WO2007010757A1

WO2007010757A1 - ディザマトリクス生成装置、印刷物、ディザマトリクス生成方法、プログラムおよび画像処理装置

Info

Publication number: WO2007010757A1
Application number: PCT/JP2006/313556
Authority: WO
Inventors: Hitoshi Yamakado
Original assignee: Seiko Epson Corporation
Priority date: 2005-07-21
Filing date: 2006-07-07
Publication date: 2007-01-25
Also published as: CN101223770A; TW200714027A; US20070019241A1; JP4020132B2; US7973976B2; JP2007028495A; KR20080021838A; EP1916836A1; KR100918906B1

Abstract

本発明は、複数のドットを有するマトリクスのうち、所定のサイズおよび数のドットから構成されるクラスタ部を生成するクラスタ部生成手段と、前記マトリクスのうち、前記クラスタ部以外の空き領域を特定する空き領域特定手段と、前記空き領域特定手段により特定された空き領域のうち、前記クラスタ部より小さいサイズおよび少ない数のドットから構成されるサブクラスタ部を生成するサブクラスタ部生成手段と、前記クラスタ部、前記サブクラスタ部、それ以外の分散ディザ部の順番でディザ値が大きくなるようにディザ値を割り当てディザマトリクスを生成するディザ値割当手段とを有するディザマトリクス生成装置を提供する。

Description

明細書

ディザマトリクス生成装置、印刷物、ディザマトリクス生成方法、プログラムおよび画像処理装置

技術分野

[0001] 本発明は、いわゆるバンデイングの発生を抑制することのできる画像処理技術に関する。

背景技術

[0002] インクジェットプリンタ等、液滴吐出機構を有する画像形成装置は、高速な印刷 (画像形成）を実現するため、インク (液滴）を吐出するノズルを複数有している。複数のノズルは印刷ヘッドに搭載される。インクジェットプリンタは、用紙を移動させ (紙送り）、かつ印刷ヘッドを紙送り方向と直行する方向に走査しながらインクの吐出を行うことにより用紙上に画像を形成する（このようなプリンタを「マルチパス型プリンタ」という）。マルチパス型プリンタは、 2方向の走査を必要とするため印刷速度に限界がある。そこで、印刷速度の改善が望まれている。

[0003] 印刷の高速ィヒを行う手段のひとつとして、印刷ヘッドの走査方向を 1方向（紙送り方向のみ）にすることが考えられる。 1方向の走査のみで印刷を行うためには、印刷へッドのサイズを用紙 (記録材)の幅以上にする必要がある。このように用紙幅以上のサイズのヘッドを有するプリンタは、一般にラインヘッド型プリンタと呼ばれている。ラインヘッド型プリンタの印刷ヘッドにぉ、ては、すべてのノズルが一定の間隔で配列されることが望ましい。しかし、製造技術の観点から、ノズル間隔を完全に均一にすることはできない。このようにノズル間隔にばらつきがあると、用紙上に形成されるドットの位置は理想的な位置カゝらずれてしまう。また、製造誤差によって一部のノズルのインクの吐出方向が傾、てしまったり、ノズルの位置が理想位置と外れた位置に配置されたりしてしまい、そのノズルで形成されるドットが目標点よりもずれてしまうといった、所謂「飛行曲がり現象」が発生してしまうことがある。この場合も同様に用紙上に形成されるドットの位置は理想的な位置からずれてしまう。特にラインヘッド型プリンタのように 1方向の走査のみで画像形成を行う画像形成装置においては、走査方向に対し、ドット間隔の広、ところは白いスジ力ドット間隔の狭、ところは濃、スジが発生してしまう。このような現象は「バンデイング現象」と呼ばれる。

[0004] バンデイング現象を抑制するために、多値画像を 2値化する際の表現手法として、 V、わゆる「集中ディザ」（「網点ディザ」 t ヽぅ場合もある）と「分散ディザ」の両方の特徴を有するディザマトリクスを用いて 2値ィ匕処理を行う方法がある（例えば、特許文献 1 参照)。特許文献 1には、マトリクス内に分散するようにドットシードを配置し、そのドットシードの周囲にドットクラスタを成長させるディザマトリクス生成方法が開示されている。

特許文献 1 :特表 2004— 531982号公報

発明の開示

発明が解決しょうとする課題

[0005] 特許文献 1に記載の技術によれば、ドットシードの周辺にドットクラスタ (集中ドット部

)を成長させるようにディザマトリクスが設計される。このため、このディザマトリクスを用いて形成される画像は集中ドット部が目立つものとなり、粒状性の観点から画質がよくないという問題があった。

[0006] 本発明は上述の事情に鑑みてなされたものであり、粒状性とバンデイング対策のバランスの取れた印刷結果を得るためのディザマトリクスの生成技術、およびこのディザマトリクスを用いた画像形成技術を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

[0007] 上述の課題を解決するため、本発明は、複数のドットを有するマトリクスのうち、所定のサイズおよび数のドットから構成されるクラスタ部を生成するクラスタ部生成手段と、前記マトリクスのうち、前記クラスタ部以外の空き領域を特定する空き領域特定手段と、前記空き領域特定手段により特定された空き領域のうち、前記クラスタ部より小さいサイズおよび少ない数のドットから構成されるサブクラスタ部を生成するサブクラスタ部生成手段と、前記クラスタ部、前記サブクラスタ部、それ以外の分散ディザ部の順番でディザ値が大きくなるようにディザ値を割り当てディザマトリクスを生成するディザ値割当手段とを有するディザマトリクス生成装置を提供する。

このディザマトリクス生成装置によれば、集中ディザおよび分散ディザ双方の特徴を兼ね備えたディザマトリクスを生成することができる。

[0008] 好ま、態様にぉ、て、このディザマトリクス生成装置は、前記クラスタ部生成手段力前記マトリクスにおいて前記クラスタ部がブルーノイズパターンとなるように前記クラスタ部を生成してもよい。

このディザマトリクス生成装置によれば、人間の視覚上目立たないようにクラスタ部が配置されたディザマトリクスを得ることができる。

[0009] 別の好ま、態様にぉ、て、このディザマトリクス生成装置は、前記サブクラスタ部生成手段が、前記空き領域にぉ、て前記サブクラスタ部がブルーノイズパターンとなるように前記サブクラスタ部を生成してもよ、。

このディザマトリクス生成装置によれば、人間の視覚上目立たないようにサブクラスタ部が配置されたディザマトリクスを得ることができる。

[0010] さらに別の好ましい態様において、このディザマトリクス生成装置は、前記空き領域のうち、大きさが最も大きい最大空き領域を特定する最大空き領域特定手段をさらに有し、前記ディザ値割当手段が、前記分散ディザ部にディザ値を割り当てる際、前記最大空き領域特定手段により特定された最大空き領域の中心にその時点で最大のディザ値を割り当てもよい。

このディザマトリクス生成装置によれば、クラスタ部およびサブクラスタ部以外の部分において、クラスタ部およびサブクラスタ部の周辺から順番にドットを形成することができる。

[0011] また、本発明は、上記いずれかの態様のディザマトリクス生成装置により生成されたディザマトリクスを用いて処理された画像を印刷した印刷物を提供する。

[0012] また、本発明は、複数のドットを有するマトリクスのうち、所定のサイズおよび数のドットから構成されるクラスタ部を生成するクラスタ部生成ステップと、前記マトリクスのうち、前記クラスタ部以外の空き領域を特定する空き領域特定ステップと、前記空き領域特定ステップにお、て特定された空き領域のうち、前記クラスタ部より小さ、サイズおよび少ない数のドットから構成されるサブクラスタ部を生成するサブクラスタ部生成ステツプと、前記クラスタ部、前記サブクラスタ部、それ以外の分散ディザ部の順番でディザ値が大きくなるようにディザ値を割り当てディザマトリクスを生成するディザ値割当ステップとを有するディザマトリクス生成方法を提供する。

さらに、本発明は、コンピュータ装置に上述のディザマトリクス生成方法を実行させるプログラムを提供する。

[0013] また、本発明は、マトリクス状に配列されたディザ値を有するディザマトリクスを記憶する記憶手段と、画像データに対し、前記記憶手段に記憶されたディザマトリクスを用いて量子化処理を行い量子化データを生成する量子化手段と、前記量子化手段により生成された量子化データを出力する出力手段とを有し、前記ディザマトリクスが、集中ディザ部と分散ディザ部とを有し、前記集中ディザ部が、クラスタ部と、前記クラスタ部よりもサイズの小さいサブクラスタ部を有し、前記クラスタ部のディザ値力前記サブクラスタ部のディザ値よりも小さぐ前記分散ディザ部のディザ値が、前記集中ディザ部のディザ値よりも大きいことを特徴とする画像処理装置を提供する。

この画像処理装置によれば、上記の集中ディザおよび分散ディザの特徴を兼ね備えたディザマトリクスを用いて画像形成処理を行うことができる。

[0014] 好ま、態様にぉ、て、この画像処理装置は、前記クラスタ部のディザ値力前記ディザマトリクスにお、てブルーノイズパターンとなるように配置されて、てもよ、。また、この画像処理装置は、前記分散ディザ部のディザ値が、前記分散ディザ部にお!、てブルーノイズパターンとなるように配置されて!、てもよ!/、。

図面の簡単な説明

[0015] [図 1]ノ、イブリツドディザマトリクスの概念を説明するための図である。

[図 2]PC100のハードウェア構成を示すブロック図である。

[図 3]ディザマトリクス生成処理を示すフローチャートである。

[図 4]初期 2値パターンを例示する図である。

[図 5]ブルーノイズィ匕処理の詳細を示すフローチャートである。

[図 6]ブルーノイズパターンを例示する図である。

[図 7]クラスタパターンを例示する図である。

[図 8]サブクラスタの生成フローの詳細を示すフローチャートである。

[図 9]サブクラスタパターンを例示する図である。

[図 10]クラスタ部におけるディザ値割当処理を示すフローチャートである。 [図 11]サブクラスタ部におけるディザ値割当処理を示すフローチャートである。

[図 12]分散ディザ部におけるディザ値割当処理を示すフローチャートである。

[図 13]クラスタ部に割り当てられたディザ値を例示する図である。

[図 14]サブクラスタ部に割り当てられたディザ値を例示する図である。

[図 15]生成されたハイブリッドディザマトリクスを例示する図である。

[図 16]画像形成装置 200のハードウェア構成を示すブロック図である。

[図 17]画像形成処理を示すフローチャートである。

符号の説明

[0016] 100- "PC、 110- "CPU、 120- --ROM, 130- --RAM, 140- --I/F, 150- --HDD, 160· ··キーボード、 170· ··ディスプレイ、 190· ··ノス、 200· ··画像形成装置、 210· ·· CPU, 220- --ROM, 230- --RAM, 240- --I/F, 250· ··画像形成部、 290· ··ノス発明を実施するための最良の形態

[0017] 以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。

< 1.概要 >

ここではまず、本実施形態に係る「サブクラスタ付きハイブリッドディザマトリクス (Hyb rid Dither Matrix with Subcluster)」（以下、単に「ノヽイブリツドディザマトリクス」という）について説明する。ノ、イブリツドディザマトリクスは、集中（網点）ディザマトリクスと分散ディザマトリクスの双方の特徴を有するディザマトリクスである。

[0018] 図 1は、本実施形態に係るハイブリッドディザマトリクスの概念を説明するための図である。ハイブリッドディザマトリクスは、 Mドット X Nドットのマトリクスの中に、集中ドット部と分散ドット部とを有する。集中ドット部は、 1または複数のクラスタ部と、 1または複数のサブクラスタ部とを有する。クラスタ部は、マトリクス内においてブルーノイズパターンとなるように配置される。サブクラスタ部は、 2つのクラスタ部の間を滑らかに接続することを目的とするものである。サブクラスタ部のサイズはクラスタ部のサイズより小さい。マトリクス内において、集中ドット部以外の領域は分散ドット部となる。分散ドット部にぉ、ては、ブルーノイズパターンとなるようにディザ値が配置される。

[0019] < 2.ハイブリッドディザマトリクスの生成〉

ディザマトリクスの生成方法の説明に先立ち、以下の説明で用いるパラメータあるヽは用語の定義を与える。

(a)ディザサイズ DS :ディザマトリクスの 1辺のドット数、すなわちディザマトリクスのサィズを示す。例えば DS = 8の場合、ディザマトリクスのサイズは 8ドット X 8ドットである

(b)クラスタ数 NC：クラスタ（生成核）の数を示す。初期 2値パターンでのオンドットの数と等しい。

(c)ペリフエラルドット数 NP :生成核を基準に周囲に付随するオンドット数を示す。 N P = 3の場合、生成核と合わせてクラスタの大きさは 4となる。

(d)サブクラスタ数 NS：サブクラスタの数を示す。

(e)サブクラスタサイズ SS：サブクラスタの大きさを示す。

(f)オンドット、オフドット：値力「1」のドットを「オンドット」、値が「0」のドットを「オフドット」という。

(g)生成核:クラスタの基準となるオンドットを意味する。生成核を基準として周囲にぺリフエラルドットが配置されることによりクラスタが形成される。必ずしもクラスタの中心に位置しなくてもよい。

(h)成長：生成核の周囲にペリフエラルドットを配置することを、クラスタを「成長させる」という。

[0020] 図 2は、本実施形態に係るディザマトリクス生成装置である PC100のハードウェア構成を示すブロック図である。 ROM120および HDD150は、各種プログラムゃデータを記憶する記憶手段である。本実施形態において、 HDD150は、ノ、イブリツドディザマトリクスを生成するためのディザマトリクス生成プログラムを記憶している。 CPU1 10は、 ROM 120ある!/、は HDD 150に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、 PC100の各構成要素を制御する制御部として機能する。 RAM130は、 CPU110がプログラムを実行する際の作業エリアとして機能する。 IZF140は、他の機器との間でデータ送受信を行うためのインターフェースである。以上の各構成要素はバス 190により相互に接続されている。

[0021] 図 3は、本実施形態に係るディザマトリクス生成処理を示すフローチャートである。 P C100の CPU110は、まず、初期 2値パターンを生成する（ステップ S110)。初期 2 値パターンは、ディザサイズ DS、クラスタ数 NC、乱数を用いて生成される。

[0022] 図 4は、ステップ S 110において生成された初期 2値パターンを例示する図である。

図 4においては、ディザサイズ DS = 8、クラスタ数 NC=4のパターンが示されている。初期 2値パターンにおいて、生成核はオンドットで示され、それ以外の部分はオフドットで示される。クラスタ数 NCは任意設計事項であるが、ディザサイズが大きいほど、クラスタ数 NCも大きくなることが望まし、。

[0023] 再び図 3を参照して説明する。 CPU110は、次に、初期 2値パターンのブルーノィズィ匕を行う（ステップ S120)。ブルーノイズィ匕処理の概要は次のとおりである。 CPU1 10は、まず、初期 2値パターンにおいて、生成核 (オンドット）が最も密集している領域（「最密集領域」、う）と、生成核が最も疎な領域（「最大空き領域」 t 、う）を検出する。次に、 CPU110は、最密集領域に属するオンドットと、最大空き領域に属するオフドットとを置換する。 CPU110は、あら力じめ決められた収束条件を満足するまでこの置換処理を繰り返し行う。

[0024] 図 5は、ステップ S120におけるブルーノイズィ匕処理の詳細を示すフローチャートである。 CPU110は、まず、ディザマトリクスにおいて最密集領域を検索する (ステップ S121)。 CPU110は、検索した最密集領域の中心のドットの座標を RAM130に記憶する。 CPU110は、最密集領域の中心のドットの値を「1」から「0」に置換する (ステップ S122)。 CPU110は、最大空き領域を検索する（ステップ S123)。 CPU110は、検索した最大空き領域の中心のドットの座標を RAM 130に記憶する。 CPU110は、検索された最大空き領域の中心が、所定の収束条件を満足した力判断する (ステツプ S124)。本実施形態においては、収束条件として、ステップ S121において検索された最密集領域の中心のドットが、ステップ S123において検索された最大空き領域の中心のドットと一致する、という条件が採用されている。収束条件が満たされていない場合 (ステップ S 124 : NO)、 CPU 110は、最大空き領域の中心のドットの値を「0」から「1」に置換する (ステップ S125)。 CPU110は、収束条件が満たされるまでステップ S 121〜S 125の処理を繰り返し実行する。収束条件が満たされた場合 (ステップ S124 :YES)、 CPU110は、ステップ S 123において検索された最大空き領域の中心のドット (最密集領域の中心のドットと同一）の値を「0」から「1」に置換する (ステツプ S126)。そして、 CPU110は、処理を終了する。 CPU110は、生成したパターン（「ブルーノイズパターン」という）を HDD150に記憶する。

[0025] ステップ S121における最密集領域の検索、およびステップ S 123における最大空き領域の検索アルゴリズムとしては、種々の周知技術を用いることができる。本実施形態においては、 Gaussianフィルタによる畳み込みフィルタを用いた方法が採用される (R. Unchney, ηβ νοια- and- cluster method ror dither array generation , Human Vision, Visual Processing, and Digital Display IV, J. Allebach and B. Rogowitz, eds., Proc. SPIE 1913, pp. 332-343, 1993参照。以下「参考文献 1」という）。

[0026] すなわち、ブルーノイズパターンマトリクス BN(x,y)は、次式（1)で与えられる。

[数 1]

M il N/ 2

BN(x^ y) = ∑ ∑BP(p q^f(p, q) · ' · (1)

p=-Ml l q=-N I I

ここで、

p = (M+x— p) modM

q = (M + x— q) modN

である。 Mおよび Nはマトリクスのサイズ、 BP (x, y)は初期 2値パターンのマトリクス、 f (X, y)はフィルタ関数 (重み関数)である。

[0027] フィルタ関数 f (x, y)としては、次式（2)の 2次元 Gaussianフィルタ（左の項）から対称性を利用して簡略ィ匕したフィルタ (右の項)を用いた。

[数 2]

y f

2^σ1 ^

e ^y =^> e " ' (2)

ここで、 r² = x²+y² σ = σ + σ である。 σの値としては、 σ = 1. 0 1· 5の範囲で

χ y

ブルーノイズパターンとなることが知られているため（前述の参考文献 1、および R. Uli chney, ト liter Design ror Void— ana—し luster Arrays , Soc.ト or Information Display I nternational Symposium Digest of Tech. Papers, vol. 25, San Jose, CA, June 14—16, pp. 809-812, 1994 (以下、「参考文献 2」という）参照）、例えば σ = 1. 5が採用される

[0028] 再び図 3を参照して説明する。ブルーノイズパターンが生成されると、 CPU110は、生成されたブルーノイズパターンの妥当性チェックを行う（ステップ S130)。本実施形態においては、妥当性チェックとして以下の条件を満足しているかチェックを行う。 (1 )成長後のクラスタがディザマトリクス内で上下あるいは左右に分割されな、こと。 (2) X方向あるいは y方向の同じ座標に生成核が並ばないこと。

[0029] 条件（1)は、後述するように最終的に生成されたディザマトリクスを X方向あるいは y 方向にシフトさせながら連結させるため、その際にクラスタが分割されて無意味なバターンとなることを防止するための条件である。また、ディザ処理においては単一のマトリクスを繰り返し適用するため、ある方向に生成核が並んでいると、 2値化後の画像においてその方向にスジが発生してしまう。条件（2)は、このようなスジの発生を防止するための条件である。

図 6は、妥当性チェックをパスしたブルーノイズパターンを例示する図である。なお、図 6において、図中上下方向はプリンタの印刷ヘッドの配列方向であり、図中左右方向は紙送り方向である。図 7、図 9等についても同様である。

[0030] 妥当性チェックが終了すると、 CPU110は、クラスタの形成を行う（図 3 :ステップ S1 40)。

図 7は、図 6のブルーノイズパターンを基準としてクラスタ形成を行った後のパターンを示す図である。図 7は、ペリフエラルドット数 NP = 3の場合を例示している。この場合、生成核の右、右上、上の 3方向にドットを拡張することにより、大きさ力ドットのクラスタが形成される。なお、図 6に示されるブルーノイズパターンは妥当性チェックをパスしたものであるため、クラスタが分割されることはない。 CPU110は、生成したパターン（「クラスタパターン」 t 、う）を HDD150に記憶する。

[0031] クラスタの形成が終了すると、 CPU110は、サブクラスタの生成を行う（図 3 :ステツプ S150)。サブクラスタの大きさはクラスタの大きさよりも小さい。本実施形態においては、サブクラスタサイズ SS = 2である。

[0032] 図 8は、ステップ S150におけるサブクラスタの生成フローの詳細を示すフローチヤートである。サブクラスタの生成方法は、以下の通りである。 CPU110は、まず、図 7 に示されるクラスタパターンにおいて、最大空き領域の中心ドット、およびその中心ドットに隣接する 8個のドットのうち、空き具合が最大 (オンドットの密集度が最低)のドットを検索する (ステップ SI 51)。最大空き領域の検索は、前述のブルーノイズ化処理において説明した方法と同様の方法を用いることができる。次に、 CPU110は、検索された最大空き領域中心ドットをサブクラスタとする (ステップ S152)。 CPU110は、中心ドットの上のドットが空き領域 (オフドット）の場合、中心ドットの上のドットをサブクラスタとする（ステップ S 153)。 CPU110は、中心ドットの上のドットが空き領域ではなく、中心ドットの下のドットが空き領域である場合、中心ドットの下のドットをサブクラスタとする（ステップ S 154)。 CPU110は、中心ドットの上下のドットがともに空き領域ではな力つた場合、ステップ S151において検索した隣接ドットのうち、空き具合が最大のドットをサブクラスタとする（ステップ S 155)。 CPU110は、生成したサブクラスタの数が所定の値 (NS)に達した力判断する (ステップ S 156)。生成したサブクラスタの数が NSに満たない場合 (ステップ S156 :NO)、 CPU110は、ステップ S151〜S15 5の処理を繰り返し実行する。生成したサブクラスタの数が NSに達した場合 (ステップ S156 :YES)、 CPU110は、サブクラスタの生成処理を終了する。 CPU110は、生成したパターン（「サブクラスタパターン」 t 、う）を HDD150に記憶する。

[0033] 図 9は、以上のようにして生成されたサブクラスタパターンを例示する図である。なお、上述のサブクラスタ生成フローにおいて、中心ドットの上下のドットを優先的にサブクラスタとしたのは、バンデイングの断ち切りを意図したものである。すなわち、バンデイングの発生方向（紙送り方向）とサブクラスタの方向を垂直にすることによりバンデイングの発生を抑制することを意図している。したがって、プリンタの構造などによりバンデイング発生方向（紙送り方向）が変わった場合はそれに応じてサブクラスタの形成方向も変更することが望ましい。

[0034] 再び図 3を参照して説明する。サブクラスタ形成後、 CPU110は、ブランクラインの有無のチェックを行う（ステップ S160)。ブランクラインとは、マトリクスの X方向、あるいは y方向において、クラスタあるいはサブクラスタとされたドット（オンドット）がひとつも無いラインのことをいう。バンデイング発生方向とブランクラインの発生方向とがー致した場合、画像中の 1ライン全てに渡ってドットが形成され難い状態となってしまうため、バンデイングが目立つおそれがある。ブランクラインチェックは、このような状態になることを防止する目的で行われる。したがって、ブランクラインのチェックはバンデイング発生方向（紙送り方向）についてのみ行えばよい。

[0035] サブクラスタパターンがブランクラインチェックにパスしなかった場合 (ステップ S 160 ： NG)、 CPU110は、処理を初期 2値パターンの生成（ステップ S110)に戻し、ステツプ3110〜3150の処理を繰り返し実行する。

[0036] サブクラスタパターンがブランクラインチェックにパスした場合 (ステップ S 160： OK) 、 CPU110は、クラスタ部、サブクラスタ部、およびそれ以外の領域（「分散ディザ部」 t 、う）にディザ値の割り当てを行う（ステップ S 170)。

[0037] 図 10〜図 12は、ステップ S170におけるディザ値の割当処理の詳細を示すフローチャートである。図 10〜図 12に示されるように、クラスタ部、サブクラスタ部、分散ディザ部のそれぞれで異なるアルゴリズムを用いてディザ値の割り当てが行われる。

[0038] まず、クラスタ部のディザ値割当処理について説明する。 CPU110は、まず、 HDD 150からブルーノイズパターン（図 6)を RAM130に読み出す (ステップ S201)。 CP U110は、ブルーノイズパターンにおけるオンドットの数を変数 Onesの値として設定する（ステップ S202)。本実施形態において、 Ones=4である。さらに、 CPU110は、ディザ値の初期値 (この場合は「1」）を変数 Valの値として設定する (ステップ S202 ) o次に、 CPU110は、ブルーノイズパターンにおけるオンドット（生成核）の集中度の順位付けを行う（ステップ S203)。 CPU110は、クラスタ部に属するすべてのドットについてディザ値割当処理が完了したか判断する (ステップ S204)。 Val≤Onesが満たされている間（ステップ S 204 : YES)は、 CPU110は、処理をステップ S205に進めてクラスタ部におけるディザ値割当処理を行う。 Val≤ Onesが満たされなくなると（ステップ S204 :NO)、 CPU110は、クラスタ部に属するすべてのドットについてディザ値割当処理が完了したと判断し、サブクラスタ部におけるディザ値割当処理（図 11 )に移行する。

[0039] ステップ S205において、 CPU110は、ステップ S203において付けられた順位が高、順にディザ値の割り当てを行う。クラスタ部を構成するドットに対するディザ値の割り当ては具体的には以下のように行われる。 CPU110は、まず、順位が最も高いオンドット（クラスタの生成核）のディザ値を Valに、生成核の右隣のドットのディザ値を (Val+ 1)に、生成核の右上のドットのディザ値を（2 X ones + Val)に、生成核の上のドットのディザ値を（2 X ones+Val- 1)に設定する。

[0040] 次に、 CPU110は、 Val=Val+ 1として変数 Valの値を更新する（ステップ S206) 。 CPU110は、クラスタ部に属するすべてのドットについてディザ値割当処理が完了するまでステップ S204〜S206の処理を繰り返し実行する。 CPU110は、割り当てられたディザ値を含むディザマトリクスを HDD150に記憶する。

図 13は、クラスタ部に割り当てられたディザ値を例示する図である。図 13に示されるように、ドット生成確立の高、ディザ値 (値の小さ!/、ディザ値）が各クラスタに集中的に割り当てられて!/、ることがわ力る。

[0041] 次に、図 11を参照してサブクラスタのディザ値割当処理について説明する。 CPU1 10は、まず、 HDD150からサブクラスタパターンを読み出す (ステップ S211)。 CPU 110は、サブクラスタパターンにおけるオンドットの数を変数 SOnesの値として設定する（ステップ S212)。また、 CPU110は、ディザ値の初期値 Valを、クラスタ部に割り当て済みのディザ値に 1をカ卩えた値、すなわち、 Val=NP X Ones + lに設定する（ステップ S212)。本実施形態において、 NP=4、 Ones=4なので、 Val= 17である

[0042] 次に、 CPU110は、サブクラスタパターンにおけるオンドットの集中度の順位付けを行う（ステップ S213)。次に、 CPU110は、サブクラスタ部に属するすべてのドットについて処理が完了したか判断する（ステップ S214)。 CPU110は、変数 SOnesが、 SOnes >0を満足している間（ステップ S214 : YES)は、まだ処理が完了していないと判断し、処理をステップ S215に進める。 CPU110は、変数 SOnesが、 SOnes >0 を満足しなくなると (ステップ S214 : NO)、サブクラスタ部に属するすべてのドットにつ V、て処理が完了したと判断する。サブクラスタ部に属するすべてのドットにっヽて処理が完了すると、 CPU110は、処理を分散ディザ部におけるディザ値の割当処理（図 12)に移行させる。

[0043] ステップ S215において、 CPU110は、ステップ S213において付けられた集中度の順位が最も高いドットが、サブクラスタ部に属するドットであるか判断する。すなわち、 CPU110は、集中度の順位が最も高いドットが、まだディザ値が割り当てられておらず、かつ、サブクラスタパターンにおいてオンドットであるか判断する。集中度の順位が最も高いドットがサブクラスタ部に属するドットであると判断された場合 (ステップ S215 :YES)、 CPU110は、集中度の順位が最も高いドットのディザ値を Valに設定する（ステップ S216)。 CPUl lOは、変数 Val、変数 SOnes、集中度の順位を更新する（ステップ S217)。すなわち、 CPUl lOは、 Val=Val+ l、 SOnes = SOnes— 1とする。また、集中度の順位は、第 1位のドットの順位を第 2位とし、第 2位以下のドットの順位を 1ずつ繰り上げる。 CPUl lOは、サブクラスタ部に属するすべてのドットについて処理が完了するまでステップ S214〜S217の処理を繰り返し実行する。

[0044] 集中度の順位が最も高、ドットがサブクラスタ部に属するドットではな、と判断された場合 (ステップ S215 :NO)、 CPUl lOは、上述のように集中度の順位を更新し、再びステップ S214の処理を実行する。

[0045] 図 14は、以上のようにしてクラスタ部からサブクラスタ部までディザ値の割り当てを行ったディザマトリクスを例示する図である。サブクラスタに関しては、各ドットにおける集中度を基にディザ値の割り当てを行っているため、同一サブクラスタ内におけるディザ値に相関は無い。

[0046] 続いて、図 12を参照して分散ディザ部におけるディザ値割当処理について説明する。 CPUl lOは、まず、 HDD150からサブクラスタパターンを読み出す (ステップ S2 21)。次に、 CPUl lOは、変数 SOnes、変数 Val、しきい値 Thの値を設定する（ステップ S222)。すなわち、 CPUl lOは、サブクラスタパターンにおけるオンドットの数を変数 SOnesの値とし、ディザ値の初期値 Valを最大ディザ値（=マトリクスサイズ =M X N)に設定する。さらに、 CPU110は、しきい値 Thを以下のように設定する。

(1) SOnes<ValZ2の場合、 Th=ValZ2。

(2) ¥&1/2<

3¥&1/4。

(3)それ以外の場合、 Th=0。

[0047] ここで、 Th>0かつ Val≥Thの場合 (ステップ S223 :YES)、 CPU110は、処理をステップ S224に進める。ステップ S224において、 CPU110は、まず、サブクラスタノターンにおける最大空き領域を検索する。次に、 CPU110は、最大空き領域の中心ドットの値を「0」から「1」に置換し (オフドットからオンドットに変更し）、そのドットのディザ値を Val〖こ設定する。続いて、 CPU110は、変数 Valの値を 1減じることにより更新する（ステップ S225 :Val= Val— 1)。 CPUl lOは、 Val≥Thの条件が成立する間、ステップ S224〜S225の処理を繰り返し実行する。

[0048] 1¾>0かっ¥&1≥1¾でなぃ場合、すなわち、 VaKThとなった場合 (ステップ S22 3 :NO)、 CPUl lOは、処理をステップ S226に進める。ステップ S226において、 Val >SOnesが成立する場合 (ステップ S226 :YES)、 CPUl lOは、処理をステップ S2 27に進める。ステップ S227において、 CPUl lOは、まず、オフドットを基準として、ォフドットが集中する最密集領域を検索する。 CPUl lOは、次に、最密集領域の中心ドットの値を「0」から「1」に置換し (オフドットからオンドットに変更し）、そのドットのディザ値を Valに設定する。続いて、 CPUl lOは、変数 Valの値を 1減じることにより更新する（ステップ S228 :Val= Val— 1)。 CPUl lOは、 Val>SOnesの条件が成立する間、ステップ S227〜S228の処理を繰り返し実行する。 Val≤SOnesとなった場合（ステップ S226 :NO)、 CPUl lOは処理を終了する。

[0049] 以上のようにして、分散ディザ値の割当処理を 2段階で行うのは、マトリクスにおいてオンドットよりもオフドットが多い間はオンドットを基準として空き領域 (オフドットの密集領域)を検索し、オフドットよりもオンドットが多くなると、オフドットを基準として密集領域 (オンドットの空き領域)を検索することで、処理の収束性を向上させることを意図している。また、ディザ値の初期値 Valを最大ディザ値とし、大きい値カゝら順番に割り当てていくのは、 2値ィ匕の際にクラスタ、サブクラスタの周辺力もグラデーション状にドットが形成されることを意図したものである。すなわち、分散ディザ領域においては、クラスタおよびサブクラスタカゝら離れた領域カゝら順番に大き、ディザ値が割り当てられる。

[0050] 図 15は、以上で説明した方法により生成されたノ、イブリツドディザマトリクスを例示する図である。図 15において、クラスタ部、サブクラスタ部、および分散ディザ部はそれぞれ区別されて示されて!/ヽる。

さらに、 CPUl lOは、図 15に示されるディザマトリクスを X方向あるいは y方向に数ドットずつシフトさせながら複数接続した、より大きなディザマトリクスを生成し、 HDD 15 0に記憶する。このように数ドットずつシフトさせながらディザマトリクスを接合するのは、クラスタ部の基調角度を 45° に近づけるためである。これは、クラスタ部の基調角度が 45° に近、ディザマトリクスで 2値ィ匕した方力人間の目にはきれ、な画像に見えるためである。 CPU110は、図 15に示されるディザマトリクスを複数接合した大きなディザマトリクスを、ディスプレイ 170に表示する。ユーザがキーボード 160を介して操作入力することにより、ディザマトリクス接合の際のシフト量を変化させることができる。接合されたディザマトリクスをディスプレイに表示する際には、例えばそれぞれ異なる色を付すなどして、クラスタ部、サブクラスタ部、分散ディザ部を視覚的に認識できる態様で表示することが望ましい。なお、以上の説明では、各ステップにおいて得られる途中結果 (クラスタパターン、サブクラスタパターン等）を HDD150に記憶する態様について説明した力これらの途中結果は、 RAM 130に記憶する構成としてもよい。最終的に得られたハイブリッドディザマトリクスは HDD150に記憶することが望ましい

[0051] < 3.ハイブリッドディザマトリクスを用いた画像形成 >

次に、以上のようにして生成されたノ、イブリツドディザマトリクスを用いた画像形成方法について説明する。

[0052] 図 16は、本実施形態に係る画像形成装置 200のハードウェア構成を示すブロック図である。本実施形態において、画像形成装置 200はラインヘッド型インクジェットプリンタである。 CPU210は、 ROM220に記憶されている印刷処理プログラムを読み出して実行する。 RAM230は、 CPU210がプログラムを実行する際の作業エリアとして機能する。 IZF240は、他の機器との間でデータや制御信号の送受信を行うためのインターフェースである。画像形成装置 200は例えば、 PC100やデジタルカメラ等の電子機器から IZF240を介して画像データを受け取ることができる。 RAM230 はまた、 I/F240を介して受信したデータを記憶する。画像形成部 250は、図示せぬノズル、ノズル駆動回路、用紙搬送系等を有する。画像形成部 250は、 CPU210 の制御下で、ノズル制御データに従って用紙上に画像形成を行う。以上の各構成要素は、バス 290で相互に接続されている。なお、 ROM220は、前述のように説明した方法で生成されたハイブリッドディザマトリクスをあら力じめ記憶している。

[0053] 図 17は、本実施形態に係る画像処理を示すフローチャートである。図示せぬ電源が投入されると、画像形成装置 200の CPU210は、 ROM220から印刷処理プロダラムを読み出して実行する。印刷処理プログラムを実行すると、 CPU210は、画像データの入力待ち状態となる。 IZF240を介して画像データを受信すると、 CPU210は入力画像データを RAM230に記憶する（ステップ S300)。 CPU210は、記憶した入力画像データの解像度を、画像形成装置 200で出力可能な解像度に変換する (ステップ S310)。 CPU210は、入力画像データの色空間を、画像形成装置 200で出力可能な色空間（例えば、 CMYK色空間）に変換する（ステップ S320)。 CPU210は、 ROM220に記憶されたハイブリッドディザマトリクスを用いて画像データを 2値ィ匕する (ステップ S330)。 CPU210は、 2値ィ匕したデータを画像形成部 250に出力する (ステツプ S340)。こうして、用紙 (記録材)上に画像が形成される。なお、ステップ S300 〜S340の処理の一部または全部を、 PC100等の外部機器に行わせる構成としてもよい。

画像形成装置 200によれば、集中ディザマトリクスと分散ディザマトリクスの双方の特徴を有するハイブリッドディザマトリクスを用いて 2値ィ匕処理が行われる。すなわち、まず、クラスタ部によりバンデイングの発生を抑制するクラスタ (網点）が形成される。さらに、画像の粒状性を改善させるため、クラスタ間をサブクラスタにより滑らかに接続する。クラスタ、サブクラスタ以外の領域については、分散するようにドットが形成される。

Claims

請求の範囲

[1] 複数のドットを有するマトリクスのうち、所定のサイズおよび数のドットから構成されるクラスタ部を生成するクラスタ部生成手段と、

前記マトリクスのうち、前記クラスタ部以外の空き領域を特定する空き領域特定手段と、

前記空き領域特定手段により特定された空き領域のうち、前記クラスタ部より小さいサイズおよび少ない数のドットから構成されるサブクラスタ部を生成するサブクラスタ部生成手段と、

前記クラスタ部、前記サブクラスタ部、それ以外の分散ディザ部の順番でディザ値が大きくなるようにディザ値を割り当てディザマトリクスを生成するディザ値割当手段とを有するディザマトリクス生成装置。

[2] 前記クラスタ部生成手段が、前記マトリクスにおいて前記クラスタ部がブルーノイズノターンとなるように前記クラスタ部を生成することを特徴とする請求項 1に記載のディザマトリクス生成装置。

[3] 前記サブクラスタ部生成手段が、前記空き領域にぉ、て前記サブクラスタ部がブル一ノイズパターンとなるように前記サブクラスタ部を生成することを特徴とする請求項 1 に記載のディザマトリクス生成装置。

[4] 前記空き領域のうち、大きさが最も大きい最大空き領域を特定する最大空き領域特定手段をさらに有し、

前記ディザ値割当手段が、前記分散ディザ部にディザ値を割り当てる際、前記最大空き領域特定手段により特定された最大空き領域の中心にその時点で最大のディザ値を割り当てる

ことを特徴とする請求項 1に記載のディザマトリクス生成装置。

[5] 請求項 1〜4のいずれかの項に記載のディザマトリクス生成装置により生成されたディザマトリクスを用いて処理された画像を印刷した印刷物。

[6] 複数のドットを有するマトリクスのうち、所定のサイズおよび数のドットから構成されるクラスタ部を生成するクラスタ部生成ステップと、

前記マトリクスのうち、前記クラスタ部以外の空き領域を特定する空き領域特定ステップと、

前記空き領域特定ステップにお、て特定された空き領域のうち、前記クラスタ部より小さヽサイズおよび少な、数のドットから構成されるサブクラスタ部を生成するサブクラスタ部生成ステップと、

前記クラスタ部、前記サブクラスタ部、それ以外の分散ディザ部の順番でディザ値が大きくなるようにディザ値を割り当てディザマトリクスを生成するディザ値割当ステツプと

を有するディザマトリクス生成方法。

[7] コンピュータ装置に、

複数のドットを有するマトリクスのうち、所定のサイズおよび数のドットから構成されるクラスタ部を生成するクラスタ部生成ステップと、

を実行させるプログラム。

[8] マトリクス状に配列されたディザ値を有するディザマトリクスを記憶する記憶手段と、画像データに対し、前記記憶手段に記憶されたディザマトリクスを用いて量子化処理を行、量子化データを生成する量子化手段と、

前記量子化手段により生成された量子化データを出力する出力手段とを有し、

前記ディザマトリクスが、集中ディザ部と分散ディザ部とを有し、

前記集中ディザ部が、クラスタ部と、前記クラスタ部よりもサイズの小さいサブクラスタ咅を有し、前記クラスタ部のディザ値力前記サブクラスタ部のディザ値よりも小さぐ前記分散ディザ部のディザ値が、前記集中ディザ部のディザ値よりも大き、ことを特徴とする画像処理装置。

[9] 前記クラスタ部のディザ値力前記ディザマトリクスにおいてブルーノイズパターンとなるように配置されて、ることを特徴とする請求項 8に記載の画像処理装置。

[10] 前記分散ディザ部のディザ値が、前記分散ディザ部におヽてブルーノイズパターンとなるように配置されていることを特徴とする請求項 8または 9に記載の画像処理装置