JP2011253068A - 画像形成装置及びその制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 紙上に印刷するＣＡＬ時（自動階調補正や多次色ＣＡＬ、ＩＣＣプロファイル作成時）、紙紛などの異物が存在していても、高精度のＣＡＬを実行できる画像形成における階調補正方法及び画像形成装置とその制御方法を提供する。
【解決手段】 記録媒体に複数の濃度のパッチから構成された濃度補正用のパッチチャートを印刷する画像形成工程と、前記印刷されたパッチチャートを読み取る画像読取工程と、読み取られたパッチチャートの濃度データから濃度補正データを生成する濃度補正工程とを有する画像形成における階調補正方法で、読み取られたパッチチャートのパッチ内の読み取り値が、所定の値から高明度の側または低明度の側にずれているエリアの大きさが所定の大きさを超えるエリアを異常エリアとして検出し、前記濃度補正工程では、前記検出された異常エリアから特定の距離内の読み取りデータを濃度補正に使用しない。
【選択図】 図９

Description

本発明は画像形成装置及びその制御方法に関する。特に、色材を紙上に印刷する画像形成装置における、画像形成装置の安定性を維持するために実行される自動階調補正、あるいは多次色ＣＡＬやＩＣＣプロファイルと呼ばれる多次色の補正に関する。

画像形成装置には電子写真方式、インクジェット方式、オフセット方式の印刷装置などさまざまな方式が存在するが、電子写真方式ではさまざまな画像安定化技術が提案されている。電子写真方式は感光体と呼ばれる像担持体に一次帯電器によって帯電され、レーザなどの光学系によって潜像が形成される。潜像に対してトナーと呼ばれる色材を有する現像器でトナーを像担持体に現像させる。現像され、像担持体に保持されているトナーは、１回もしくは２回の転写によって紙上に転写され、熱定着装置によって紙に固着される。電子写真方式の基本印刷プロセスは上記静電現象を用いているため、温湿度の影響を受け易い。そのため、上記不安定さを解決するため多くの安定化手法が提案されてきた。

特許文献１は、自動階調補正（以下ＣＡＬと呼ぶ）と呼ばれ、紙上にテストパターンを印刷し、現在のエンジンガンマ特性（入力信号と濃度との関係）を検出している。所定のターゲット階調になるようにLUT（ルックアップテーブル：入力された信号を同じもしくは違う信号に１次変換するテーブルのこと）を生成し、それ以後の画像形成時に上記LUTを介すことによって所望の階調性に補正している。上記ＣＡＬにおいて、出力されたテストパターンはリーダで読み取られる。リーダとはコピー時に使用される原稿の画像を読み取る装置であり、原稿画像をRGBもしくはグレー（輝度情報）のデータとして読み取ることができる。

リーダの画像読取部に紙粉や塵などのゴミが存在する場合、流し読み時に画像読取部に付着していたゴミが原稿の搬送方向（副走査方向）に縦スジの画像になる。流し読みで無い場合は、紙粉が存在する部分にのみ白い点となって読み込まれる。流し読み時の縦スジを検出ならびに補正する方法としては、特許文献２のようにゴミが検出された部分の画像データを削除する画像処理方法が存在する。また、ガラス表面上の異物を検出する方法としては、特許文献３のように原稿を読取るための撮像部と異なる画像台表面の画像を読取る撮像部を設けて異物を検出する検出方法が存在していた。また、特許文献１では、ＣＡＬ時に紙粉等が付着して隣り合うパッチの濃度の勾配が高い領域を判定し、演算上で問題を回避していた。また、画像形成装置の安定化制御時のノイズ回避方法として、特許文献４のようにサンプルデータ列中の大きい値と小さい値を他の値の平均値で置換するノイズ除去方法が存在していた。

特開平８−２５１４１３号公報 特開２００２−２４７３１０号公報 特開２００５−１６７９３３号公報 特開２００４−０７０１８４号公報

色材を紙に転写する前に紙粉などの異物が紙上に存在すると、異物周辺に転写されるべき色材が飛び散る。図１９（ａ）のように、紙粉によって紙粉周囲の転写圧力分布と紙粉部分の紙の抵抗値が変わることによって色材が飛び散るのである。擬似中間調処理と呼ばれるハーフトーニング手法を使用している画像形成装置の場合、飛び散りが発生すると色材が紙を覆う面積比率（以下網点％という）は増える。濃度は紙の白と色材とで表現されているため、紙の白を飛び散りによって覆うため濃度が濃くなってしまうのである。また紙粉は色材が転写されたあと、定着装置やローラ等で剥がされるため、色材が存在せず白い点となる。このような状態でＣＡＬを実行すると本来の濃度がわからなくなるため、精度が低下していた。上記課題に対し特許文献２や３では、紙粉や塵などの異物は紙上に存在していないため、課題を解決することができない。

特許文献１では、パッチの濃度の勾配が規定の傾き以上の場合はランダムノイズを重畳させるため、エンジンの素特性が大きな傾きを持っているとき、ランダムノイズの重畳のため所望の階調補正がなされない。あるいは、規定の傾き量を高く設定していた場合には、紙粉や飛び散りによってエンジン素特性ではないのに、その検出された濃度を用いて階調補正が実行されていた。さらにいうと、紙粉などは２次元の形状をもっているため、２次元的にノイズ除去できなければ補正に必要な濃度情報の不足が発生し、高精度に補正ができない。また特許文献４は、ノイズ発生箇所を除去したり、平均値に当てはめたりするため、少ないノイズの場合は有効であるが、本発明の課題のようなパッチ中の紙粉の影響が広範囲に及ぶ場合は対応できない。

本発明は、リーダの画像読取部に紙紛などの異物が存在していても、高精度のＣＡＬを実行できる画像形成における階調補正方法及び画像形成装置とその制御方法を提供する。

かかる課題を解決するために、本発明の画像形成装置は、記録媒体に複数の濃度のパッチから構成された濃度補正用のパッチチャートを印刷する画像形成手段と、前記印刷されたパッチチャートを読み取る画像読取手段と、読み取られたパッチチャートの濃度データから濃度補正データを生成する濃度補正手段とを有する画像形成装置であって、読み取られたパッチチャートのパッチ内の読み取り値が、所定の値から高明度の側または低明度の側にずれているエリアの大きさが所定の大きさを超えるエリアを異常エリアとして検出する検出手段と、前記検出された異常エリアの位置を算出する算出手段とを有し、前記濃度補正手段は、前記算出された異常エリアの位置から特定の距離内の読み取りデータを濃度補正に使用しないことを特徴とする。

リーダの画像読取部に紙紛などの異物が存在していても、高精度のＣＡＬを実行できる画像形成における階調補正方法及び画像形成装置とその制御方法を提供することができる。

すなわち、ＣＡＬ実行時、テストパターン読み込み情報を用いて画像読取部の異物を特定する。特定された異物の規定周辺画素の内側はＣＡＬ演算に使用せず、残りの輝度情報を使用いてＣＡＬ演算を行う。あるいは、異物からの輝度勾配を２次元的に検出し、一定の勾配以下になる画素を特定し、その特定された画素と異物までの輝度情報を使用せず、残りの輝度情報を使用してＣＡＬ演算を行う。また、規定の周辺画素は擬似中間調処理の種類によっても飛び散りの出易さや濃度への影響は異なることから、スクリーン周波数（ＬＰＩ（Ｌｉｎｅ／Ｉｎｃｈ）や線数とも呼ぶ）が細かいほど規定の周辺画素大きくする構成にしてもよい。さらに、擬似中間調処理の特性上、ハイライト部分に紙粉があってもその周りに色材があまり来ないため影響が少ない。またシャドウ部では飛び散ってもすぐ色材が存在するため濃度影響は少ない。よって、ハイライト＜中間調、シャドウ部＜中間調の関係になるような規定周辺画素にしてもよい。

本実施形態に係わる画像形成装置の概略構成例を示す図である。 本実施形態に係わるスキャナの概略構成例を示す図である。 本実施形態に係わる操作部の概略構成例を示す図である。 本実施形態に係わる画像形成装置の制御構成例を示す図である。 （ａ）は本実施形態に係わるＲＩＰ部の概略構成例を示す図、（ｂ）は本実施形態に係わるスキャナ部の概略構成例を示す図、（ｃ）は本実施形態に係わる出力画像処理部の概略構成例を示す図である。 本実施形態に係わる自動階調補正の基本的な手順を示すフローチャートである。 本実施形態に係わる自動階調補正のテストパターンの例を示す図である。 本実施形態に係わるγ特性とLUTとの関係を示す模式図である。 実施形態１に係わる図６の演算ステップの手順例を示すフローチャートである。 実施形態１に係わるラベリングマトリクスの例を示す図である。 （ａ）は実施形態１に係わるラベリング結果の例を示す図、（ｂ）は実施形態１に係わる重心結果の例を示す図である。 実施形態２に係わるエッジ抽出を説明する模式図である。 実施形態３に係わるドットゲインの概略を説明する図である。 実施形態３に係わる異物と飛びちりの概略を説明する図である。 実施形態４に係わる異物と濃度域の関係を説明する図である。 実施形態４に係わる異物エッジからの削除領域を説明する図である。 実施形態５に関する図６の演算ステップの手順例を示すフローチャートである。 実施形態５に係わる平滑化フィルタの例を示す図である。 実施形態５に係わる輝度勾配算出の変化を示す図である。 実施形態５に係わる輝度勾配算出の概略を説明する図である。 実施形態５の変形例に係わるディザマトリクスの概略を説明する図である。

＜本実施形態の画像形成装置の構成例＞
（プリンタ部１１の説明） 図１は電子写真方式のプリンタ部１１の概略構成図であり、図１は、プリンタ部としてのレーザビームプリンタの概略構成を示す縦断面図である。図１に示すプリンタ部１１は、プリンタ部本体Ａの内部に、像担持体としてドラム形の電子写真感光体（以下「感光ドラム」という）１００を備えている。感光ドラム１００の周囲にはその回転方向に沿ってほぼ順に、帯電部１０１、露光部１０２、現像部１０３、中間転写部１０４、クリーニング部１０５、前帯電器１０６が配設されている。中間転写部１０４の感光ドラム１００の対向には、１次転写部１０７が内蔵されている。また、記録媒体（例えば、紙）Ｐの搬送方向に沿っての上流側から順に、給搬送部１０９、２次転写部１０８、搬送ベルト部１１０、定着部１１１、排紙トレイ１１２が配設されている。また、プリンタ部本体Ａの上部には、スキャナ入力部２００が配設されている。上述の感光ドラム１００は、アルミシリンダの外周面に、ａ−Ｓｉ感光体を層状に設けたものであり、駆動手段（不図示）によって矢印方向に所定のプロセススピードで回転駆動される。感光ドラム１００は、その表面が帯電部１０１によって所定の極性・所定の電位に均一に帯電される。帯電部１０１としては、例えば、感光ドラム１００に対して非接触のコロナ帯電器を使用することができる。帯電後の感光ドラム１００は、露光部１０２によって静電潜像が形成される。

スキャナ入力部２００には、原稿Ｄが載せられ、読み取り動作を実施するが、動作等の詳細は後述する。スキャナ入力部２００で読み取られた画像情報は、図１の入力画像処理部（不図示）、出力画像処理部（不図示）で加工されて露光部１０２に入力される。露光部１０２は、レーザ発振器１０２ａ、ポリゴンミラー１０２ｂ、レンズ１０２ｃ、反射ミラー１０２ｄ等を有しており、上述のスキャナ入力部２００から入力された画像情報に応じて感光ドラム１表面を露光して静電潜像を形成する。感光ドラム１００の表面に形成された静電潜像は、現像部１０３によってトナーが付着されてトナー像として現像される。一方、給搬送部１０９の給紙カセット１０９ａに収納されている記録材Ｐが、給紙ローラ１０９ｂによって給紙され、搬送ローラ８ｃ によって、２次転写部１０８に突入する。上述の現像部１０３によって感光ドラム１００上に形成されたトナー像は、中間転写部１０４中の１次転写部１０７で転写バイアスを印加することで、中間転写部１０４上に保持され、さらに２次転写部１０８で転写バイアスを印加し、記録材Ｐ表面に転写される。トナー像が転写された記録材Ｐは、搬送ベルト部１１０によって定着部１１１に搬送され、ここで、定着ローラ１１１ａと加圧ローラ１１１ｂとによって加熱・加圧されて表面にトナー像が定着され、その後、排紙トレイ１１２上に排出される。

（スキャナ入力部２００の説明） 図２はプリンタ部１１の上部に取り付けられたスキャナ入力部２００の概略構成図である。図２において、読み取られるべき原稿Ｄは、原稿台ガラス２０１の上に載置され、操作部３００（図３参照）のスタートキーが押されたり、スキャナドライバのＯＫキーをクリックされたりするなどをトリガとして、スキャン動作を開始する。スキャン動作を開始すると、第一ミラーユニット２０２と第二ミラーユニット２０３は、一旦ホームポジションセンサ２０４のあるホームポジションまで戻り、原稿照明ランプ２０５が点灯し、原稿を照射する。反射光は第１ミラーユニット２０２内の第１ミラー２０６と、第２ミラーユニット２０３内の第２ミラー２０７及び第３ミラー２０８を経由して、レンズ２０９を通してＣＣＤセンサ２０上に結像され、光信号としてＣＣＤセンサ２０に入力される。なお、第１ミラーユニット２０２、第２ミラーユニットの移動は、スキャナモータ２１０で駆動される。後述するＣＡＬ時は、紙の下地情報を用いて相対濃度で階調を調整するため、紙の白色部が飽和してしまうような光量やゲインの条件ではハイライト部の精度が低下してしまう。そのため、通常の画像読取り時と比べ、85％のゲインとなるよう、スキャナの受光条件を変更している。

（操作部３００の説明） 図３は操作部３００の概略構成図であり、ユーザモードの調整・CLN（クリーニング）をユーザが選択したときの画面である。ＭＦＰの操作部３００は、キー入力部３０１とタッチパネル部３０２から成っている。キー入力部３０１は、定常的な操作設定を行うことができるキー入力部分である。ユーザモードキー３０３は、ユーザごとのシステム設定画面に移行するためのキーである。本件に関係する裏写り低減CALは、上記ユーザモードキーを押し、調整・CLNボタンをタッチパネルで触れると、選択画面が表示される。新しい薄紙などで裏写り低減CALを実行する際は、上記操作画面の調整・CLNボタンから入り、裏写り低減CALを選択して実行すればよい。

＜画像形成装置の制御構成例＞ 図４は、本実施形態に係る画像形成装置の制御の構成例を示すブロック図である。画像形成装置は、ネットワークとの接続を可能にするインタフェースや、各種画像処理を実行する画像処理部が内蔵されたシステム構成である。よって、画像形成装置をＭＦＰ（Ｍｕｌｔｉ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ：マルチファンクション周辺機器）と呼ぶ。ＭＦＰは、自装置内部に複数のジョブのデータを記憶可能なハードディスク等のメモリを具備する。ＭＦＰの複数の機能としては、スキャナ入力部２００から出力されたジョブデータに対し該メモリを介してプリンタ部１１でプリント可能にするコピー機能を含む。また、コンピュータ等の外部装置から出力されたジョブデータに対し該メモリを介してプリント部１１でプリント可能にするプリント機能を含む。

（ＭＦＰ制御部１を中心とする構成例） 図４に示すように、ＭＦＰ制御部１には各種情報のインタフェースとして、以下の構成部を有する。紙原稿などの画像を読み取り、読み取られた画像データを画像処理する入力画像処理部２を有する。また、ファクシミリなどに代表される電話回線を利用した画像の送受信を行うＦＡＸ部３を有する。また、ネットワークを利用して画像データや装置情報をやりとりするＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）部４を有する。また、外部装置と画像データなどの情報交換を行う専用インタフェース部（専用Ｉ／Ｆ部）５を有する。また、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ（リムーバブルメディアの一種）に代表されるＵＳＢ機器と画像データなどを送受するＵＳＢインタフェース（ＵＳＢ Ｉ／Ｆ）部６を有する。そして、ＭＦＰ制御部１（CPU）では、ＭＦＰの用途に応じて画像データを一時保存したり、経路を決定したりといった交通整理の役割を担っている。

次に、文書管理部８は、複数の画像データを格納可能なハードディスク等のメモリを具備する。例えば、ＭＦＰ制御部１が主体となって、上記各インタフェースから入力された画像データを該ハードディスクに複数格納可能に制御する。そして、該ハードディスクに格納された画像データを適宜読み出して、プリンタ部１１の出力部に転送して、該プリンタ部１１によるプリント処理等の出力処理を実行可能に制御する。又、オペレータからの指示により、ハードディスクから読み出した画像データを、コンピュータや他の画像形成装置等の外部装置に転送可能に制御する。画像データを文書管理部８に記憶する際には、必要に応じて画像データを圧縮して格納したり、逆に圧縮して格納された画像データを読み出す際に元の画像データに伸張して戻したりするなどの処理に対して、圧縮伸張部７を介して行っている。また、データがネットワークを経由する際には、ＪＰＥＧ、ＪＢＩＧ、ＺＩＰなど圧縮データを使用することも一般知られており、データがＭＦＰに入った後、この圧縮伸張部７にて解凍（伸張）される。また、リソース管理部９には、フォント、ガンマテーブルなど共通に扱われる各種パラメータテーブルなどが格納されており、必要に応じて呼び出すことができると共に、新しいパラメータテーブルを格納したり、修正して更新したりすることができる。本実施形態の薄紙種毎の裏写りを低減する最適な画像形成条件の算出演算（裏写り低減CAL）の実施時に生成される画像形成条件情報は、このリソース管理部９に格納され、必要に応じてＭＦＰ制御部１が参照し、プリンタ部１１に情報を送る。次に、ＭＦＰ制御部１では、ＰＤＬデータが入力された場合には、ＲＩＰ部１３でＲＩＰ（Ｒａｓｔｅｒ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）処理を施す。また、プリントする画像に対して、必要に応じて出力画像処理部１２でプリントのための画像処理を行ったりする。更に、その際に作られる画像データの中間データやプリントレディデータ（プリントのためのビットマップデータやそれを圧縮したデータ）を、必要に応じて文書管理部８で再度格納することもできる。そして、画像形成を行うプリンタ部１１に送られる。プリンタ部１１でプリントアウトされたシートは、後処理部１０へ送り込まれ、シートの仕分け処理やシートの仕上げ処理が行われる。

ここで、ＭＦＰ制御部１は円滑にジョブを流す役割を担っており、ＭＦＰの使い方に応じて、以下のようにパス切り替えが行われている。但し、中間データとして画像データを必要に応じて格納することは一般に知られているが、ここでは文書管理部８が始点、終点になる以外のアクセスは表記していない。また、必要に応じて利用される圧縮伸張部７と後処理部１０、あるいは、全体のコアとなるＭＦＰ制御部１などの処理は省略して、おおよそのフローがわかるように記載する。
(A) 複写機能：入力画像処理部２→出力画像処理部１２→プリンタ部１１
(B) ＦＡＸ送信機能：入力画像処理部２→ＦＡＸ部３
(C) ＦＡＸ受信機能：ＦＡＸ部３→出力画像処理部１２→プリンタ部３
(D) ネットワークスキャン：入力画像処理部２→ＮＩＣ部４
(E) ネットワークプリント：ＮＩＣ部４→ＲＩＰ部１３→出力画像処理部１２→プリンタ部１１
(F) 外部装置へのスキャン：入力画像処理部２→専用Ｉ／Ｆ部５
(G) 外部装置からのプリント：専用Ｉ／Ｆ部５→出力画像処理部１２→プリンタ部１１
(H) 外部メモリへのスキャン：入力画像処理部２→ＵＳＢ Ｉ／Ｆ部６
(I) 外部メモリからのプリント：ＵＳＢ Ｉ／Ｆ部６→ＲＩＰ部１３→出力画像処理部１２→プリンタ部１１
(J)スキャンボックス機能：入力画像処理部２→出力画像処理部１２→文書管理部８
(K) ボックスプリント機能：文書管理部８→プリンタ部１１
(L) ボックス受信機能：ＮＩＣ部４→ＲＩＰ部１３→出力画像処理部１２→文書管理部８
(M) ボックス送信機能：文書管理部８→ＮＩＣ部４
(N) プレビュー機能：文書管理部８→操作部１４
(P) 自動階調補正：出力画像処理部１２→プリンタ部１１→入力画像処理部２→出力画像処理部１２→リソース管理部９
(入力画像処理部２の構成例） 図５（ａ）は、スキャナ入力部２００内の画像データのフローと構成を示すブロック図である。単色の１ラインＣＣＤセンサ２０を用いて、読み込まれた画像は、６００dpiの電気信号に変換し、単色の画像データとしてＡ／Ｄ変換部２１に入力される。Ａ／Ｄ変換部０２１は、ゲイン調整とオフセット調整を行い、８ビットの画像データ（濃度データ）に変換される。シェーディング補正部２２からは入力画像処理部２内に配置された画像処理ブロックである。シェーディング補正部２２では、基準白色板の読み取り信号を用いて、ＣＣＤセンサ２０の各画素の感度のばらつきや原稿照明ランプの光量のばらつきなどを補正する。フィルタ処理部２３では、注目画素と複数の周辺画素を含めて畳み込み積分を行い、ＣＣＤセンサ２０から取り込まれた画像をより鮮鋭にみせる処理を施す。濃度補正を行う階調補正部２４は、文字モード、写真モード、その混在モードなど３つの画像モードに応じた階調になるよう、プリンタ部１１の出力特性も加味して一次元のルックアップテーブル（ＬＵＴ）として濃度補正データが保持されている。文字モードとは、文字をくっきり再現するために低濃度から中濃度にかけては入力画像を極端に白か黒かで再現するようなカーブになっている。写真モードは、原稿を忠実に再現するためにほぼリニアなカーブ、混在モードはその中間的な位置づけとなっている。ハーフトーン処理部２５は、モアレの起きにくい誤差拡散系（一般的に、注目画素とその周辺画素に対して誤差フィルタで重み付けする）の処理を利用し階調を面積比率で表現する。多値画像から２値画像へ変換して擬似的に中間調を表現している。更に、ノッチ処理部２６では、注目画素とその周辺画素に対してウィンドウを用いて不要なノッチ（ギザギザ）を補正する方法で、予め用意されたパターンと一致した場合にはその注目画素を変化させる。なお、本実施形態に関連する自動階調補正時は、シェーディング補正部２２の後の処理をバイパスし、MTF制御部に輝度情報を送付している。

（ＲＩＰ部１３の構成例） 図５（ｂ）を用いて、ＲＩＰ部１３の構成について説明する。ＲＩＰとは、ＰＤＬで記述された文字、線画、図形などのベクトル情報、あるいは、色、パターン、写真などの画像走査線情報などを同時にページ上に再現する。そのために、それぞれのオブジェクト情報をメモリ上にビットマップ（ラスタイメージ）展開するプロセッサである。元来、ハードウェアとして出力装置側に搭載されていたが、現在では、ＣＰＵの高速化によりソフトウェアで実現されている。ＲＩＰ部１３は、一般に、インタプリタ部３０とレンダリング部３１の２つの部分から成り立っている。インタプリタ部３０は、ＰＤＬの翻訳を行うＰＤＬ解釈部３２と、解釈したＰＤＬデータからディスプレイリストと呼ばれる中間ファイルを生成するＤＬ（Ｄｉｓｐｌａｙ Ｌｉｓｔ）生成部３３とで構成されている。一方、レンダリング部３１は、ディスプレイリストをビットマップ（ラスタイメージ）に展開するＤＬ展開部３４を有する。また、ユーザから指示された明るさ調整やプリンタの階調補正を行うための階調補正部３５を有する。また、多値のグレースケール画像を２値画像に変換する擬似中間調処理を実行するスクリーン処理部３６を有する。ディスプレイリストに対してＰＤＬ解釈部３２は、入力されてきた様々な種類のＰＤＬデータを解析する部分である。入力フォーマットとしては、Ａｄｏｂｅ社のＰｏｓｔＳｃｒｉｐｔ（登録商標）言語やＨＰ（Ｈｅｗｌｅｔｔ−Ｐａｃｋａｒｄ）社のＰＣＬ（Ｐｒｉｎｔｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ）言語などが有名である。これらは、ページ単位の画像を作成するためのプリンタ制御コードで記載されており、単純な文字コードのほか、図形描画のコードや写真画像のコードなども含まれている。また、ＰＤＦ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｏｒｍａｔ）というＡｄｏｂｅ社の開発した文書表示用ファイル形式も様々な業界で多用されており、ドライバを使用せず直接ＭＦＰに投げ込まれたこのフォーマットも対象としている。そのほか、ＰＰＭＬ（Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄ Ｐｒｉｎｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）と呼ばれるＶＤＰ（Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｄａｔａ Ｐｒｉｎｔ）向けフォーマットのも対応している。また、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）やＴＩＦＦ（Ｔａｇｇｅｄ Ｉｍａｇｅ Ｆｉｌｅ Ｆｏｒｍａｔ）と呼ばれるカラー画像の圧縮フォーマットなどにも対応している。なお、後述する自動階調補正はＰＤＬにも有効で、作成されリソース管理部００９に保存されたＬＵＴは階調補正部０３５にセットされる。

（出力画像処理部１２の構成例） 図５（ｃ）を用いて、出力画像処理部１２の構成について説明する。出力画像処理部１２は、通常作像時と自動階調補正時の処理ブロックが異なる。ＭＦＰ制御部１から通常作像用の２値画像データを入力した出力画像処理部１２は、ライン幅を補正するためのライン補正部４１や、必要に応じて６００ｄｐｉからプリンタの１２００ｄｐｉに変換するための解像度変換部４２を備える。そして、処理後の２値データをＭＦＰ制御部１を介してプリンタ部１１へ送る。なお、通常作像時に入力される画像データは、６００ｄｐｉもしくは１２００ｄｐｉの２値データであり、１２００ｄｐｉ時は解像度変換部０４２はバイパスされる。自動階調補正用の画像データを入力し、ＭＦＰ制御部から階調補正情報の生成を指示された際には、入力されたテストパターン（６００ｄｐｉ多値）からパッチを切り出すパッチ切り出し４３を実施する。次に、異物を検出する異物検出部４４、検出された異物とその異物から特定の距離内の周辺の輝度情報を除去する異物周囲除去部４５、異物を除去されたあとの残った輝度情報を平均化する平均化部４６までの処理を切り出した各パッチに対して実施する。そして、ＬＵＴ生成部４７へ入力させる。なお、異物検出部４４は、異物周囲除去部４５に対して、異物が存在している位置情報である異常エリア内の重心位置を送付し、切り出したパッチ画像データから上記異物の位置情報を参照して異物部分とその周辺を除去することが特徴である。ＬＵＴ生成部４７は、入力された各パッチ輝度情報からエンジンの階調を把握し、ターゲットとなる階調になるよう階調補正情報（ＬＵＴ）を生成し、ＭＦＰ制御部００１を介してリソース管理部９へ入力させる。

＜本実施形態の画像形成装置の動作例＞
（自動階調補正の基本フロー） 図６に本実施形態に係わる自動階調補正の基本フローを示す。なお、自動階調補正は画像処理装置内のプログラムに記載された内容で、ＭＦＰ制御部１（ＣＰＵ）が必要な動作や演算を実行させている。自動階調補正を図３のように操作画面から実行指示されたＭＦＰは（Ｓ１）、図７に示すような、濃度補正用のテストパターンを印刷する（Ｓ２）。テストパターンは複数の階調（１色６４パッチのパッチチャート）からなる。印刷されたテストパターンはユーザの手でスキャナ入力部２００の原稿台に置かれ（Ｓ３）、操作画面より読み込みボタンが押されることで（Ｓ４）、読取を開始する（Ｓ５）。読み取られたテストパターンは、パッチ毎に平均化された輝度情報に変換される。平均化された輝度情報は、読み取り部の輝度と濃度との関係を持った一次元の輝度濃度変換テーブルによって濃度情報に変換され、MFPのγ特性を把握する。図８のように、上記MFPのγ特性が所望のγ特性（本実施形態は明度リニア）になるようＬＵＴを作成し（Ｓ６）、リソース管理部９にＬＵＴを保存する（Ｓ７）。なお、上記演算ステップ（Ｓ６）では、出力画像処理部１２にてパッチの切り出しや異物の検出、除去などを施され、輝度情報を平均化する。上記パッチの切り出しから輝度情報を平均化までは、本発明の特徴部分であり、後ほど演算詳細フロー（図９）を用いて説明する。以上が基本的な自動階調補正のフローである。

［実施形態１］
（演算フローＳ６の詳細） 次に、本発明の課題である、テストパターン上の異物を検出し、その異物による自動階調補正の影響を抑える演算ステップ（図６のＳ６）の実施形態１について、図９に従って説明する。上記演算ステップは、出力画像処理部１２内に設けられた、パッチ切り出し部４３、異物検出部４４、異物周囲除去部４５、平均化部４６、ＬＵＴ生成部４７までのことを意味する。なお、平均化とＬＵＴ生成フローは上記自動階調補正の基本フローで説明したため説明を省略する。テストチャートを出力したＭＦＰ制御部１は、スキャナでテストチャートを読み取る（図６のＳ５）。読み取られたテストパターンを階調毎に演算する必要があるため、パッチの切り出しを実行する（Ｓ１６）。パッチ切り出し(Ｓ１６)は、MFP制御部からの指示により、パッチ切り出し部４３を用いて、図７に示す読み取られたＡ４サイズのテストパターンに対して、パッチ毎に主走査12mm×副走査8mmの切り出しを行わせる。図７のテストパターンは４×１６の６４階調を１セットとして４種類の自動階調補正パターンであるが、４種類のセットはそれぞれスクリーン処理が異なっている。

尚、テストパターンが読取部に斜めに置かれても切り出しを行う必要がある。図７で、テストパターンの左上パッチＡ、右下パッチＢの濃いパッチを検出し、その後右上のパッチＣとパッチＤの輝度を比較する。そして、パッチＤの輝度とパッチＣの輝度の差（Ｄ−Ｃ）が正となる場合、パッチＡ〜Ｃを使ってアライメント調整（３点の座標から置かれたチャートの傾きなどを判断）し、パッチを切り出す。パッチＤの輝度とパッチＣの輝度の差（Ｄ−Ｃ）が０や負となる場合は、タッチパネル部３０２上にチャートの置きなおしを指示する表示を行う。なお、テストパターン上は主走査16mm×副走査12mmのパッチであるため、上下左右に2mmのマージンを見ている。このマージンは、読取装置の光の映りこみや画像形成装置のエッジ部分の不安定さを考慮したもので、本発明に関連するものではない。

次に、切り出した12mm×8mmのパッチから紙粉などの異物が存在していたかを検出する画像処理ブロックが異物検出部４４である。異物検出部４４は、２値化ステップ（Ｓ２６）、ラベリングステップ（Ｓ３６）、面積比率演算ステップ（Ｓ４６）、重心演算ステップ（Ｓ５６）、異物判定ステップ（Ｓ６６）、異物除去領域判定ステップ（Ｓ８６）からなる。２値化ステップ（Ｓ２６）は、パッチ内部での最低輝度と最大輝度の中間輝度値を閾値に、低明度のトナーが印刷された部分を黒（１）、高明度の下地の白を（０）になるよう２値化される。ラベリングステップ（Ｓ３６）は、上記12mm×8mmのパッチ内全ての黒点ならびに白点を主走査副走査開始点（左上）から主走査副走査終了点（右下）までラベリングと呼ばれる画像検索手法で検出し、検出順に番号を付与しておく。そして、付与された番号順に面積を検出する。なお、エッジに接している黒点ならびに白点にはラベルを付与しない。ラベリングとは、入力された２値化済みの画像において、連結画素には同一のラベルを付与していく手法である。例えば図１０のような３×３画素の領域で画像データの左上から各画素とその周辺画素の２値化済み情報を検査する。"ａ"は注目画素で必要に応じてラベルが付加される。注目画素の近傍８画素に注目画素と同じ黒が存在していれば注目画素にラベルを付加する。連結されている画素には同じ番号を付与する。検査段階で連結画素が途切れれば次の独立した黒点に１増やしたラベル情報を付加する。上記検査ならびにラベルの付加を黒点と白点の２種類検査する。図１１（ａ）は、実施形態１に係るラベリング結果を示す図である。連結画素には同一のラベル「１」や「２」が付与されていることを理解できよう。

面積比率演算ステップ（Ｓ４６）は、ラベリングされた番号を有する画素数をカウントする。図１１（ａ）のラベリング結果ならば、表１の画素数となる。全てのラベル（Ｎ番目）までの画素数を確認した後、１〜Ｎ番目の画素数の平均値を求め、各ラベルの面積比を演算する。図１１（ａ）の場合は、ラベル１〜１１までの画素総数は“５９”となり、平均値は“５”（≒５９／１１）であり、各ラベルの面積比率は、面積比率（ラベル）＝画素数／平均値×１００である。

重心演算は、以下の式１を使用して行われる。

ここで、（ｘｉ、ｙｉ）は、同一のラベルが付与された各画素の座標を示している。ｉは、０ないしｎ−１の自然数である。ｎは前画素数である。なお、図１１（ａ）の画像であれば重心は、図１１（ｂ）の濃いハッチングの画素部になる。異物判定ステップ（Ｓ６６）は、上記面積比率が３００％を超える黒点もしくは白点が存在するかを判別する。超えている黒点ならびに白点が存在する場合、異物であると判断する。３００％以下ならば異物が存在しないと判断する。表１であればラベル５が異物と判断される（Ｓ７６）。

異物除去領域判定ステップ（Ｓ８６）は、異物であると判断（Ｓ７６）されたラベルにのみ、その重心周囲４ｍｍの領域を把握する。なお、白点と黒点の両方の異物があると判断された場合には、どちらも、ならびに重複する部分も除去するよう異物周囲除去部４５に伝える。以上が異物検出部４３が実行する演算フローである。異物周囲除去ステップ（Ｓ９６）は、異物周囲除去部４５で処理されるステップで、異物検出部４４で異物と判断された重心周囲4mmの領域情報をゼロに置き換えると同時に置き換えた画素数を記憶しておく。

課題で述べたように、紙粉などの異物が色材転写前に存在すると２次転写部で色材が飛び散る。その飛び散りと紙粉などの異物が濃度に影響を及ぼす範囲は、重心からおおよそ4mm以下であることが実験などから確認できた。よって本実施形態では一律に重心からの4mmの重心周囲を自動階調補正の濃度情報として使用しない。

平均化ステップ（Ｓ１０６）は、平均化部４６を用いて12mm×8mmのパッチ内の輝度情報を平均化する。なお、上記異物周囲除去部４５で輝度情報をゼロに置き換えられた場合、平均値を算出するときの総画素数情報から置き換えた画素数を差し引くことで、異物と異物周辺部の輝度情報を含まない平均化を行っている。なお、画像形成装置の濃度再現もしくは色再現範囲よりも画像読取装置の濃度もしくは色読取範囲の方が広いため、上記のようにゼロに置き換えることで問題は発生しない。しかし、輝度値ゼロも発生してしまうような画像形成装置や画像読取装置の組み合わせであったならば、そもそもの輝度平均化時に、異物除去領域を含めない処理を行えばよい。

上記演算されたパッチ輝度は、あらかじめ作成されている輝度濃度変換テーブルを介して表２のような濃度情報に変換される。

表２は縦の方向に自動階調補正時のパッチの入力信号値で、単純にパッチの平均輝度を求め、濃度に変換したものが"パッチ平均"。本実施形態の異物検出、異物重心周囲（異物重心からの距離が４ｍｍ内）を削除した場合の一例である。

表２の従来例１では、傾きが一定以上に達したn+1パッチ（入力信号３２）は使用せず、n+2パッチ（入力信号３６）の濃度値と現在のnパッチ（入力信号２８）との線形補完によってn+1パッチ（入力信号３２）の濃度情報を決定している。従来例２では、傾きがマイナスになるn+1パッチ（入力信号３６）は使用せず、n+2パッチ（入力信号４０）の濃度値と現在のnパッチ（入力信号３２）との線形補完によってn+1パッチ（入力信号３６）の濃度情報を決定している。従来例３では、傾きがマイナスになるn+1パッチ（入力信号３６）は使用せず、現在のnパッチ（入力信号３２）の濃度情報を使用した単純置き換え例である。このように従来例では、異物がどのパッチで発生したのかは特定されていない。本来のパッチ濃度の如何にかかわらず、入力信号前後の濃度との関係でパッチ濃度が補正されてきた。よって異物などが含まれている場合は高精度に階調が補正されていなかった。

上記従来例１〜３に対し、本実施形態の方法で異物検出、異物重心周囲４ｍｍの情報を含まないよう演算した結果、本来の濃度ではないパッチは入力信号３２のパッチであることがまず特定される。また、異物重心４ｍｍを削除したあとの平均濃度は２２レベルであることがわかった。すなわち、単純なパッチ平均や従来例１〜３には補正できなかった異物を含むパッチの自動階調補正に反映させるべき本来の濃度を高精度に求めることに成功した。なお、輝度−濃度変換テーブルを用いて濃度情報に変換したが、相対反射濃度（紙基準反射濃度）で１．５を２５５階調で２５５として規格化をしている。高精度な濃度情報に変換されたパッチ濃度情報は、図６のフローに従い、γＬＵＴが作成され、自動階調補正を終了する。

＜実施形態１の効果＞ このように異物を平均黒点もしくは平均白点からの逸脱量で判断し、その重心周囲４ｍｍをパッチの輝度平均情報から削除する。ここれによって、異物によって発生した飛び散りによる濃度アップ分を含まない、エンジンの素の階調特性を正確に把握することができる。上記手法を用いて自動階調補正を実施することによって高精度な補正が可能になった。

［実施形態２］
実施形態１では、演算速度の観点から、異物の重心から一律４ｍｍという簡単な演算で本発明の課題を解決したが、本実施形態２では、異物の形状を加味して平均化時の削除領域を最適化する構成に変更する。実施形態１で述べた、異物除去領域判定ステップ（Ｓ９６）の機能を拡充し、重心からの周囲４ｍｍではなく異物のエッジ情報を取得し、そのエッジからの周囲２ｍｍの輝度を削除する。異物判定ステップ（Ｓ６６，Ｓ７６）で異物と判断された黒点もしくは白点のエッジ情報を取得する。異物と判断された黒点もしくは白点のエッジ情報はラベリング時と似た方法で、図１２に示す注目画素とその周囲の８画素の情報によって判断される。図１２の"a"〜"e"は注目画素。その注目画素の周囲８画素を検査する。注目画素の周囲に異なる画素（以下背景画素という）が何個あるかを検査する。その検査結果に応じて注目画素がエッジかエッジではないかを、異物と判断されたラベルの全画素を注目画素として検査していく。

背景画素の個数とエッジかエッジではないかとの関係は、以下のように判断できる。
背景画素の個数が０画素：ラベリングされているがエッジではなく異物の内部画素、
背景画素の個数が１画素〜７画素：エッジ、
背景画素の個数が８画素：ラベリングはされたものの１画素しかない独立した画素。
なお、異物判定ステップ（Ｓ６６）で平均画素数の３００％以上となる画素を抽出済みであり、本実施形態においては背景画素が８という独立した画素は存在しない。上記異物のエッジから、外側2mmの輝度情報をゼロに置き換えると同時に置き換えた画素数を記憶しておく。これ以降の説明は、実施形態１と同じであるため説明を省略する。

＜実施形態２の効果＞ 異物は円形のみならず1mm×2mmなどの紙の繊維などが付着している場合があり、演算速度の観点から、重心から一律除去である場合はある程度広い範囲を除去しなければならなかった。一方、本実施形態のように異物のエッジ情報を取得すれば、異物の形状に応じた異物周囲除去ならびに平均化が行えるため、本来ならば平均化に含めるべき輝度情報も削除せずにすむため、より高精度な自動階調補正を実行することができる。

［実施形態３］
本実施形態３では、上記異物周囲除去領域をエッジから一律に２ｍｍ離れた画素から、スクリーン毎に最適化し、削除量をなるべく抑え平均化に含む画素数を増やした構成を示す。図７のテストパターンは４×１６の６４階調を１セットとして４種類の自動階調補正パターンであるが、４種類のセットはそれぞれスクリーン処理が異なる。それぞれ1200dpiのドット成長、４５度スクリーンで、106、141、169、212lpi（ｌｉｎｅ／ｉｎｃｈ（線数）ともいう）である。異物による飛び散りと濃度上昇の関係は、本来下地の白が見える部分に対して飛び散った色材が下地を被うため、濃度が上昇する。面積階調表現をしている画像形成装置の場合、濃度は光学的ドットゲインも考慮しなければならない。ドット再現がデジタル的に完全な再現をしていたとしても、同じドット面積率で紙に印刷した場合の概念図を図１３に示す。図１３で黒い部分がトナーであり、左上図が212lpi、右上図が106lpiである。ドットの端に矢印で記載しているのが光の入射透過散乱を表した図であり、ドットに隣接する白地部に光の回り込みが発生し、白地部を暗くしてしまう。212lpiと106lpiを比較すると、212lpiの方がドット間隔が狭いため、白地の面積も小さく、光学的ドットゲインの影響も受け易い。上記の原理により、同じ面積率でドットを再現できたとしても、光学的ドットゲインによって212lpiの方が濃く見える。図１３には飛び散りを示す小さな黒点１３０ａ、１３０ｂを設けた。その飛びちりも含めた濃さのプロファイルが図１３の下図である。このように、212lpiで飛び散りが発生すると、その飛び散りでの光学的ドットゲインがさらに増えてしまうため、飛び散り量に対する濃度上昇率が高いのである。

さらに、線数が高くドットの周期が細かい場合は、図１４（ａ）のように２次転写部で異物にドット（色材）が衝突し飛び散るが、図１４（ｂ）のように線数が低くドット周期が粗い場合には異物の衝突量が少なくなる（ドットと異物の衝突率が少ない）。そのため、そもそもの飛び散り量も低線数の方が少ない。上記光学ドットゲイン、ならびにドットと異物の衝突率の２つの理由から、線数毎に異物に対する飛び散り量や濃度への影響度合いが異なる。そのため、高線数側を意識して異物除去領域を大きくしたのでは、異物による飛び散りの影響を受けていない部を削除していることになり、さらなる精度向上は見込めない。よって、本実施形態では、ラベリング後、異物を検出したあとの削除領域を以下の重心からの距離以下に定義する。
106lpi：1.4mm
141lpi：1.5mm
169lpi：1.7mm
212lpi：2.0mm
これ以降の説明は、実施形態２と同じであるため説明を省略する。

＜実施形態３の効果＞ 同じ異物でも、線数によって飛び散りの発生量ならびに濃度への影響度は異なる。その影響度を加味した濃度域に応じた異物除去領域の設定により、より高精度の階調補正を実現できる。

［実施形態４］
本実施形態４では、入力信号値に応じて異物除去領域を変更することを特徴とする。実施形態３の図１４で述べたように、異物が存在していても、異物周囲に色材が存在していなければ飛び散りは発生しない。また、色材が存在していても、白地部が少ないシャドウ部では、図１５のようにトナー（黒い部分）の重なりによって濃度を表現し始めており、飛び散りが発生しても濃度への影響はほとんどない。すなわち、ハイライトよりも中間調、シャドウ部よりも中間調が異物の影響を受けやすく、入力信号を考慮するべきである。本実施形態４では上記の現象を踏まえ、図１６のように横軸に入力信号、縦軸に異物エッジからの除去領域（ｍｍ）を設定する。これ以降の説明は実施形態２と同じであるため説明を省略する。

＜実施形態４の効果＞ 同じ異物でも、入力信号（網点％）によって飛び散りの発生量ならびに濃度への影響度は異なる。その影響度を加味した異物除去領域の設定により、より高精度の階調補正を実現できる。

［実施形態５］
本実施形態５では、あらかじめ決められた異物除去領域ではなく、飛び散りによる輝度勾配を把握した上で、異物削除領域を確定することを特徴とする。図１７のように、図９との相違は、２値化ステップ（Ｓ２６）以降の処理と並行して、多値画像を処理する、網点ぼかしフィルタリングステップ（Ｓ１２６）を追加している。ぼかしフィルタは、図１８のように、5×5画素の平均化フィルタで周囲25画素の平均値を注目画素に置き換えることで、スクリーン画像を平滑化させている。異物除去領域判定ステップ（Ｓ８６）は、異物だと判定されたラベルの重心情報を異物判定ステップ（Ｓ６６）から入手する。異物除去領域判定ステップ（Ｓ８６）では、異物重心座標から切り出したパッチエッジまでの、網点ぼかしフィルタリングを行った多値画像の輝度勾配プロファイルを全てのパッチエッジ分算出する。上記の画像処理の流れを図１９（ａ）〜（ｃ）に示す。図１９（ｃ）で"Ａ"と記載された部分の輝度勾配プロファイルを図１９（ｄ）に示す。横軸が輝度で右に行く（値が大きい）ほど明るい。今、重心の異物は紙紛が付着しており、定着装置ではがされたため、白い大きな点となっている。その異物重心からパッチエッジに対しての輝度プロファイルを元に傾きを算出する。なお、傾き算出にあたっては読み取り輝度プロファイルの位置がｎとn+500μmずれたときの輝度の差を傾きとして計算する。パッチ画像は600dpiで読み込まれており、細かい傾きを出すことは可能であるが、紙紛の影響は大きな領域であるため、図２０のように、重心に近い位置から各画素に500μmはなれた輝度情報との傾きを算出する。

なお、本実施形態５では、以下の領域の輝度情報を自動階調補正に使用しない。
重心から0.5ｍｍの範囲：傾きがなだらかでも演算に使用しない
重心から0.5mmを超えパッチエッジまで：傾きが0.25以上ならびに−0.25以下のn+500の位置から重心までのエリアは使用しない
＜実施形態５の効果＞ 本実施形態のように、輝度の勾配を加味し異物除去領域の最適化を行うことにより高精度な自動階調補正を実行することができた。

＜実施形態５の変形例＞
実施形態５では、輝度の傾きプロファイルを算出して除去領域を算出した。この方法では非常に大きな異物の場合、濃度情報が取れなくなる可能性がある。また、非常に少ない情報を取り出せる場合でも、その少ない領域が該当するパッチの代表値に値するかは判断が難しい。上記のような問題に対し、本変形例では、スクリーンのマトリクス構造から、最低限必要な領域を定義すればよい。図２１は、1200dpi，106lpiの16×16画素＝256画素のディザマトリクスである。141lpiであれば、12×12の画素でディザマトリクスは組めるが上記２５６階調を表現出来ない為、２５６階調を表現出来る領域以上の12×24画素や24×24画素にする場合が多い。一般的に、同じ解像度で線数が高ければディザマトリクスは大きくなる。以上の背景により、エンジンが再現するパッチの濃度を知るためにはディザマトリクスサイズ以上の輝度情報が必要である。よって線数が高いディザマトリクスを採用している場合には、最低限必要な領域も大きくしなければならない。すなわち、自動階調補正の演算に必要な画素数は、ディザマトリクスサイズ以上であれば構わない。

以上説明してきたように、紙紛などの異物が存在していても、高精度のＣＡＬを実行できる画像形成装置を提供することができた。なお、本実施形態では、紙紛などの異物の検出について説明したが、記録媒体上のキズなどを含む異常エリアの検出に拡張しても、同様の構成により同じ効果が得られる。

［他の実施形態］
尚、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、１つの機器からなる装置に適用してもよい。例えば、スキャナ、プリンタ、ＰＣ、複写機、複合機及びファクシミリ装置の如くである。また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

Claims (12)

1. 記録媒体に複数の濃度のパッチから構成された濃度補正用のパッチチャートを印刷する画像形成手段と、前記印刷されたパッチチャートを読み取る画像読取手段と、読み取られたパッチチャートの濃度データから濃度補正データを生成する濃度補正手段とを有する画像形成装置であって、
   読み取られたパッチチャートのパッチ内の読み取り値が、所定の値から高明度の側または低明度の側にずれているエリアの大きさが所定の大きさを超えるエリアを異常エリアとして検出する検出手段と、
   前記検出された異常エリアの位置を算出する算出手段とを有し、
   前記濃度補正手段は、前記算出された異常エリアの位置から特定の距離内の読み取りデータを濃度補正に使用しないことを特徴とする画像形成装置。
2. 前記検出手段は、前記パッチチャートが複数の擬似中間調処理で形成されている場合に、擬似中間調処理の種類ごとに異なる検出の条件で検出することを特徴とする請求項１に記載の画像形成装置。
3. 前記検出手段は、濃度域に応じた検出の条件で検出することを特徴とする請求項１に記載の画像形成装置。
4. 前記異常エリアの位置は、前記異常エリア内の重心であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像形成装置。
5. 前記異常エリアの位置から特定の距離は、濃度域に応じ異なることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像形成装置。
6. 前記異常エリアの位置から特定の距離は、読み取り情報の濃度の勾配を用いて決定されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像形成装置。
7. 前記異常エリアの位置から特定の距離は、演算に使用するパッチのエッジから異常エリアまでの距離以下、かつ擬似中間調処理で２５６階調を表現できる領域以上であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像形成装置。
8. 前記異常エリアの位置から特定の距離は、擬似中間調処理の種類ごとに異なることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像形成装置。
9. 画像形成装置の制御方法であって、
   画像形成手段が、記録媒体に複数の濃度のパッチから構成された濃度補正用のパッチチャートを印刷する画像形成工程と、
   画像読取手段が、前記印刷されたパッチチャートを読み取る画像読取工程と、
   濃度補正手段が、読み取られたパッチチャートの濃度データから濃度補正データを生成する濃度補正工程と、
   検出手段が、読み取られたパッチチャートのパッチ内の読み取り値が、所定の値から高明度の側または低明度の側にずれているエリアの大きさが所定の大きさを超えるエリアを異常エリアとして検出する検出工程と、
   算出手段が、前記検出された異常エリアの位置を算出する算出工程とを有し、
   前記濃度補正工程では、前記算出された異常エリアの位置から特定の距離内の読み取りデータを濃度補正に使用しないことを特徴とする画像形成装置の制御方法。
10. 請求項９に記載の画像形成装置の制御方法の工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
11. 請求項１０に記載のプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
12. 画像形成における階調補正方法であって、
    画像形成手段が、記録媒体に複数の濃度のパッチから構成された濃度補正用のパッチチャートを印刷し、
    画像読取手段が、前記印刷されたパッチチャートを読み取り、
    濃度補正手段が、読み取られたパッチチャートの濃度データから濃度補正データを生成し、
    検出手段が、読み取られたパッチチャートのパッチ内の読み取り値が、所定の値から高明度の側または低明度の側にずれているエリアの大きさが所定の大きさを超えるエリアを異常エリアとして検出し、
    前記濃度補正データを生成する工程では、前記検出された異常エリアから特定の距離内の読み取りデータを濃度補正に使用しないことを特徴とする画像形成における階調補正方法。