画像を表す場合には、分布幅Ｗは、文字画像の分布幅Ｗよりも大きく、撮影画像の分布幅Ｗよりも小さい傾向がある。

画素密度Ｓは、オブジェクト領域において、背景とほぼ同じ色を表す画素を除いた残りの画素の密度（単位面積当たりの画素数）である。背景とほぼ同じ色を表す画素は、ヒストグラムから除かれた画素と同じである。一般的に、文字は、背景上に、背景とは異なる色の細線で、書かれている。従って、オブジェクト領域が文字を表す場合には、画素密度Ｓが小さくなる。撮影画像では、ほとんどの部分が、背景とは異なる色で表されている。従って、オブジェクト領域が撮影画像を表す場合には、画素密度Ｓが大きくなる。描画画像は、文字と同様に、背景上に、背景とは異なる色で表現されている。ただし、文字とは異なり、描画画像は、細線に限らず、太線または塗りつぶされた領域を含み得る。従って、オブジェクト領域が描画画像を表す場合には、画素密度Ｓは、文字画像の画素密度Ｓよりも大きく、撮影画像の画素密度Ｓよりも小さい傾向がある。

図７（Ｂ）の判断条件は、以上の特徴を考慮して、構成されている。具体的には、オブジェクト種類識別部Ｍ１１２は、以下の３つの判断結果の組み合わせに対応付けられた種類を選択する。
判断１）分布幅Ｗが、所定の分布幅閾値Ｗｔｈ以上であるか否か
判断２）色数Ｃが、所定の色数閾値Ｃｔｈ以上であるか否か
判断３）画素密度Ｓが、所定の画素密度閾値Ｓｔｈ以上であるか否か
例えば、分布幅Ｗが分布幅閾値Ｗｔｈ未満であり、色数Ｃが色数閾値Ｃｔｈ未満であり、画素密度Ｓが画素密度閾値Ｓｔｈ未満である場合には、オブジェクト種類識別部Ｍ１１２は、オブジェクト領域の種類が「文字画像」であると判断する。

図６のステップＳ２０５では、オブジェクト種類識別部Ｍ１１２（図１）は、図７（Ｃ）のようなヒストグラムを生成し、ヒストグラムを解析することによって、分布幅Ｗと色数Ｃとを算出し、また、オブジェクト領域を解析することによって、画素密度Ｓを算出する。そして、オブジェクト種類識別部Ｍ１１２は、算出された分布幅Ｗと色数Ｃと画素密度Ｓとを用いて、種類を識別する。オブジェクト種類識別部Ｍ１１２は、全てのオブジェクト領域の種類を識別する。

次に、特性情報決定部Ｍ１１５（図１）は、オブジェクト領域毎に、バンディング推定値ＢＥを決定する。バンディング推定値ＢＥは、オブジェクト領域の印刷済画像にバンディングが生じる可能性の高さを表す特性情報（推定値）である。ステップＳ２１０では、特性情報決定部Ｍ１１５は、全てのオブジェクト領域の処理が終了したか否かを判断する。未処理のオブジェクト領域が残っている場合には（Ｓ２１０：Ｎｏ）、特性情報決定部Ｍ１１５は、ステップＳ２１５に移行する。

ステップＳ２１５では、特性情報決定部Ｍ１１５は、未処理のオブジェクト領域の中から１つのオブジェクト領域を注目オブジェクト領域として選択し、注目オブジェクト領域の種類が「撮影画像」または「描画画像」であるか否かを判断する。注目オブジェクト領域の種類が「撮影画像」または「描画画像」である場合には（Ｓ２１５：Ｙｅｓ）、ステップＳ２２０で、特性情報決定部Ｍ１１５は、注目オブジェクト領域のバンディング推定値ＢＥを「１」に決定する。注目オブジェクト領域の種類が「文字画像」である場合には（Ｓ２１５：Ｎｏ）、ステップＳ２３０で、特性情報決定部Ｍ１１５は、注目オブジェクト領域のバンディング推定値ＢＥを「ゼロ」に決定する。

撮影画像と描画画像とは、色の変化が小さい均一な領域を含む場合がある。例えば、撮影画像は、雲一つない青空を表す場合がある。また、描画画像は、１つの色で塗られた図形を含む場合がある。このような、おおよそ均一な領域では、バンディングが目立ちやすい。一方、文字画像は、細線で表されることが多いので、文字画像では、バンディングは目立ちにくい。従って、本実施例では、撮影画像と描画画像とのバンディング推定値ＢＥが大きな値（１）に決定され、文字画像のバンディング推定値ＢＥは小さな値（０）に決定される。

バンディング推定値ＢＥの決定の後、特性情報決定部Ｍ１１５は、ステップＳ２１０に戻る。全てのオブジェクト領域のバンディング推定値ＢＥが決定された場合には（Ｓ２１０：Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ２４０に移行する。

ステップＳ２４０では、平均特性情報算出部Ｍ１１６は、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔを決定する。本実施例では、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔは、オブジェクト領域のサイズによって重み付けを行って平均化して得られる、バンディング推定値ＢＥの重み付き平均値である。図８は、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔの概要図である。図中には、ｎ個（ｎは２以上の整数）のオブジェクト領域が検出された場合の算出例が示されている。値ＢＥｋは、ｋ番目（ｋは１〜ｎのいずれか）のオブジェクト領域のバンディング推定値ＢＥを示し、値Ｓｋは、ｋ番目のオブジェクト領域のサイズを示している。サイズとしては、例えば、オブジェクト領域に含まれる画素数（面積に対応する）を採用可能である。図示するように、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔは、値ＢＥｋと値Ｓｋの積の合計値を、値Ｓｋの合計値で割ることによって、算出される。ここで、合計値は、全てのオブジェクト領域に関する合計値である。このようにして算出される総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔは、対象画像ＴＩの印刷済画像にバンディングが生じる可能性を表している。

図６のステップＳ２４５では、パラメータ決定部Ｍ１２０は、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔを利用することによって、大ドットの大ドット閾値Ｔｈ３を決定する。図９は、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔと、閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２、Ｔｈ３との関係を示すグラフと、ドットパターンの概略と、を示す。グラフにおいて、横軸は、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔを示し、縦軸は、閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２、Ｔｈ３を示す。第１パターンＰＴ１は、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔが第１値ＢＥ＿Ｔ１である場合のドットパターンの例を示す。第２パターンＰＴ２は、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔが第１値ＢＥ＿Ｔ１よりも大きい第２値ＢＥ＿Ｔ２である場合のドットパターンの概略を示す。

本実施例では、パラメータ決定部Ｍ１２０は、第１対応関係Ｔｈ３ａに従って、大ドット閾値Ｔｈ３を決定する。図示するように、大ドット閾値Ｔｈ３は、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔが大きいほど小さくなるように変化する。第１パターンＰＴ１に示すように、大ドット閾値Ｔｈ３が大きい場合には、大ドットｄｔＬが形成され難く、小ドットｄｔＳと中ドットｄｔＭとが形成され易い。大ドットｄｔＬの割合ＬＲ１（大ドットｄｔＬの数／印刷画素ＰＰの総数）は、後述の第２パターンＰＴ２と比べて、小さい。一方、第２パターンＰＴ２に示すように、大ドット閾値Ｔｈ３が小さい場合には、大ドットｄｔＬが形成され易い。大ドットｄｔＬの割合ＬＲ２は、第１パターンＰＴ１のＬＲ１と比べて、大きい。

このように、バンディングの可能性が高い場合には（総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔが大きい場合には）、大ドット閾値Ｔｈ３が小さいので、単位面積当たりの大ドットｄｔＬの数（例えば、図９の第２割合ＬＲ２）が多くなる。この結果、図３（Ｂ）で説明したように、バンディングが生じる可能性を低減できる。

一方、バンディングの可能性が低い場合（総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔが小さい場合）には、大ドット閾値Ｔｈ３が大きいので、単位面積当たりの大ドットｄｔＬの数（例えば、図９の第１割合ＬＲ１）が少なくなり、この代わりに、小ドットｄｔＳと中ドットｄｔＭとの総数が多くなる。この結果、図３（Ｃ）で説明したように、粒状性を向上できる。また、単位面積当たりの大ドットｄｔＬの数が少なくても、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔが小さいので、バンディングを抑制することができる。

なお、小ドット閾値Ｔｈ１と中ドット閾値Ｔｈ２とは、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔに依らずに一定である。具体的には、小ドット閾値Ｔｈ１は、小ドットのドット階調値Ｖｂ１（ここでは、８４）と同じである。中ドット閾値Ｔｈ２は、中ドットのドット階調値Ｖｂ２（ここでは、１７０）と同じである。また、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔがゼロである場合の大ドット閾値Ｔｈ３は、大ドットのドット階調値Ｖｂ３（ここでは、２５５）と同じである。

以上のように、パラメータ決定部Ｍ１２０（図１）が大ドット閾値Ｔｈ３を決定したことに応じて、図６の処理は終了する。印刷データ生成部Ｍ１２５は、決定された大ドット閾値Ｔｈ３を利用することによって、ハーフトーン処理（図１：Ｓ４０）を実行する。本実施例では、全ての種類のオブジェクト領域に、共通の大ドット閾値Ｔｈ３が適用される。共通の大ドット閾値Ｔｈ３は背景領域ＢＡにも適用されてよい。

このように、速度優先モードでは、オブジェクト領域毎にバンディング推定値ＢＥが決定される。そして、オブジェクト領域のサイズ（面積）によって重み付けを行って平均化された総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔを利用して、大ドット閾値Ｔｈ３が決定される。従って、適切なバンディング抑制を実現できる。さらに、本実施例では、全てのオブジェクト領域に対して、共通の大ドット閾値Ｔｈ３を利用することによって、ハーフトーン処理が行われる。従って、処理を簡素化できる。

なお、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔと大ドット閾値Ｔｈ３との対応関係としては、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔが大きいほど大ドット閾値Ｔｈ３が小さくなるような、種々の対応関係を採用可能である。例えば、図９の第２対応関係Ｔｈ３ｂのように、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔの変化に対して、大ドット閾値Ｔｈ３が、複数の段階を経てステップ状に変化してもよい。

また、図６のステップＳ２２０で決定されるバンディング推定値ＢＥは、オブジェクト領域に応じて変化する可変値であってもよい。図１０は、バンディング推定値ＢＥの別の実施例を示すグラフである。図１０（Ａ）の実施例では、特性情報決定部Ｍ１１５（図１）は、色数ＣＮが多いほどバンディング推定値ＢＥを小さくする。色数ＣＮは、オブジェクト領域で利用される色の総数である。色数ＣＮが少ないほど、オブジェクト領域が均一な領域を含む可能性が高い。バンディングは均一領域で目立ちやすい。従って、特性情報決定部Ｍ１１５は、色数ＣＮが多いほどバンディング推定値ＢＥを小さくすることによって、バンディングの可能性に関連する適切なバンディング推定値ＢＥを決定できる。

図１０（Ｂ）の実施例では、特性情報決定部Ｍ１１５は、彩度ＳＴが低いほどバンディング推定値ＢＥを大きくする。彩度ＳＴは、オブジェクト領域における彩度の平均値である。彩度ＳＴが低いほど、濃度が薄いので、大ドットが形成される可能性が低くなる。従って、彩度ＳＴが低いほど、バンディングが生じる可能性が高い。特性情報決定部Ｍ１１５は、彩度ＳＴが低いほどバンディング推定値ＢＥを大きくすることによって、バンディングの可能性に関連する適切なバンディング推定値ＢＥを決定できる。なお、彩度ＳＴとしては、オブジェクト領域内の彩度を反映する種々の統計量を採用可能である。例えば、オブジェクト領域内の彩度の中央値または最頻値を採用可能である。

図１０（Ｃ）の実施例では、特性情報決定部Ｍ１１５は、サイズＳＳが大きいほどバンディング推定値ＢＥを大きくする。サイズＳＳは、オブジェクト領域の印刷済画像のサイズを表している。サイズＳＳが大きいほど、意図しない隙間や意図しないドット重畳が生じる部分が多くなる。従って、サイズＳＳが大きいほど、バンディングが生じる可能性が高い。特性情報決定部Ｍ１１５は、サイズＳＳが大きいほどバンディング推定値ＢＥを大きくすることによって、バンディングの可能性に関連する適切なバンディング推定値ＢＥを決定できる。なお、サイズＳＳとしては、オブジェクト領域に含まれる画素の総数（面積に対応する）を採用可能である。この代わりに、オブジェクト領域の一端から他端までの最長の長さを採用してもよい。

なお、特性情報決定部Ｍ１１５は、複数種類の情報を利用することによって、バンディング推定値ＢＥを決定してもよい。例えば、特性情報決定部Ｍ１１５は、色数ＣＮとサイズＳＳとに応じてバンディング推定値ＢＥを決定してもよい。この場合、サイズＳＳが同じ場合には色数ＣＮが多いほどバンディング推定値ＢＥが小さくなり、色数ＣＮが同じ場合にはサイズＳＳが大きいほどバンディング推定値ＢＥが大きくなることが好ましい。これに限らず、バンディング推定値ＢＥの決定に利用される情報としては、色数ＣＮと彩度ＳＴとサイズＳＳとから任意に選択された情報の組み合わせを採用可能である。

また、オブジェクト領域の種類に拘わらずに、ステップＳ２２０で全てのオブジェクト領域のバンディング推定値ＢＥを決定してもよい。

［Ａ２．画質優先モード］
図１１は、画質優先モード（図５：Ｓ１２０）のフローチャートである。画質優先モードでは、オブジェクト領域毎に決定されるバンディング推定値ＢＥを利用することによって、オブジェクト領域毎にパラメータ（大ドット閾値Ｔｈ３）が決定される。図１１では、図６のステップと同じステップに、同じ符号が付されている。ステップＳ２００、Ｓ２０５、Ｓ２１０、Ｓ２１５は、図６のステップＳ２００、Ｓ２０５、Ｓ２１０、Ｓ２１５と、それぞれ同じである。なお、画質優先モードでは、全てのオブジェクト領域の処理が終了した場合には（Ｓ２１０：Ｙｅｓ）、図１１の処理は終了する。

注目オブジェクト領域の種類が「撮影画像」または「描画画像」である場合には（Ｓ２１５：Ｙｅｓ）、ステップＳ２２０ａで、特性情報決定部Ｍ１１５（図１）は、注目オブジェクト領域のバンディング推定値ＢＥを決定する。画質優先モードでは、図１０で説明したように、オブジェクト領域に応じて変化するバンディング推定値ＢＥを決定する。本実施例では、特性情報決定部Ｍ１１５は、色数ＣＮ（図１０（Ａ））に応じてバンディング推定値ＢＥを決定する。

ステップＳ２２５では、パラメータ決定部Ｍ１２０は、バンディング推定値ＢＥを利用することによって、注目オブジェクト領域に適用すべき大ドット閾値Ｔｈ３を決定する。パラメータ決定部Ｍ１２０は、図９の対応関係に従って、大ドット閾値Ｔｈ３を決定する（総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔの代わりに、バンディング推定値ＢＥが利用される）。

ステップＳ２２７では、パラメータ決定部Ｍ１２０は、隣接部分の処理を行う。図１２（Ａ）は、隣接部分の処理のフローチャートである。図１２（Ｂ）は、隣接部分の処理の概略図である。パラメータ決定部Ｍ１２０は、注目オブジェクト領域内の画素毎に、処理済オブジェクト領域と隣接する部分のための処理を行う。ステップＳ３１０では、パラメータ決定部Ｍ１２０は、注目オブジェクト領域内の全ての画素の処理が終了したか否かを判断する。未処理の画素が残っている場合には（Ｓ３１０：Ｎｏ）、パラメータ決定部Ｍ１２０は、ステップＳ３１５に移行する。

ステップＳ３１５では、パラメータ決定部Ｍ１２０は、未処理の画素の中から１つの画素を注目画素として選択し、注目画素が、注目オブジェクト領域に隣接する処理済オブジェクト領域から遠いか否かを判断する。本実施例では、パラメータ決定部Ｍ１２０は、注目オブジェクト領域に隣接する処理済オブジェクト領域と注目画素との間の最短距離（以下「隣接距離」と呼ぶ）が、所定距離より大きい場合に、遠いと判断する。ここで、所定距離は、Ｌ画素（Ｌは２以上の整数）である。

図１２（Ｂ）には、オブジェクト領域ＯＡ１、ＯＡ２、ＯＡ３と、注目画素Ｐｉ１、Ｐｉ２、Ｐｉ３と、隣接距離Ｄｉ１、Ｄｉ２と、部分領域ＳＡ１、ＳＡ２、ＳＡ３と、が示されている。第１と第２のオブジェクト領域ＯＡ１、ＯＡ２は、処理済オブジェクト領域であり、第３オブジェクト領域ＯＡ３は、注目オブジェクト領域である。第１オブジェクト領域ＯＡ１は、第３オブジェクト領域ＯＡ３の上端（第１方向Ｄｘの反対方向側の端）と接している。第２オブジェクト領域ＯＡ２は、第３オブジェクト領域ＯＡ３の左端（第２方向Ｄｙの反対方向側の端）と接している。

第１部分領域ＳＡ１と第２部分領域ＳＡ２と第３部分領域ＳＡ３とは、第３オブジェクト領域ＯＡ３の一部の領域である。第１部分領域ＳＡ１は、第１オブジェクト領域ＯＡ１からの距離が所定距離（Ｌ画素）以下の領域である。第２部分領域ＳＡ２は、第２オブジェクト領域ＯＡ２からの距離が所定距離（Ｌ画素）以下の領域である。第３部分領域ＳＡ３は、第１オブジェクト領域ＯＡ１からの距離と第２オブジェクト領域ＯＡ２からの距離とのいずれもが、所定距離（Ｌ画素）以下の領域である。

第１注目画素Ｐｉ１は、第１部分領域ＳＡ１内の画素である。第１隣接距離Ｄｉ１は、第１注目画素Ｐｉ１の隣接距離であり、第１オブジェクト領域ＯＡ１（２つのオブジェクト領域ＯＡ１、ＯＡ３の境界ＢＢ１）から第１注目画素Ｐｉ１までの最短距離である。第２注目画素Ｐｉ２は、第２部分領域ＳＡ２内の画素である。第２隣接距離Ｄｉ２は、第２注目画素Ｐｉ２の隣接距離であり、第２オブジェクト領域ＯＡ２（２つのオブジェクト領域ＯＡ２、ＯＡ３の境界ＢＢ２）から第２注目画素Ｐｉ２までの最短距離である。第３注目画素Ｐｉ３は、第１オブジェクト領域ＯＡ１と第２オブジェクト領域ＯＡ２とのいずれからも遠い位置にある画素である。

第１値Ｔｈ３１は、第１オブジェクト領域ＯＡ１の大ドット閾値である。第２値Ｔｈ３２は、第２オブジェクト領域ＯＡ２の大ドット閾値である。第３値Ｔｈ３３は、第３オブジェクト領域ＯＡ３の大ドット閾値である。

図１２のステップＳ３１５では、隣接距離が所定距離（Ｌ画素）よりも大きい場合には（Ｓ３１５：Ｙｅｓ）、パラメータ決定部Ｍ１２０は、注目画素に適用すべき大ドット閾値として、図１１のステップＳ２２５で決定された大ドット閾値を、設定する（Ｓ３２０）。例えば、図１２（Ｂ）の第３注目画素Ｐｉ３の大ドット閾値は、ステップＳ２２５で決定された大ドット閾値に設定される。

隣接距離が所定距離以下である場合には（Ｓ３１５：Ｎｏ）、パラメータ決定部Ｍ１２０は、注目画素に適用すべき大ドット閾値を、隣接する処理済オブジェクト領域の大ドット閾値から、注目オブジェクト領域の大ドット閾値まで、隣接距離に比例して変化するように、算出する（Ｓ３３０）。例えば、図１２（Ｂ）の第１注目画素Ｐｉ１の大ドット閾値Ｔｈ３は、以下の式で算出される。
Ｔｈ３＝（１−Ｄｉ１／Ｌ）＊Ｔｈ３１ ＋ （Ｄｉ１／Ｌ）＊Ｔｈ３３

このように、第１部分領域ＳＡ１では、注目画素の大ドット閾値Ｔｈ３は、第１オブジェクト領域ＯＡ１に近いほど第１値Ｔｈ３１に近く、かつ、第１オブジェクト領域ＯＡ１から遠いほど第３値Ｔｈ３３に近くなるように、複数の段階を経て変化する。隣接距離がゼロである場合には、大ドット閾値Ｔｈ３は、第１値Ｔｈ３１と同じである。隣接距離が所定距離（Ｌ画素）である場合には、大ドット閾値Ｔｈ３は、第３値Ｔｈ３３と同じである。従って、第１オブジェクト領域ＯＡ１から第３オブジェクト領域ＯＡ３まで画素を辿る場合に、大ドット閾値Ｔｈ３は、複数の段階を経て変化する。すなわち、第１オブジェクト領域ＯＡ１と第３オブジェクト領域ＯＡ３との間で、大ドット閾値Ｔｈ３が急激に変化することを抑制できる。この結果、第１オブジェクト領域ＯＡ１と第３オブジェクト領域ＯＡ３との間で大ドット閾値Ｔｈ３が切り替わる境界が目立つ可能性を低減できる。具体的には、大ドットの密度が第１オブジェクト領域ＯＡ１と第３オブジェクト領域ＯＡ３との間で急激に変化する可能性を、低減できる。

第２注目画素Ｐｉ２の大ドット閾値Ｔｈ３についても、同様に決定される。すなわち、第２部分領域ＳＡ２では、注目画素の大ドット閾値Ｔｈ３は、第２オブジェクト領域ＯＡ２に近いほど第２値Ｔｈ３２に近く、かつ、第２オブジェクト領域ＯＡ２から遠いほど第３値Ｔｈ３３に近くなるように、複数の段階を経て変化する。隣接距離がゼロである場合には、大ドット閾値Ｔｈ３は、第２値Ｔｈ３２と同じである。隣接距離が所定距離（Ｌ画素）である場合には、大ドット閾値Ｔｈ３は、第３値Ｔｈ３３と同じである。

第３部分領域ＳＡ３の画素のための大ドット閾値としては、隣接する２つの処理済オブジェクト領域ＯＡ１、ＯＡ２の閾値Ｔｈ３１、Ｔｈ３２を利用することによって得られる種々の値を採用可能である。例えば、第１部分領域ＳＡ１と同様に算出される閾値と、第２部分領域ＳＡ２と同様に算出される閾値と、の平均値を採用可能である。

処理済オブジェクト領域が、注目オブジェクト領域の右または下に隣接する場合も、同様に、パラメータ（大ドット閾値）が決定される。

以上のように、パラメータ決定部Ｍ１２０は、注目オブジェクト領域内の画素毎に、大ドット閾値を決定する。全ての画素の大ドット閾値を決定したことに応じて、パラメータ決定部Ｍ１２０は、図１２の処理（すなわち、図１１のステップＳ２２７）を終了する。

注目オブジェクト領域の種類が「文字画像」である場合には（図１１：Ｓ２１５：Ｎｏ）、ステップＳ２３５で、パラメータ決定部Ｍ１２０は、注目オブジェクト領域に適用すべき大ドット閾値として、標準の大ドット閾値を選択する。標準の大ドット閾値は、例えば、大ドットのドット階調値Ｖｂ３と同じ値である。

注目オブジェクト領域の大ドット閾値の決定の後、処理は、ステップＳ２１０に戻る。全てのオブジェクト領域の大ドット閾値が決定された場合には（Ｓ２１０：Ｙｅｓ）、図１１の処理は終了する。印刷データ生成部Ｍ１２５は、決定された大ドット閾値を利用することによって、ハーフトーン処理（図１：Ｓ４０）を実行する。なお、印刷データ生成部Ｍ１２５は、背景領域（例えば、図７（Ａ）の背景領域ＢＡ）では、標準の大ドット閾値を利用する。

このように、画質優先モードでは、オブジェクト領域毎に、オブジェクト領域に適した大ドット閾値Ｔｈ３が決定され、各オブジェクト領域に対して、オブジェクト領域毎に決定された大ドット閾値Ｔｈ３を利用して、ハーフトーン処理が行われる。従って、対象画像データが種々の種類の複数のオブジェクトを含む場合であっても、オブジェクト領域毎のバンディングの可能性に適したハーフトーン処理を実行することができる。従って、適切なバンディング抑制を実現することができる。

また、画質優先モードでは、隣接部分の処理（図１１：Ｓ２２７）が実行されるので、２つのオブジェクト領域が互いに接する部分において、大ドット閾値が切り替わる境界が目立つ可能性を低減できる。ただし、このような隣接部分の処理を省略してもよい。

なお、オブジェクト領域の種類に拘わらずに、ステップＳ２２０ａ、Ｓ２２５、Ｓ２２７で、全てのオブジェクト領域の大ドット閾値Ｔｈ３を決定してもよい。

［Ａ３．部分的画質優先モード］
図１３は、部分的画質優先モード（図５：Ｓ１３０）のフローチャートである。部分的画質優先モードでは、ユーザの指示に応じて、画質優先モードで処理されるオブジェクト領域と、速度優先モードで処理されるオブジェクト領域とが、決定される。ステップＳ４００では、領域分類部Ｍ１３０（図１）は、ユーザの指示を利用することによって、オブジェクト領域を、第１区分と第２区分とのいずれかに分類する。第１区分は、画質優先モードの区分であり、第２区分は、速度優先モードの区分である。

領域分類部Ｍ１３０は、ユーザの指示を受けるための画面を表示部１８０（図１）に表示する。図１４は、表示画面の例を示す説明図である。図１４（Ａ）の表示画面ＵＩａは、対象画像ＴＩから検出されたオブジェクト領域を表している。図１４（Ａ）の例では、５つのオブジェクト領域ＯＡ１１〜ＯＡ１５が検出されている。また、表示画面ＵＩａには、選択枠ＵＡ１、ＵＡ２も示されている。ユーザは、操作部１７０を操作することによって、選択枠の移動、変形、追加、削除を、行うことができる。領域分類部Ｍ１３０は、選択枠で囲まれるオブジェクト領域を、第１区分に分類し、他のオブジェクト領域を、第２区分に分類する。なお、この表示画面ＵＩａを採用する場合には、図１３のステップＳ４００で、オブジェクト領域検出部Ｍ１１０が、オブジェクト領域を検出する。領域分類部Ｍ１３０は、検出結果を利用することによって、表示画面ＵＩａを表示部１８０に表示する。このような表示画面ＵＩａを採用すれば、ユーザは、オブジェクトの分類を、容易に行うことができる。

領域分類部Ｍ１３０は、図１４（Ａ）の表示画面ＵＩａに限らず、他の表示画面を表示部１８０に表示してもよい。図１４（Ｂ）は、表示画面の別の実施例を示す説明図である。図示された表示画面ＵＩｂは、オブジェクト領域のサイズ（例えば、画素の総数）の閾値を調整するスライダーＳＤを表している。ユーザは、表示部１８０を操作することによって、スライダーＳＤを移動させることができる。領域分類部Ｍ１３０は、スライダーＳＤによって表される閾値よりもサイズが大きいオブジェクト領域を、第１区分に分類し、残りのオブジェクト領域を、第２区分に分類する。

図１３の次のステップＳ４１０では、分類結果に応じたパラメータ決定が行われる。パラメータ決定部Ｍ１２０は、第１区分に分類されたオブジェクト領域に対しては、画質優先モード（図１１）に従って、大ドット閾値Ｔｈ３を決定する（ステップＳ４１４）。パラメータ決定部Ｍ１２０は、第２区分に分類されたオブジェクト領域に対しては、速度優先モード（図６）に従って、大ドット閾値Ｔｈ３を決定する。

以上のように、パラメータ決定部Ｍ１２０が大ドット閾値Ｔｈ３を決定したことに応じて、図１３の処理は終了する。印刷データ生成部Ｍ１２５は、決定された大ドット閾値Ｔｈ３を利用することによって、ハーフトーン処理（図１：Ｓ４０）を実行する。なお、印刷データ生成部Ｍ１２５は、背景領域（例えば、図７（Ａ）の背景領域ＢＡ）では、標準の大ドット閾値を利用する。

このように、部分的画質優先モードでは、ユーザの指示を利用することによって分類された第１区分のオブジェクト領域に対しては、画質優先モードに従って大ドット閾値Ｔｈ３が決定されるので、オブジェクト領域毎のバンディングの可能性に適したハーフトーン処理を、ユーザの要望に合わせて実現することができる。また、ユーザの指示を利用することによって分類された第２区分のオブジェクト領域に関しては、速度優先モードに従って決定された共通の大ドット閾値Ｔｈ３（第２区分のオブジェクト領域に共通の大ドット閾値Ｔｈ３）が決定されるので、処理を簡素化できる。

以上のように、第１実施例では、大ドット閾値Ｔｈ３として、バンディング推定値ＢＥに応じて変化する値が決定されるので、バンディングの可能性に適したハーフトーン処理を実行することができる。従って、適切なバンディング抑制を実現することができる。また、第１実施例では、図５で説明したように、ユーザの指示に応じて動作モードが選択されるので、ユーザの要望に適したバンディング抑制を実現することができる。

［Ｂ．第２実施例］
図１５は、速度優先モードの別の実施例のフローチャートである。図１５の処理は、図６の処理の代わりに、採用可能である。図６の処理とは異なり、図１５の処理では、文字画像と識別されたオブジェクト領域においては、標準の大ドット閾値が利用される。また、撮影画像または描画画像と識別されたオブジェクト領域においては、撮影画像または描画画像と識別されたオブジェクト領域のバンディング推定値ＢＥを利用して、大ドット閾値Ｔｈ３が決定される。

図１５では、図６のステップと同じステップに、同じ符号が付されている。ステップＳ２００、Ｓ２０５、Ｓ２１０、Ｓ２１５、Ｓ２２０は、図６のステップＳ２００、Ｓ２０５、Ｓ２１０、Ｓ２１５、Ｓ２２０と、それぞれ同じである。本実施例では、図６のステップＳ２３０は、省略されている。すなわち、文字画像と識別されたオブジェクト領域のバンディング推定値ＢＥの決定は、省略される。

全てのオブジェクト領域の処理が終了した場合には（Ｓ２１０：Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ２４０ｂに移行する。ステップＳ２４０ｂでは、平均特性情報算出部Ｍ１１６（図１）は、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔを算出する。本実施例では、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔは、撮影画像および描画画像のオブジェクト領域のバンディング推定値ＢＥの、重み付き平均値である。重みは、各オブジェクト領域のサイズ（面積）である。

ステップＳ２４５ｂでは、パラメータ決定部Ｍ１２０は、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔを利用することによって、撮影画像および描画画像のオブジェクト領域のための大ドット閾値Ｔｈ３を決定する。大ドット閾値Ｔｈ３は、図６のステップＳ２４５と同様に、決定される。

ステップＳ２５０ｂでは、パラメータ決定部Ｍ１２０は、他のオブジェクト領域（文字画像のオブジェクト領域、および、背景領域ＢＡ）に適用すべき大ドット閾値Ｔｈ３として、標準の大ドット閾値Ｔｈ３を設定する。

以上のように、パラメータ決定部Ｍ１２０（図１）が大ドット閾値Ｔｈ３を決定したことに応じて、図１５の処理は終了する。印刷データ生成部Ｍ１２５は、決定された大ドット閾値Ｔｈ３を利用することによって、ハーフトーン処理（図１：Ｓ４０）を実行する。

このように、特性情報決定部Ｍ１１５は、オブジェクト領域の全種類のうちの特定の一部の種類のオブジェクト領域に関して、オブジェクト領域毎にバンディング推定値ＢＥを決定し、他の種類についてはバンディング推定値ＢＥを決定しなくてもよい。平均特性情報算出部Ｍ１１６は、特定の一部の種類のオブジェクト領域のバンディング推定値ＢＥを利用して、総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔを算出してもよい。パラメータ決定部Ｍ１２０は、このように算出された総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔを利用して、共通の大ドット閾値Ｔｈ３を決定してよい。印刷データ生成部Ｍ１２５は、決定された共通の大ドット閾値Ｔｈ３を利用することによって、特定の一部の種類のオブジェクト領域のハーフトーン処理を実行してもよい。ここで、特定の一部の種類としては、他の種類と比べてバンディングの可能性が高いと考えられる種類を採用することが好ましい。例えば、種類の選択肢が「撮影画像」と「描画画像」と「文字画像」とである場合には、「撮影画像」と「描画画像」との少なくとも一方を、特定の種類として採用することが好ましい。こうすれば、バンディングの可能性が高いオブジェクト領域に適したハーフトーン処理を実現できる。なお、特定の一部の種類のオブジェクト領域のバンディング推定値ＢＥを利用することで決定された大ドット閾値Ｔｈ３を、全ての種類のオブジェクト領域に適用してもよい。また、図６の実施例のように、全ての種類のオブジェクト領域のバンディング推定値ＢＥから決定された大ドット閾値Ｔｈ３を、全ての種類のオブジェクト領域に適用してもよい。

Ｃ．変形例：
（１）上記各実施例において、オブジェクト領域の検出方法としては、種々の方法を採用可能である。例えば、色の変化の小さい均一な領域を背景領域として採用し、残りの領域をオブジェクト領域として採用してもよい。また、オブジェクト領域の形状は、矩形に限らず、種々の形状であってよい。

（２）上記各実施例と各変形例とにおいて、オブジェクト領域の種類を識別する方法としては、図７（Ｂ）、図７（Ｃ）の方法に限らず、他の種々の方法を採用可能である。例えば、文字のパターンマッチングを利用することによって、文字画像を識別してもよい。

（３）ハーフトーン処理の方法としては、誤差拡散法に従う方法に限らず、他の種々の方法を採用可能である。例えば、いわゆるディザマトリクスを利用するハーフトーン処理を採用してもよい。「大ドット」と「中ドット」と「小ドット」と「ドット無し」との４つのドット形成状態を利用可能な場合には、大ドット用のディザマトリクスと、中ドット用のディザマトリクスと、小ドット用のディザマトリクスと、を利用することによって、ハーフトーン処理を実現することができる。例えば、元の階調値が０〜２５５の２５６階調で表されると仮定する。元の階調値が０〜８４の範囲内の場合には、元の階調値と小ドット用のディザマトリクスとを比較することによって、小ドットの有無を決定する。元の階調値が８５〜１７０の範囲内の場合には、元の階調値と中ドット用のディザマトリクスとを比較することによって、中ドットの有無を決定する。元の階調値が１７１〜２５５の範囲内の場合には、元の階調値と大ドット用のディザマトリクスとを比較することによって、大ドットの有無を決定する。こうすることによって、適切なハーフトーン処理を実現できる。

ディザマトリクスを利用するハーフトーン処理を採用する場合には、ディザマトリクスを、バンディング推定値ＢＥまたは総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔを利用して決定すればよい。バンディングの可能性が高い場合には、大ドットのディザマトリクスの閾値を小さくし、小ドットのディザマトリクスの閾値と中ドットのディザマトリクスの閾値とを大きくすればよい。バンディングの可能性が低い場合には、大ドットのディザマトリクスの閾値を大きくし、小ドットのディザマトリクスの閾値と中ドットのディザマトリクスの閾値とを小さくすればよい。

（４）ドット形成状態としては、「大ドット」と「中ドット」と「小ドット」と「ドット無し」との４つの状態に限らず、種々の状態を採用可能である。一般には、ドットの無い状態と、図４（Ａ）で説明した中ドットｄｔＭのようなサイズを有する第１ドットが形成される状態と、図４（Ｂ）で説明した大ドットｄｔＬのようなサイズを有する第２ドットが形成される状態と、を含む複数の状態を採用可能である。例えば、第２ドット（大ドットｄｔＬ）よりも大きいドットを利用可能であってもよい。いずれの場合も、バンディング推定値ＢＥまたは総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔによって表されるバンディングの可能性が高い場合には、単位面積当たりの第２ドットの数を増大することによって、バンディングの可能性を低減できる。バンディング推定値ＢＥまたは総合バンディング推定値ＢＥ＿Ｔによって表されるバンディングの可能性が低い場合には、単位面積当たりの第２ドットの数の低減と、第２ドットよりも小さいドットの数の増加とによって、粒状性を向上できる。

（５）上記各実施例と各変形例とにおいて、パラメータ決定処理（図１：Ｓ９０）で利用される対象画像データは、ラスタライズによって生成されるビットマップデータに限らず、印刷対象である種々の画像データを採用可能である。例えば、入力画像データを対象画像データとして採用してもよい。また、色変換処理またはキャリブレーションによって得られるＣＭＹＫの画像データを、対象画像データとして採用してもよい。

（６）上記各実施例と各変形例とにおいて、「速度優先モード」と「画質優先モード」と「部分的画質優先モード」とから任意に選択された一部のモードのみが、制御装置１００に実装されてもよい。実装されるモードが１つの場合には、モード選択部Ｍ１３５を省略できる。

（７）上記各実施例と各変形例とにおいて、制御装置１００は、画像処理装置の例である。また、上記各実施例と各変形例とにおいて、制御装置１００と印刷実行部２００とが、互いに異なる筐体に収容された独立の装置として、実現されてもよい。

（８）上記各実施例と各変形例とにおいて、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部あるいは全部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。例えば、図１の印刷データ生成部Ｍ１２５の機能を、論理回路を有する専用のハードウェア回路によって実現してもよい。

また、本発明の機能の一部または全部がソフトウェアで実現される場合には、そのソフトウェア（コンピュータプログラム）は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（例えば、一時的ではない記録媒体）に格納された形で提供することができる。「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」は、メモリーカードやＣＤ−ＲＯＭのような携帯型の記録媒体に限らず、各種ＲＯＭ等のコンピュータ内の内部記憶装置や、ハードディスクドライブ等のコンピュータに接続されている外部記憶装置も含んでいる。

以上、実施例、変形例に基づき本発明について説明してきたが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれる。

１００...制御装置、１１０...ＣＰＵ、１２０...揮発性メモリ、１３０...不揮発性メモリ、１３２...プログラム、１３６...誤差マトリクス、１７０...操作部、１８０...表示部、１９０...通信部、２００...印刷実行部、９００...プリンタ、Ｍ１００...印刷制御部、Ｍ１１０...オブジェクト領域検出部、Ｍ１１２...オブジェクト種類識別部、Ｍ１１５...特性情報決定部、Ｍ１１６...平均特性情報算出部、Ｍ１２０...パラメータ決定部、Ｍ１２５...印刷データ生成部、Ｍ１３０...領域分類部、Ｍ１３５...モード選択部、ＥＢ...誤差バッファ

Claims (11)

1. 印刷のための画像処理を行う画像処理装置であって、
   印刷対象である対象画像データから、第１オブジェクトを表す第１オブジェクト領域と、第２オブジェクトを表す第２オブジェクト領域と、を含む複数のオブジェクト領域を検出するオブジェクト領域検出部と、
   前記オブジェクト領域毎に、前記オブジェクト領域の印刷済画像にバンディングが生じる可能性に関連する情報である特性情報を決定する特性情報決定部であって、前記第１オブジェクト領域の第１特性情報と、前記第２オブジェクト領域の第２特性情報と、を含む複数の特性情報を決定する前記特性情報決定部と、
   前記第１特性情報と前記第２特性情報との両方を利用して、前記第２オブジェクト領域の印刷画素毎のドットの形成状態を決定するハーフトーン処理で利用されるパラメータを決定するパラメータ決定部と、
   前記決定されたパラメータを利用することによって、前記第２オブジェクト領域に対して前記ハーフトーン処理を実行するハーフトーン処理部と、
   を備える、画像処理装置。
   
2. 印刷のための画像処理を行う画像処理装置であって、
   印刷対象である対象画像データから、第１オブジェクトを表す第１オブジェクト領域と、第２オブジェクトを表す第２オブジェクト領域と、を含む複数のオブジェクト領域を検出するオブジェクト領域検出部と、
   前記オブジェクト領域毎に、前記オブジェクト領域の印刷済画像にバンディングが生じる可能性に関連する情報である特性情報を決定する特性情報決定部と、
   印刷画素毎のドットの形成状態を決定するハーフトーン処理で利用されるパラメータとして、前記特性情報に応じて変化するパラメータを決定するパラメータ決定部と、
   前記決定されたパラメータを利用することによって、前記ハーフトーン処理を実行するハーフトーン処理部と、
   を備え、
   前記特性情報決定部と前記パラメータ決定部と前記ハーフトーン処理部とは、それぞれ、複数の動作モードを有し、
   前記画像処理装置は、さらに、
   前記特性情報決定部と前記パラメータ決定部と前記ハーフトーン処理部とのそれぞれの動作モードを、ユーザの指示に応じて選択する、モード選択部を含む、
   画像処理装置。
3. 請求項１または２に記載の画像処理装置であって、
   前記特性情報決定部は、前記オブジェクト領域のサイズと、前記オブジェクト領域で利用される色の総数と、前記オブジェクト領域における彩度と、のうちの少なくとも１つを利用することによって、前記特性情報を決定する、
   画像処理装置。
4. 請求項１ないし３のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記オブジェクト領域で表されるオブジェクトの種類を識別するオブジェクト種類識別部と、
   前記オブジェクト領域毎に決定される複数の前記特性情報を、対応する前記オブジェクト領域のサイズによって重み付けを行って平均化することにより、平均特性情報を算出する平均特性情報算出部と、をさらに備え、
   前記パラメータ決定部は、
   前記パラメータの決定処理として第１パラメータ決定処理を実行可能であり、
   前記第１パラメータ決定処理では、前記平均特性情報を利用して前記パラメータを決定し、
   前記ハーフトーン処理部は、
   前記ハーフトーン処理として第１ハーフトーン処理を実行可能であり、
   前記第１ハーフトーン処理では、全部または一部の種類である所定の種類と識別された前記オブジェクト領域に対して、前記決定されたパラメータを利用することによって前記ハーフトーン処理を実行する、
   画像処理装置。
5. 請求項１ないし４のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記パラメータ決定部は、
   前記パラメータの決定処理として第２パラメータ決定処理を実行可能であり、
   前記第２パラメータ決定処理では、前記オブジェクト領域毎に、前記特性情報を利用して前記パラメータを決定し、
   前記ハーフトーン処理部は、
   前記ハーフトーン処理として第２ハーフトーン処理を実行可能であり、
   前記第２ハーフトーン処理では、前記各オブジェクト領域に対して、前記オブジェクト領域毎に決定された前記パラメータを利用することによって、前記ハーフトーン処理を実行する、
   画像処理装置。
6. 請求項５に記載の画像処理装置であって、
   前記パラメータ決定部は、前記第２パラメータ決定処理では、前記第１オブジェクト領域に前記第２オブジェクト領域が隣接する場合に、前記第２オブジェクト領域中の前記第１オブジェクト領域と接する一部の領域において、前記パラメータを、前記第１オブジェクト領域に近いほど前記第１オブジェクト領域のために決定された前記第１パラメータに近く、かつ、前記第１オブジェクト領域から遠いほど前記第２オブジェクト領域のために決定された前記第２パラメータに近くなるように、前記第１パラメータから前記第２パラメータまで複数の段階を経て変化させる、
   画像処理装置。
7. 請求項１ないし６のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに、
   前記オブジェクト領域検出部によって検出されたオブジェクト領域を、ユーザの指示を利用することによって、オブジェクト領域毎に、第１区分と第２区分とを含む複数の区分のいずれかに分類する領域分類部を含み、
   前記パラメータ決定部は、
   前記パラメータの決定処理として第３パラメータ決定処理を実行可能であり、
   前記第３パラメータ決定処理では、
   前記第１区分のオブジェクト領域に対しては、前記オブジェクト領域毎に、前記特性情報を利用して前記パラメータを決定し、
   前記第２区分のオブジェクト領域に対しては、前記第２区分の全部または一部の種類である所定の種類のオブジェクト領域に共通のパラメータを決定し、
   前記ハーフトーン処理部は、
   前記ハーフトーン処理として第３ハーフトーン処理を実行可能であり、
   前記第３ハーフトーン処理では、
   前記第１区分のオブジェクト領域に対しては、前記第１区分のオブジェクト領域毎に、決定された前記パラメータを利用することによってハーフトーン処理を実行し、
   前記第２区分の前記所定の種類のオブジェクト領域に対しては、前記決定された共通のパラメータを利用することによってハーフトーン処理を実行する、
   画像処理装置。
8. 請求項１ないし７のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記ハーフトーン処理は、各印刷画素のドット形成状態を、ドットを形成しないドット無状態と、ドットを形成する複数のドット有状態であって、第１ドットを形成する第１ドット有状態と、前記第１ドットよりも大きい第２ドットを形成する第２ドット有状態と、を含む互いに大きさが異なる複数のドット有状態と、の中から決定する処理であり、
   前記パラメータは、単位面積当たりの前記第２ドット有状態の印刷画素の数を制御するパラメータであり、
   前記パラメータ決定部は、前記特性情報によって示される前記バンディングが生じる可能性が高いほど、前記第２ドット有状態の印刷画素の数が多くなるように、前記パラメータを決定する、
   画像処理装置。
9. 請求項８に記載の画像処理装置であって、
   前記ハーフトーン処理は、
   注目印刷画素の階調値と、前記注目印刷画素の周辺に位置する周辺印刷画素で得られる誤差値と、前記誤差値に付与される重みであって前記注目印刷画素に対する前記周辺印刷画素の相対的な位置毎に決定される重みと、前記ドット形成状態毎に決定される閾値と、を用いて、前記注目印刷画素のドット形成状態と、前記注目印刷画素の前記ドット形成状態に応じた前記注目印刷画素の誤差値と、を決定する処理を含み、
   前記パラメータは、前記第２ドット有状態に対応付けられる前記閾値である、
   画像処理装置。
10. 印刷対象である対象画像データから、第１オブジェクトを表す第１オブジェクト領域と、第２オブジェクトを表す第２オブジェクト領域と、を含む複数のオブジェクト領域を検出する機能と、
    前記オブジェクト領域毎に、前記オブジェクト領域の印刷済画像にバンディングが生じる可能性に関連する情報である特性情報を決定する機能であって、前記第１オブジェクト領域の第１特性情報と、前記第２オブジェクト領域の第２特性情報と、を含む複数の特性情報を決定する前記機能と、
    前記第１特性情報と前記第２特性情報との両方を利用して、前記第２オブジェクト領域の印刷画素毎のドットの形成状態を決定するハーフトーン処理で利用されるパラメータを決定する機能と、
    前記決定されたパラメータを利用することによって、前記第２オブジェクト領域に対して前記ハーフトーン処理を実行する機能と、
    をコンピュータに実現させるためのプログラム。
    
11. 印刷対象である対象画像データから、第１オブジェクトを表す第１オブジェクト領域と、第２オブジェクトを表す第２オブジェクト領域と、を含む複数のオブジェクト領域を検出する機能と、
    前記オブジェクト領域毎に、前記オブジェクト領域の印刷済画像にバンディングが生じる可能性に関連する情報である特性情報を決定する機能と、
    印刷画素毎のドットの形成状態を決定するハーフトーン処理で利用されるパラメータとして、前記特性情報に応じて変化するパラメータを決定する機能と、
    前記決定されたパラメータを利用することによって、前記ハーフトーン処理を実行する機能と、
    をコンピュータに実現させるためのプログラムであり、
    前記特性情報を決定する機能と前記パラメータを決定する機能と前記ハーフトーン処理を実行する機能とは、それぞれ、複数の動作モードを有し、
    前記プログラムは、さらに、
    前記特性情報を決定する機能と前記パラメータを決定する機能と前記ハーフトーン処理を実行する機能とのそれぞれの動作モードを、ユーザの指示に応じて選択する機能を、コンピュータに実現させる、
    プログラム。

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