JP2015198364A - Image forming device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は画像形成装置に関する。 The present invention relates to an image forming apparatus.
画像形成装置では様々な要因に基づいて画像の濃度が所望濃度から変動してしまうことが知られている。また、複数の中間調処理(ディザ処理)を備える画像形成装置は中間調処理ごとに適切な階調補正条件を定期的に作成して画像の濃度を所望濃度に近づける必要がある。 In an image forming apparatus, it is known that the density of an image varies from a desired density based on various factors. In addition, an image forming apparatus including a plurality of halftone processes (dither processes) needs to periodically create appropriate gradation correction conditions for each halftone process to bring the image density close to the desired density.
特許文献1、2には、1つの中間調処理を用いてトナーパターンを形成し、パターンの濃度を検出し、他の中間調処理の濃度変動を予測し、複数の中間調処理のそれぞれについて階調補正条件を作成することが記載されている。これらの発明では、複数の中間調処理のうち1つの中間調処理でパターンを形成すればよいため、トナー消費量を削減できるメリットがあるという。
In
ところで、複数の中間調処理にはドット精細度の粗いものや細かいものなど様々なものがある。ドット精細度の粗い中間調処理が施されたパターンの濃度から、ドット精細度の細かい中間調処理が施されたパターンの濃度を予測することが困難である。たとえば、スクリーン線数が低線数の中間調処理が施されたパターンの濃度から、スクリーン線数が高線数の中間調処理が施されたパターンの濃度を予測することは難しい。これは、低線数の中間調処理が施されたパターンの濃度は濃度変動に鈍感であるが、高線数の中間調処理が施されたパターンの濃度は濃度変動に敏感だからである。このように、低線数の中間調処理が施されたパターンの濃度から高線数の中間調処理が施されたパターンの濃度を予測することができない。 By the way, there are various types of halftone processing such as those with coarse dot definition and those with fine dot definition. It is difficult to predict the density of a pattern subjected to halftone processing with fine dot definition from the density of a pattern subjected to halftone processing with coarse dot definition. For example, it is difficult to predict the density of a pattern that has been subjected to halftone processing with a high number of screen lines from the density of a pattern that has undergone halftone processing with a low number of screen lines. This is because the density of a pattern subjected to halftone processing with a low number of lines is insensitive to density fluctuation, but the density of a pattern subjected to halftone processing with a high number of lines is sensitive to density fluctuation. As described above, it is impossible to predict the density of the pattern subjected to the high tone number halftone process from the density of the pattern subjected to the low tone number halftone process.
そこで、本発明は、複数の中間調処理のそれぞれの階調補正条件をより精度よく作成することを目的とする。 Accordingly, an object of the present invention is to create the gradation correction conditions for each of a plurality of halftone processes with higher accuracy.
本発明は、たとえば、
階調補正条件を用いて画像データを補正する補正手段と、
前記補正された画像データに対して中間調処理を施す処理手段と、
前記中間調処理を施された画像データに基づいて画像を形成する形成手段と、
前記形成手段により形成されたパターン画像を測定する測定手段と、
前記パターン画像の測定結果に基づいて、前記パターン画像に施された中間調処理用の階調補正条件を作成する作成手段と
を有し、
前記作成手段は、前記パターン画像に施された中間調処理のドット精細度と、前記パターン画像に施された中間調処理以外の中間調処理のドット精細度とに基づいて、前記パターン画像に施された中間調処理についての前記測定結果を前記パターン画像に施された中間調処理用の階調補正条件にフィードバックすることを特徴とする画像形成装置を提供する。
The present invention is, for example,
Correction means for correcting image data using gradation correction conditions;
Processing means for performing halftone processing on the corrected image data;
Forming means for forming an image based on the image data subjected to the halftone processing;
Measuring means for measuring a pattern image formed by the forming means;
Creating means for creating gradation correction conditions for halftone processing applied to the pattern image based on the measurement result of the pattern image;
The creating means applies the pattern image to the pattern image based on the dot definition of the halftone process applied to the pattern image and the dot definition of the halftone process other than the halftone process applied to the pattern image. An image forming apparatus is provided, wherein the measurement result of the halftone processing is fed back to a gradation correction condition for halftone processing applied to the pattern image.
本発明によれば、複数の中間調処理のそれぞれの階調補正条件をより精度よく作成できるようになる。 According to the present invention, the gradation correction conditions for each of a plurality of halftone processes can be created more accurately.
(画像形成装置)
図1において画像形成装置100は画像形成エンジンを構成する4つの画像形成ステーション120、121、122、123を有している。画像形成ステーション120、121、122、123の機械的な構成はトナーの色を除いて共通している。一次帯電器111は感光ドラム105の表面を一様に帯電させる。レーザスキャナ部107は感光ドラム105の表面にレーザ108からのレーザ光を照射して画像データに対応した静電潜像を形成する。現像器112はトナーを用いて静電潜像を現像し、トナー画像を形成する。トナー画像は、感光ドラム105から中間転写ベルト106に一次転写され、さらに転写ローラ114によって転写材110に二次転写される。転写材110は、記録材、記録媒体、用紙、シート、転写紙などと呼ばれることもある。定着装置150、160は、未定着のトナー画像を転写材110に対して定着させる。操作部180は情報を表示する表示装置と情報を入力する入力装置とを有している。中間調処理の切り替えなどは操作部180を通じて指示される。濃度センサ117は、光を発光する発光部とトナー画像からの反射光を受光する受光部とを有しており、濃度に対応した信号(測定データ)を出力する。
(Image forming device)
In FIG. 1, the
(画像処理部)
図2において、画像形成装置100は、プリンタコントローラ300と画像形成エンジン101とを有している。ホストコンピュータ301はホストI/F部302を通じてバス319に接続されている。操作部180はパネルI/F部311を介してバス319に接続されている。外部メモリ181はメモリI/F部312を通じてバス319に接続されている。ホストI/F部302により受信された制御コードなどは入出力バッファ303にいったん保持される。プリンタコントローラCPU313はバス319を介して接続された各部を制御する。ROM304は、プリンタコントローラCPU313が実行する制御プログラムや制御データが内蔵されているプログラムを記憶している。ROM304は、不揮発性のメモリであり、書き換え可能なメモリであってもよい。RAM309はワークメモリとして利用される。プリンタコントローラCPU313がプログラムを実行することで実現される代表的な機能としては、画像情報生成部305、条件決定部306およびテーブル作成部307がある。画像情報生成部305は、ホストコンピュータ301から受信したデータに基づき各種の画像オブジェクトを生成する。RIP(Raster Image Processor)部314は、画像オブジェクトをビットマップ画像に展開する。色処理部315は、RGBのビットマップ画像の色変換を実行してYMCKのビットマップ画像を生成する。階調補正部316はYMCKの各画像の階調補正を実行する。中間調処理部317は、階調補正された画像データに対して、ディザマトリクス法や誤差拡散法などの予め指定された擬似中間調処理を適用する。中間調処理部317から出力された画像データはエンジンI/F部318を通じて画像形成エンジン101に転送される。エンジン制御CPU102は画像データに基づいてレーザスキャナ部107などを制御して画像を形成する。
(Image processing unit)
In FIG. 2, the
条件決定部306はパターン画像(以下、単にパターンと称す)の測定データに基づいて最大濃度(Vcont:現像コントラスト)を決定する。より具体的に説明すると、条件決定部306は濃度センサ117で得られた測定データを用いて、現像バイアスに対する画像濃度特性を求め、当該特性から最大濃度が得られる現像バイアスと露光量を算出し、エンジン制御CPU102に設定する。これにより、最大濃度が一定に維持される。テーブル作成部307は最大濃度調整の結果に基づいて階調補正を行う。テーブル格納部310はテーブル作成部307によって作成された階調補正条件を格納する。階調補正条件は、たとえば、階調補正テーブル(ガンマルックアップテーブル(γLUT)など)として保持される。階調補正部316は階調補正テーブルを用いて画像データの階調補正を実行する。
The
(パターンを用いた階調補正テーブルの作成方法)
テーブル作成部307は、プリンタコントローラCPU313から通知された中間調処理の識別信号にしたがって、当該中間調処理の施されたパターンを形成してその濃度を測定する。そして、テーブル作成部307は測定データ(測定結果)に基づいて当該中間調処理に対応する階調補正テーブルを作成(更新または補正)する。さらに、テーブル作成部307は、パターンに適用しなかった他の中間調処理に対応する各階調補正テーブルを作成する。この際に、パターンに適用した中間調処理について得られた測定データが他の中間調処理用の階調補正テーブルにフィードバックされる。とりわけ、本実施形態は、パターンに適用した中間調処理のドット精細度とパターン画像に施されなかった中間調処理のドット精細度との関係を考慮してフィードバック率が決定される点に特徴がある。
(Method for creating a gradation correction table using a pattern)
The table creation unit 307 forms a pattern subjected to the halftone process and measures the density in accordance with the halftone process identification signal notified from the
ここでは、階調補正テーブルを第一γLUTと第二γLUTとで構成するものと仮定する。第一γLUTは、比較的に長期的な濃度変動を補正するためのテーブルであり、画像形成装置100への電源投入直後や大きく環境条件が変化したときなどに作成または更新される。第二γLUTは、比較的に短期的な濃度変動を補正するためのテーブルであり、1枚の画像を形成するたびに作成される。第一γLUTは、たとえば、10個のパターンを形成し、その測定結果を用いて作成される。一方、第二γLUTは、紙間に形成される、たとえば、4個のパターンの濃度を測定して作成される。紙間とは、中間転写ベルト106上において先行するトナー画像と後続のトナー画像との間のことである。つまり、転写材110に転写されない区間を利用してパターンが形成される。なお、単位時間あたりに形成される画像の枚数(スループット)を向上させるためには、紙間を狭くする必要があるため、紙間に形成可能なパターンの数も少なくなる。ただし、紙間にパターンを形成することで高頻度で測定データが得られるため、少ない数のパターンであっても、短期間での濃度変動を補正できるようになる。
Here, it is assumed that the gradation correction table is composed of a first γLUT and a second γLUT. The first γLUT is a table for correcting comparatively long-term density fluctuations, and is created or updated immediately after the
図3(a)が示すように、入力信号INに対する出力結果がターゲット濃度特性TGTに一致するように、入出力の関係を補正するテーブルが第一γLUT1である。なお、第一γLUT1が作成された直後は、第二γLUT2は入出力の関係を補正しない単位行列のようなテーブルへとリセットされる。 As shown in FIG. 3A, the first γLUT1 is a table for correcting the input / output relationship so that the output result for the input signal IN matches the target density characteristic TGT. Immediately after the first γLUT1 is created, the second γLUT2 is reset to a table such as a unit matrix that does not correct the input / output relationship.
図3(b)は、第二γLUTを作成するために紙間に形成された4つのパターンの測定濃度を示している。図3(b)からわかるように、4つのパターンの測定濃度はターゲット濃度特性TGTからずれているため、第二γLUT2で補正する必要がある。図3(c)が示すようにテーブル作成部307は測定データとターゲット濃度特性TGTとの差分ΔDを求め、差分ΔDを補正するように第二γLUT2を作成している。テーブル作成部307は第一γLUTと第二γLUTを合成し、合成γLUTを階調補正部316に保存し、次の画像形成に備える。
FIG. 3B shows the measured densities of the four patterns formed between the sheets in order to create the second γLUT. As can be seen from FIG. 3B, the measured densities of the four patterns are deviated from the target density characteristic TGT, and thus must be corrected by the second γLUT2. As shown in FIG. 3C, the table creation unit 307 obtains the difference ΔD between the measurement data and the target density characteristic TGT, and creates the second γLUT2 so as to correct the difference ΔD. The table creation unit 307 combines the first γLUT and the second γLUT, stores the combined γLUT in the
このようにして、ある中間調処理についての合成γLUTが作成されるが、残りの中間調処理についての合成γLUTについてはパターンを用いずに更新される場合がある。たとえば、テーブル作成部307はドット精細度の細かい中間調処理が施されたパターンを形成したときは、その中間調処理のドット精細度よりも粗いドット精細度の中間調処理の合成γLUTに測定結果を反映させる。一方で、テーブル作成部307はドット精細度の粗い中間調処理が施されたパターンを形成したときは、その中間調処理のドット精細度よりも細かいドット精細度の中間調処理の合成γLUTには測定結果を反映させない。つまり、パターンに関与せず、より細かいドット精細度の中間調処理の合成γLUTは更新されずに維持される。これにより、各中間調処理についての合成γLUTを精度よく作成できるようになる。その結果、各中間調処理が施された画像における階調の再現性も良好となろう。 In this way, a composite γLUT for a certain halftone process is created, but the composite γLUT for the remaining halftone process may be updated without using a pattern. For example, when the table creation unit 307 forms a pattern subjected to halftone processing with fine dot definition, the measurement result is obtained in the composite γLUT of halftone processing with a coarser dot definition than that of the halftone processing. Reflect. On the other hand, when the table creation unit 307 forms a pattern subjected to halftone processing with coarse dot definition, the composite γLUT for halftone processing with a finer dot definition than the dot definition of the halftone processing is used. Do not reflect measurement results. In other words, the composite γLUT for halftone processing with finer dot definition is not updated and is not involved in the pattern. As a result, a composite γLUT for each halftone process can be created with high accuracy. As a result, the reproducibility of the gradation in the image subjected to each halftone process will be good.
(課題の詳細と本実施形態の特徴)
図4は現像コントラスト電位(現像バイアスと露光電位との差:以下Vcont呼ぶ)と濃度との関係であるV−D特性を示す。ここではドット精細度の細かい高線数(242lpi)の中間調処理と、ドット精細度の粗い低線数(106lpi)の中間調処理とについて比較する。106lpiについてのV−D特性はきれいな下凸のカーブとなる。一方で、242lpiついてのV−D特性は、ハイライト領域で濃度が出にくく、中間調で急激に濃度が変化し、かつ、シャドウ部で濃度が変化しない、いわゆるS字カーブ特性となる。感光ドラム105の劣化やレーザスキャナ部107の光源の変動などが発生すると、濃度変動が発生しやすくなる。これは、濃度が均一なベタ画像を用いて決定された現像コントラスト電位Vcontに対して出力濃度がリニアな関係ではなく、S字カーブを描くことが多いからである。さらに、この現象は、潜像におけるドットコントラストが十分に確保されているかに依存する。ただし、以下では、ドットの細かさによる濃度変動について言及するため、ドットを形成したときの潜像について説明する。
(Details of issues and features of this embodiment)
FIG. 4 shows a VD characteristic which is a relationship between the development contrast potential (difference between development bias and exposure potential: hereinafter referred to as Vcont) and density. Here, a comparison is made between a halftone process with a high line number (242 lpi) with fine dot definition and a halftone process with a low line number (106 lpi) with a coarse dot definition. The VD characteristic for 106 lpi is a clean downward convex curve. On the other hand, the V-D characteristic for 242 lpi is a so-called S-shaped curve characteristic in which the density is difficult to appear in the highlight region, the density changes abruptly in the middle tone, and the density does not change in the shadow portion. When deterioration of the
図5(A)は中間調処理を適用されたハイライト領域の潜像電位を示している。図5(B)は低線数の中間調処理を適用された中間調部の潜像電位を示している。図5(C)は高線数の中間調処理を適用された中間調部の潜像電位を示している。図5(A)が示すように、ハイライト領域では潜像電位を大きくすることが難しくなる。これは、中間調処理の線数(ドット間隔)が高線数になるほど1ドットあたりの画素数が少なくなるためである。一方で、低線数の中間調処理ではドットコントラストを高くすることができる。これは1ドットあたりの画素数が多いためである。 FIG. 5A shows a latent image potential in a highlight area to which halftone processing is applied. FIG. 5B shows the latent image potential of the halftone portion to which the low tone number halftone processing is applied. FIG. 5C shows the latent image potential of the halftone portion to which the high tone number halftone processing is applied. As shown in FIG. 5A, it is difficult to increase the latent image potential in the highlight area. This is because the number of pixels per dot decreases as the number of halftone lines (dot interval) increases. On the other hand, dot contrast can be increased in halftone processing with a low number of lines. This is because the number of pixels per dot is large.
図6は高線数の中間調処理が適用された画像と低線数の中間調処理が適用された画像との一例を示している。2400dpi106lpiについてのドット画素数(面積)は50画素である。2400dpi242lpiについてのドット画素数は13画素である。このように106lpiの中間調処理のドットは242lpiの中間調処理のドットよりも大きいため、潜像電位が安定し、画像形成エンジン101の特性が多少変動してもその影響を受けにくい。
FIG. 6 shows an example of an image to which halftone processing with a high number of lines is applied and an image to which halftone processing with a low number of lines is applied. The number of dots (area) for 2400
図5(B)、図5(C)が示すように、中間調では、隣り合ったドットとドットの間に存在する暗電位Vd(ドット間暗電位と呼ぶ)が下がる。ただし明電位Vlは維持される。その結果、高線数の中間調処理のドットコントラストは低線数の中間調処理のドットコントラストよりも低くなる。画像データに対して忠実な面積階調(ドット面積)で濃度の階調を表現すべきであるが、ドット間暗電位が下がるため、シャープなドット潜像が形成されない。潜像電位がある閾値(現像バイアス電位)を超えたあたりからドット間でも濃度が高くなり始めるため、濃度勾配は急激になる。このような事象が原因で高線数についての特性はS字カーブとなり、低線数についての特性はきれいな下凸カーブとなる。 As shown in FIGS. 5B and 5C, in the halftone, the dark potential Vd (referred to as the inter-dot dark potential) that exists between adjacent dots decreases. However, the bright potential Vl is maintained. As a result, the dot contrast of the high tone number halftone process is lower than the dot contrast of the low tone number halftone process. The gradation of density should be expressed with an area gradation (dot area) that is faithful to the image data. However, since the inter-dot dark potential is lowered, a sharp dot latent image is not formed. Since the density starts to increase even between the dots when the latent image potential exceeds a certain threshold value (development bias potential), the density gradient becomes steep. Due to such an event, the characteristic for the high line number is an S-shaped curve, and the characteristic for the low line number is a clean downward convex curve.
このように画像形成エンジン101の特性が同じであっても、ドットの精細度に依存して濃度特性が異なってしまう。感光ドラムの帯電電位(暗電位Vd)が変動したときに、高線数では濃度変化が発生していることを検知可能であるが、低線数では濃度変化が発生していることを検知できない。よって、低線数の中間調処理を用いて形成されたパターンの測定データからは、高線数の中間調処理を用いて形成されるパターンの測定データが変動していることを予測できない。つまり、低線数の中間調処理を用いて形成されたパターンの測定データに基づき、高線数の中間調処理について階調補正テーブルを精度よく生成することはできない。
As described above, even if the characteristics of the
そこで、本実施形態では、ドット精細度が粗い中間調処理を適用したパターンの測定データを取得したときは、ドット精細度が相対的に細かい中間調処理の階調補正テーブルを更新しないものとする。一方で、ドット精細度が細かい中間調処理を適用したパターンの測定データを取得したときは、その測定データを用いてドット精細度が相対的に粗い中間調処理の階調補正テーブルを更新する。これにより、複数の中間調処理のそれぞれの階調補正テーブルをより精度よく作成できるようになる。 Therefore, in this embodiment, when the measurement data of a pattern to which halftone processing with coarse dot definition is applied is acquired, the gradation correction table for halftone processing with relatively fine dot definition is not updated. . On the other hand, when measurement data of a pattern to which halftone processing with fine dot definition is applied is acquired, the gradation correction table for halftone processing with relatively coarse dot definition is updated using the measurement data. As a result, each gradation correction table for a plurality of halftone processes can be created more accurately.
(パターンの形成シーケンス)
図7を用いて紙間へのパターン形成について説明する。説明の簡明化のため、ブラックパターンについて説明するが、実際には主走査方向にCMYの他色のパターンも並べて形成される。この場合、濃度センサ117は、4つのパターンを検出できるように4組の発光部および受光部を備える。あるいは、1組の発光部および受光部を設け、17ページ目以降から他色のパターンを形成してもよい。階調補正テーブルの更新頻度の観点からは前者が優れているが、部品点数を削減する観点からは後者が優れている。
(Pattern formation sequence)
The pattern formation between the sheets will be described with reference to FIG. For simplicity of explanation, a black pattern will be described, but in actuality, patterns of other colors of CMY are also arranged in the main scanning direction. In this case, the
図7が示すように、1枚目から16枚目までのA4サイズの画像が形成され、各紙間でA1ないしD4までのパターンが形成される。パターンA1〜A4、B1〜B4、C1〜C4、D1〜D4は、周期的に繰り返し形成される。つまり、パターンD4の次には再びパターンA1が形成される。パターンを識別するために付与した符号のうちAないしDは中間調処理の種類(識別情報)を示し、1ないし4は濃度レベルを示している。 As shown in FIG. 7, A4 size images from the first sheet to the 16th sheet are formed, and patterns A1 to D4 are formed between the sheets. The patterns A1 to A4, B1 to B4, C1 to C4, and D1 to D4 are periodically and repeatedly formed. That is, the pattern A1 is formed again after the pattern D4. Of the codes assigned to identify the pattern, A through D indicate the type of halftone processing (identification information), and 1 through 4 indicate the density level.
図8(A)はパターンを形成するために適用される中間調処理と、測定結果を反映される中間調処理との関係を示している。中間調処理Aは誤差拡散であり、中間調処理Bは低線数のディザ処理であり、中間調処理Cはコピー処理用に設定されたディザ処理であり、中間調処理Dは高線数のディザ処理である。中間調処理B、Dは、たとえば、ホストコンピュータ301から指示されるプリントジョブで使用される。誤差拡散は、たとえば、ファクシミリの受信処理などで使用される。ここではA、B、C、Dの順番でドット精細度が高いものとする。図8(A)から明らかなように、ドット精細度が粗い中間調処理を適用したパターンの測定データを取得したときは、ドット精細度が相対的に細かい中間調処理の階調補正テーブルが更新されない。また、ドット精細度が細かい中間調処理を適用したパターンの測定データを取得したときは、その測定データを用いてドット精細度が相対的に粗い中間調処理の階調補正テーブルが更新される。 FIG. 8A shows the relationship between halftone processing applied to form a pattern and halftone processing reflecting the measurement result. Halftone processing A is error diffusion, halftone processing B is low-line number dither processing, halftone processing C is dither processing set for copy processing, and halftone processing D is high-line number dither processing. Dither processing. The halftone processes B and D are used in a print job instructed from the host computer 301, for example. Error diffusion is used, for example, in facsimile reception processing. Here, it is assumed that the dot definition is high in the order of A, B, C, and D. As is clear from FIG. 8A, when the measurement data of the pattern to which halftone processing with coarse dot definition is applied is acquired, the gradation correction table for halftone processing with relatively fine dot definition is updated. Not. When the measurement data of a pattern to which halftone processing with fine dot definition is applied is acquired, the gradation correction table for halftone processing with relatively coarse dot definition is updated using the measurement data.
図7が示すように、1セット目と記載した区間では中間調処理部317が誤差拡散を適用することでパターンが形成される。濃度センサ117が各パターンの濃度を測定し、測定データをテーブル作成部307に出力する。テーブル作成部307は、測定データを誤差拡散用の階調補正テーブルにのみ反映させる。誤差拡散のドット精細度は他の中間調処理のドット精細度よりも低いからである。2セット目の区間では中間調処理部317が低線数ディザを適用することでパターンが形成される。濃度センサ117が出力する測定データは、低線数ディザ用の階調補正テーブルと、低線数ディザのドット精細度よりもドット精細度が粗い誤差拡散用の階調補正テーブルとに反映される。3セット目の区間では中間調処理部317がコピー処理用のディザを適用することで、パターンが形成される。測定データは、コピー処理用の階調補正テーブルと、コピー処理用のディザのドット精細度よりも粗いドット精細度の誤差拡散の階調補正テーブルと、低線数ディザの階調補正テーブルに反映される。4セット目の区間では、中間調処理部317が高線数ディザを適用することで、パターンが形成される。高線数ディザのドット精細度は最も細かいため、その測定データはすべての中間調処理用の階調補正テーブルに反映される。
As shown in FIG. 7, in the section described as the first set, a pattern is formed by the
(ドット精細度の判定方法)
ここではドット精細度の定義について説明する。図9に示すフローは考え方のフローであって、画像形成エンジン101内で実行されるものではない。ただしこのフローをプログラム化して組み込むことも可能である。
(Dot definition determination method)
Here, the definition of dot definition will be described. The flow shown in FIG. 9 is a conceptual flow and is not executed in the
線数は、2D−FFT(2次元高速フーリエ変換)を実行した後で1次元化処理をし、さらにピーク検出を実行することで把握可能である。また周期性もピーク検出の結果から把握可能である。成長方法がラインであるのかそれともドットであるのかは、2D−FFT処理された画像を解析すれば、把握可能である。そこで、図9に示したフローにしたがってドット精細度を算出してもよい。本実施形態では、階調補正テーブルの作成前に予めドット精細度の解析を行うものとし、解析結果は図8(A)に示すようなテーブルとしてROM304などに保持されるものとする。
The number of lines can be grasped by performing one-dimensional processing after performing 2D-FFT (two-dimensional fast Fourier transform) and further performing peak detection. The periodicity can also be grasped from the result of peak detection. Whether the growth method is a line or a dot can be grasped by analyzing a 2D-FFT processed image. Therefore, the dot definition may be calculated according to the flow shown in FIG. In this embodiment, it is assumed that the dot definition is analyzed in advance before creating the gradation correction table, and the analysis result is held in the
S001で、通常画像形成に使用されるディザ(中間調処理)を把握する。通常画像形成とは転写材110に転写される画像を形成することをいう。本実施形態では4種類の中間調処理が例示されているが、中間調処理の数は5種類以上でもあってもよいし、3種類以下であってもよい。本実施形態の中間調処理A〜Dは図10に示すような特徴を有しているものとする。S002で、中間調処理を周期性パターンと非周期性パターンに分類する。図10に示した例では、非周期性パターンは中間調処理Aのみであり、周期性パターンは中間調処理B〜Dである。S003〜S006は周期性パターンの判断フローである。S003で中間調処理の線数が把握され、S004で線数に基づき周期性パターン内での各中間調処理の粗さの順位が決定される。この時点では以下の順となる
粗い: 低線数(中間調処理B) < コピー(中間調処理C) < 高線数(中間調処理D) :細かい
線数が同じ2つの中間調処理が存在する場合、S005で、成長方法に基づき、ドット精細度を判別する。つまり、ドット集中型のドット精細度よりもライン成長型のドット精細度が粗いと判定される。S006で、各周期性パターン型の中間調処理について濃度5%のドットサイズを把握する。S009で周期性パターン型の中間調処理と非周期性パターン型の中間調処理とについてドット精細度を比較し、最終的な順位を確定する。
In S001, the dither (halftone processing) used for normal image formation is grasped. Normal image formation refers to forming an image to be transferred to the
非周期性パターン型のディザについては、S007で、各非周期性パターン型の中間調処理について濃度5%のドットサイズを把握する。非周期性パターン型の中間調処理が複数ある場合、S008でドットサイズにしたがって複数の非周期性パターン型の中間調処理間でのドット精細度の順位を決定する。ドットサイズが大きい順に、ドット精細度が粗いと判定される。S009で周期性パターン型の中間調処理と非周期性パターン型の中間調処理とについてドット精細度を比較し、最終的な順位を確定する。とりわけ、濃度5%のドットサイズに基づいて全体での順位を確定する。 For a non-periodic pattern type dither, in step S007, the dot size having a density of 5% is grasped for the halftone processing of each non-periodic pattern type. If there are a plurality of non-periodic pattern type halftone processes, the order of dot definition among the plurality of non-periodic pattern type halftone processes is determined according to the dot size in S008. It is determined that the dot definition is coarser in descending order of dot size. In step S009, the dot definition is compared between the periodic pattern type halftone process and the non-periodic pattern type halftone process, and the final order is determined. In particular, the overall ranking is determined based on a dot size of 5% density.
図10に示すように、中間調処理A(誤差拡散)を適用した画像データは600dpiの解像度で形成される。しかし、画像形成エンジン101の解像度が2400dpiであるため、画像処理部で600dpiから2400dpiへ、ニアレストネイバー法を使って解像度変換が実行される。中間調処理AないしDについて2400dpi単位で揃えたドットサイズで比較を実行する。その結果、最もドットサイズが大きいのは誤差拡散であるため、以下のようにドット精細度が決定される。
粗い:中間調処理A(誤差拡散) < 中間調処理B(低線数) < 中間調処理C(コピー) < 中間調処理D(高線数) :細かい
つまり、中間調処理A(誤差拡散)のドット精細度の順位は4位である。中間調処理B(低線数)ドット精細度の順位は3位である。中間調処理C(コピー)のドット精細度の順位は2位である。中間調処理D(高線数)のドット精細度の順位は1位である。
As shown in FIG. 10, image data to which halftone processing A (error diffusion) is applied is formed with a resolution of 600 dpi. However, since the resolution of the
Coarse: Halftone process A (error diffusion) <Halftone process B (low line number) <Halftone process C (copy) <Halftone process D (high line number): Fine, that is, halftone process A (error diffusion) The dot definition ranks 4th. Halftone processing B (low number of lines) dot definition ranks third. In the halftone process C (copy), the dot definition ranks second. In the halftone process D (high line number), the dot definition ranks first.
以上のように事前に各中間調処理のドットの精細度が判定され、図8(A)に示すようなテーブルが作成される。ドット精細度は、保有する複数の中間調処理についての相対的な順位を示しており、絶対的な指標ではない。 As described above, the dot definition of each halftone process is determined in advance, and a table as shown in FIG. 8A is created. The dot definition indicates a relative order of a plurality of halftone processes that are held, and is not an absolute index.
(演算フロー)
図11を用いて複数の画像を連続して形成している最中に階調補正テーブルを更新する処理について説明する。なお、第一γLUTはすでに作成済みであり、第二γLUTがここでは作成されるものとする。なお、第一γLUTの作成方法も第二γLUTの作成方法と同じである。上述したように第二γLUTが更新されると、第一γLUTと合成して合成γLUTが作成される。
(Calculation flow)
A process of updating the gradation correction table while a plurality of images are continuously formed will be described with reference to FIG. It is assumed that the first γLUT has already been created and the second γLUT is created here. The method for creating the first γLUT is the same as the method for creating the second γLUT. As described above, when the second γLUT is updated, a composite γLUT is created by combining with the first γLUT.
S010でプリンタコントローラCPU313は画像形成の指示が入力されたかどうかを判定する。たとえば、操作部180においてコピーの指示が入力されたり、ホストコンピュータ301からプリントを指示されたり、ファクシミリの着信信号を受信したりしていれば、プリンタコントローラCPU313は、画像形成が指示されたと判定し、S011に進む。プリンタコントローラCPU313はテーブル作成部307を起動し、以下の処理を実行させる。
In step S010, the
S011でテーブル作成部307はパターンを形成するために中間調処理部317において使用される中間調処理を把握する。図7を用いて説明したように中間調処理部317が有している複数の中間調処理の適用順番は予め定められている。また、テーブル作成部307は、パターンを形成するたびに、A1〜D4までのカウントを実行し、どの中間調処理でどの階調レベルのパターンが形成されているかを把握している。よって、テーブル作成部307は、このカウント値を参照することで、どの中間調処理が適用されるかを判別できる。
In step S011, the table creation unit 307 grasps halftone processing used in the
S012でテーブル作成部307は中間調処理が誤差拡散であるかどうかを判定する。中間調処理が誤差拡散であればS013に進む。S013でテーブル作成部307は中間調処理部317に誤差拡散を指定するとともに、中間調処理部317にパターンを形成するための画像データを供給する。パターンA1を形成するときは、階調レベル1の画像データが中間調処理部317に供給される。中間調処理部317は画像データに誤差拡散を適用する。画像形成エンジン101のエンジン制御CPU102は中間調処理部317から出力される画像データにしたがって画像形成エンジン101を制御し、中間転写ベルト106上にパターンを形成させる。その後、S019に進む。
In step S012, the table creation unit 307 determines whether the halftone process is error diffusion. If the halftone processing is error diffusion, the process proceeds to S013. In step S013, the table creation unit 307 specifies error diffusion to the
S012で中間調処理が誤差拡散でないと判定するとS014に進む。S014でテーブル作成部307は中間調処理が低線数タイプの中間調処理であるかどうかを判定する。中間調処理が低線数タイプの中間調処理であればS015に進む。S015でテーブル作成部307は中間調処理部317に低線数タイプの中間調処理を指定するとともに、中間調処理部317にパターンを形成するための画像データを供給する。中間調処理部317は画像データに低線数タイプの中間調処理を適用する。画像形成エンジン101のエンジン制御CPU102は中間調処理部317から出力される画像データにしたがって画像形成エンジン101を制御し、中間転写ベルト106上にパターンを形成させる。その後、S019に進む。
If it is determined in S012 that the halftone process is not error diffusion, the process proceeds to S014. In step S014, the table creation unit 307 determines whether the halftone process is a low line number type halftone process. If the halftone process is a low line number type halftone process, the process proceeds to S015. In step S <b> 015, the table creation unit 307 designates the low tone number type halftone processing in the
S014で中間調処理が低線数タイプの中間調処理でないと判定するとS016に進む。S016でテーブル作成部307は中間調処理がコピー用の中間調処理であるかどうかを判定する。中間調処理がコピー用の中間調処理であればS017に進む。S017でテーブル作成部307は中間調処理部317にコピー用の中間調処理を指定するとともに、中間調処理部317にパターンを形成するための画像データを供給する。中間調処理部317は画像データにコピー用の中間調処理を適用する。画像形成エンジン101のエンジン制御CPU102は中間調処理部317から出力される画像データにしたがって画像形成エンジン101を制御し、中間転写ベルト106上にパターンを形成させる。その後、S019に進む。
If it is determined in S014 that the halftone process is not a low line number type halftone process, the process proceeds to S016. In step S016, the table creation unit 307 determines whether the halftone process is a halftone process for copying. If the halftone process is a halftone process for copying, the process proceeds to S017. In step S <b> 017, the table creation unit 307 specifies halftone processing for copying in the
S016で中間調処理がコピー用の中間調処理でないと判定するとS018に進む。S018でテーブル作成部307は中間調処理部317に高線数タイプの中間調処理を指定するとともに、中間調処理部317にパターンを形成するための画像データを供給する。中間調処理部317は画像データに高線数タイプの中間調処理を適用する。画像形成エンジン101のエンジン制御CPU102は中間調処理部317から出力される画像データにしたがって画像形成エンジン101を制御し、中間転写ベルト106上にパターンを形成させる。その後、S019に進む。
If it is determined in S016 that the halftone process is not a halftone process for copying, the process proceeds to S018. In step S <b> 018, the table creation unit 307 designates the high tone number type halftone processing to the
S019でテーブル作成部307は濃度センサ117を用いてパターンの動度を測定する。S020でテーブル作成部307はターゲット濃度特性TGTと各測定データとの差分ΔDを計測する。図3(C)を用いて説明したようにここでは4つの測定データのそれぞれについて差分ΔDが求められる。
In step S <b> 019, the table creation unit 307 measures the pattern mobility using the
S021でテーブル作成部307はROM304などに記憶されているフィードバック率テーブルを参照し、パターンを形成するために使用された中間調処理に対応する各中間調処理ごとのフィードバック率を取得し、差分ΔD’を決定する。ところで、差分ΔDをそのまま演算に使用すると、過度な補正テーブルが作成されてしまうことがある。パターンの測定データには、パターン検出時に発生しうる各種の誤差要因(中間転写ベルト106の汚れや下地のむら等)が含まれている可能性があるからである。つまり、本実施例のような高頻度で取得される測定データを100%でもって補正テーブルに反映すると、連続出力濃度段差(以下制御段差と呼ぶ)が発生しまうことがある。よって、フィードバック率の最大値を50%としている。なお、最大値は適宜変更可能である。
In step S021, the table creation unit 307 refers to the feedback rate table stored in the
図8(B)はフィードバック率テーブルの一例を示している。図8(B)が示すように、パターンを形成する際に使用された中間調処理のドット精細度とパターンを形成する際に使用されなかった中間調処理のドット精細度との関係からフィードバック率が決定されている。フィードバック率の最大値を50%としているため、徐々に補正を適用することで制御段差を抑える思想が組み込まれている。 FIG. 8B shows an example of the feedback rate table. As shown in FIG. 8B, the feedback rate is calculated from the relationship between the dot definition of the halftone process used when forming the pattern and the dot definition of the halftone process that was not used when forming the pattern. Has been determined. Since the maximum value of the feedback rate is set to 50%, the idea of suppressing the control step by gradually applying correction is incorporated.
テーブル作成部307は、たとえば、以下の式を用いて差分ΔD’を求める。
ΔD’ = フィードバック率 × ΔD
たとえば、誤差拡散が適用されてパターンが形成されたときは、ΔDの50%が誤差拡散用の補正テーブルに反映される。また、誤差拡散が適用されたパターンについてのΔDは、残りの中間調処理の補正テーブルに対しては反映されない。これはフィードバック率が0%に設定されているからである。高線数タイプの中間調処理が適用されてパターンが形成されたときは、ΔDの50%が自己の補正テーブルに反映される。また、高線数タイプの中間調処理が適用されたパターンについてのΔDの10%が、残りの中間調処理の補正テーブルに反映される。これはフィードバック率が10%に設定されているからである。
The table creation unit 307 obtains the difference ΔD ′ using the following formula, for example.
ΔD ′ = feedback rate × ΔD
For example, when error diffusion is applied to form a pattern, 50% of ΔD is reflected in the error diffusion correction table. Also, ΔD for the pattern to which error diffusion is applied is not reflected in the remaining halftone processing correction tables. This is because the feedback rate is set to 0%. When a pattern is formed by applying a high line number type halftone process, 50% of ΔD is reflected in its own correction table. Further, 10% of ΔD for the pattern to which the high line number type halftone processing is applied is reflected in the remaining halftone processing correction table. This is because the feedback rate is set to 10%.
S022でテーブル作成部307は各中間調処理ごとの差分ΔD’を用いて第二γLUTを作成する。S023で第二γLUTを階調補正部316にセットする。このようにパターン画像に施された中間調処理のドット精細度とパターン画像に施されなかった中間調処理のドット精細度との関係に基づいて複数の中間調処理のそれぞれの階調補正テーブルが作成される。よって、複数の中間調処理のそれぞれの階調補正テーブルをより精度よく作成できるようになる。
In S022, the table creation unit 307 creates a second γLUT using the difference ΔD ′ for each halftone process. In step S023, the second γLUT is set in the
以上ではドット精細度が線数と5%面積率におけるドットサイズに基づき決定されるものとして説明した。しかしこの決定方法は一例にすぎず、その他の指標として中間調処理時の解像度が含められてもよい。たとえばドット分散型ディザや誤差拡散などは、最小ドットサイズが解像度で決まる。よって、複数の中間調処理間でそれぞれの解像度を比較することで、ドット精細度を決定してもよい。 In the above description, the dot definition is determined based on the number of lines and the dot size at the 5% area ratio. However, this determination method is only an example, and the resolution at the time of halftone processing may be included as another index. For example, for dot dispersion dither and error diffusion, the minimum dot size is determined by the resolution. Therefore, the dot definition may be determined by comparing the resolutions between a plurality of halftone processes.
濃度変動が目立ってしまうハイライト領域を重視する決定方法が採用されてもよい。
<1>:5%濃度部のドットサイズ(ラインスクリーンを除く)
<2>:線数
<3>:成長方法 粗い:ラインスクリーン型<ドット集中型<ドット分散型 :細かい
ここで、決定方法における優先順位は<1>、<2>、<3>である。なお、ラインスクリーンとしては、ハイライト領域をドット成長にしてから中間調領域でラインになるようにする成長方法や、最初からラインで成長する方法がある。そのため、ドットもライン上に重なることからドットサイズを定義しにくい。また、ドットが重なりラインを形成するため、ある程度の濃度からは潜像が安定する。そのため、同線数であればドット成長よりもライン成長のほうが粗いと判断している。
A determination method that places emphasis on a highlight area where density fluctuation is conspicuous may be employed.
<1>: Dot size of 5% density part (excluding line screen)
<2>: Number of lines <3>: Growth method Coarse: Line screen type <Dot concentration type <Dot dispersion type>: Fine Here, the priority in the determination method is <1>, <2>, <3>. As the line screen, there are a growth method in which the highlight region is changed to dot growth and then a line is formed in the halftone region, and a method of growing in a line from the beginning. Therefore, it is difficult to define the dot size because the dots also overlap on the line. Further, since the dots form overlapping lines, the latent image is stabilized from a certain density. Therefore, if the number of lines is the same, it is determined that the line growth is rougher than the dot growth.
<実施例2>
実施例2ではユーザーによって中間調処理が切り替わったときの対応について説明する。POD(プリント・オン・デマンド)向けのプリンタは、印刷用途に基づいて中間調処理を切り替えることが多い。また、1つのプリンタが保有している中間調処理の数も5〜10個ほどもある。これらの中間調処理は、操作部180を通じて、ユーザーによって任意に変更可能である。
<Example 2>
In the second embodiment, a response when the halftone processing is switched by the user will be described. Printers for POD (print on demand) often switch halftone processing based on the printing application. Also, there are about 5 to 10 halftone processes held by one printer. These halftone processes can be arbitrarily changed by the user through the
図8(B)に示した4つの中間調処理のすべてについてユーザーにとって選択可能とはせずに、プリント用の低線数タイプと高線数タイプについてのみ選択可能とされてもよい。コピージョブ(複写処理)では原稿に対してモアレが発生しやすい。そのため、質感を変更したいからといってユーザーが任意の中間調処理を選択してしまうと、モアレが目立ってしまうことがある。よって、複写処理では、複写処理用に設定された中間調処理を他のタイプの中間調処理に変更できないことが多い。 All of the four halftone processes shown in FIG. 8B may not be selectable by the user, but may be selectable only for the low line number type and high line number type for printing. In a copy job (copying process), moire tends to occur on a document. For this reason, moire may be conspicuous if the user selects an arbitrary halftone process just because the user wants to change the texture. Therefore, in the copying process, the halftone process set for the copying process often cannot be changed to another type of halftone process.
また、誤差拡散はユーザーにとってメリットが少ないため、誤差拡散への変更を認めていないこともある。これは、解像度を上げていくとハイライト領域でのドットサイズが小さくなり、安定性が悪化しガサツキが目立つためである。また、解像度が粗ければツブツブが目の違和感となりざらつきを意識してしまう。そのため、誤差拡散への切り替えはユーザーに許容しないものとする。 Moreover, since error diffusion has little merit for the user, a change to error diffusion may not be permitted. This is because as the resolution is increased, the dot size in the highlight area becomes smaller, the stability is deteriorated, and the roughness is conspicuous. In addition, if the resolution is rough, the texture becomes uncomfortable and the user becomes conscious of roughness. Therefore, switching to error diffusion is not allowed for the user.
図12に示すようにプリントジョブに使用する中間調処理については低線数タイプと高線数タイプとのうちいずれかをユーザーが選択可能としている。図12では各列が中間調処理の種類を示している。7種類の中間調処理についてドット精細度が粗い順に並べてられている。106lpiDotはドット精細度が7であり、最も粗い。242lpiDotはドット精細度が1であり、最も細かい。ユーザーが任意に線数を切り替えると、テーブル作成部307は、図12に示したテーブルを参照し、各中間調処理のドット精細度を比較する。テーブル作成部307は、比較結果にしたがって、図8(B)に示したフィードバック率テーブルを修正する。たとえば、低線数タイプの中間調処理を106lpiDotに切り替え、高線数タイプの中間調処理を170lpiDotに切り替えたと仮定する。この場合に得られるフィードバック率テーブルの一例を図8(C)に示す。図8(C)に示したフィードバック率テーブルはドット精細度にしたがってソートが施されている。そのため、中間調処理Aが106lpiDotとなり、中間調処理Bが誤差拡散となり、中間調処理Cが170lpiDotになり、中間調処理Dがコピー処理用のものとなる。中間調処理Aが106lpiDotについては最もドット精細度が粗い(大きい)ため、自己の階調補正テーブルにだけパターンの測定データが反映させることになる。一方、中間調処理Dであるコピー処理用の中間調処理については最もドット精細度が細かい(小さい)ため、各フィードバック率に基づいて各階調補正テーブルに測定データが反映される。 As shown in FIG. 12, for the halftone processing used for the print job, the user can select either the low line number type or the high line number type. In FIG. 12, each column indicates the type of halftone processing. The seven halftone processes are arranged in the order of coarse dot definition. 106 lpiDot has a dot definition of 7, which is the coarsest. 242 lpiDot has the finest dot definition of 1, and is the finest. When the user arbitrarily switches the number of lines, the table creation unit 307 refers to the table shown in FIG. 12 and compares the dot definition of each halftone process. The table creation unit 307 modifies the feedback rate table shown in FIG. 8B according to the comparison result. For example, assume that the low line number type halftone processing is switched to 106 lpiDot and the high line number type halftone processing is switched to 170 lpiDot. An example of the feedback rate table obtained in this case is shown in FIG. The feedback rate table shown in FIG. 8C is sorted according to dot definition. Therefore, halftone processing A is 106 lpiDot, halftone processing B is error diffusion, halftone processing C is 170 lpiDot, and halftone processing D is for copy processing. When the halftone processing A is 106 lpiDot, the dot definition is the coarsest (large), so the pattern measurement data is reflected only in the own tone correction table. On the other hand, since the halftone processing for copy processing, which is the halftone processing D, has the finest (smaller) dot definition, the measurement data is reflected in each gradation correction table based on each feedback rate.
以上説明したように、ユーザーによって中間調処理の種類が変更されたときには、プリンタコントローラCPUがドット精細度に基づいてフィードバック率テーブルを修正することができる。よって、中間調処理の種類が変更されても適切に各中間調処理に対応する階調補正テーブルを補正できるようになる。 As described above, when the type of halftone processing is changed by the user, the printer controller CPU can correct the feedback rate table based on the dot definition. Therefore, even if the type of halftone processing is changed, the gradation correction table corresponding to each halftone processing can be appropriately corrected.
<実施例3>
実施例3では、短時間の間に複数回以上にわたってプリント用の中間調処理が切り替えられときの処理について説明する。実施例2で説明したようにプリント用の中間調処理はユーザーによって変更可能である。そのため、短時間にプリント用の中間調処理が切り替えられると、実施例1で説明したように徐々に補正するという思想が成り立たなくなる。また、切り替えられた中間調処理に関してどの程度のΔDが発生するかは、そのドット精細度に依存する。実施例1、2ではパターンの印刷に使用されない中間調処理のフィードバック率を一律で10%に設定されている。よって、プリント用の中間調処理が頻繁に切り替えられると、その都度ΔDが変化し、切り替え時の濃度段差が発生しうる。
<Example 3>
In the third embodiment, a process when the halftone process for printing is switched over a plurality of times in a short time will be described. As described in the second embodiment, the halftone processing for printing can be changed by the user. For this reason, when the halftone processing for printing is switched in a short time, the idea of gradually correcting as described in the first embodiment does not hold. In addition, how much ΔD is generated for the switched halftone processing depends on the dot definition. In the first and second embodiments, the feedback rate of halftone processing that is not used for pattern printing is uniformly set to 10%. Therefore, when the halftone processing for printing is frequently switched, ΔD changes each time, and a density step at the time of switching may occur.
そこで実施例3では高頻度にユーザーがプリント用の中間調処理を変更することを想定し、ユーザーがプリント用の中間調処理として選択可能な低線数タイプと高線数タイプについての測定データを、他の中間調処理に対してフィードバックしないこととする。これは、図13(A)に示すようなフィードバック率テーブルをROM304に格納しておくことで実現可能である。たとえば、高線数タイプの中間調処理Dの測定データと、低線数タイプの中間調処理Bの測定データとについては他の中間調処理の階調補正テーブルには反映されない。このようにすることで、ユーザーが頻繁に中間調処理を切り替えたとしても濃度段差が発生しにくくなる。 Therefore, in the third embodiment, it is assumed that the user frequently changes the halftone processing for printing, and measurement data on the low line number type and the high line number type that can be selected as the halftone processing for printing by the user are obtained. No feedback is given to other halftone processes. This can be realized by storing a feedback rate table as shown in FIG. For example, the measurement data of the high line number type halftone process D and the measurement data of the low line number type halftone process B are not reflected in the gradation correction tables of other halftone processes. By doing so, even if the user frequently switches halftone processing, a density step is less likely to occur.
<実施例4>
実施例4ではパターンに適用されない中間調処理へのフィードバック率をドット精細度の関係に基づいて変更する構成について説明する。プリント用の中間調処理はユーザーによって変更可能とする。中間調処理部317が保有している複数の中間調処理についてドット精細度を定義し、ドット精細度の相対的な大小関係を把握し、図13(A)に示すようなフィードバック率を決定することができる。実施例3で述べたように、ドット精細度に基づいて画像形成エンジン101の特性の変動への影響度は異なる。すなわち、フィードバック元となる中間調処理のドット精細度とフィードバック先となる中間調処理のドット精細度との関係をフィードバック率に加味することで、さらに高精度に階調補正テーブルを作成できるようになろう。実施例4では実施例2で説明した7種類の中間調処理についてそれぞれドット精細度を加味して、他の中間調処理用のテーブルへのフィードバック率を決定する。
<Example 4>
In the fourth embodiment, a configuration in which a feedback rate to halftone processing that is not applied to a pattern is changed based on the relationship of dot definition will be described. The halftone processing for printing can be changed by the user. The dot definition is defined for a plurality of halftone processes held by the
図14に示したS030でテーブル作成部307はユーザーによって中間調処理が切り替えられたか否かを判定する。中間調処理が切り替えられていればS031に進む。S031でテーブル作成部307はどの中間調処理がどの中間調処理へと変更されたかを把握する。操作部180を通じてユーザーはどの中間調処理をどの中間調処理へと変更するかを指示するため、この指示に基づいてテーブル作成部307は把握を行う。S032でテーブル作成部307はドット精細度の順位にしたがって仮のフィードバックテーブルを作成する。図13(B)は仮のフィードバックテーブルの一例を示している。S033でテーブル作成部307は仮のフィードバックテーブルにおいて未決定のフィードバック率FB1〜FB6を決定する。フィードバック率FB1〜FB6は、たとえば、次式から決定可能である。
In S030 shown in FIG. 14, the table creation unit 307 determines whether or not the halftone processing has been switched by the user. If the halftone process has been switched, the process proceeds to S031. In S031, the table creation unit 307 grasps which halftone process is changed to which halftone process. Since the user instructs which halftone process to change to which halftone process through the
FBi = FBb × 1/(F1−F2)
ここで、FBiはフィードバック率FB1〜FB6である。FBbは基本フィードバック率であり、たとえば、30%である。F1はパターン形成に関与する中間調処理のドット精細度である。F2はパターン形成に関与しない中間調処理のドット精細度である。この式によれば、F1とF2との差が小さければ、それはパターン形成に関与する中間調処理のドット再現性とパターン形成に関与しない中間調処理のドット再現性が近いことを意味する。つまり、パターン形成に関与する中間調処理についての差分Δと、パターン形成に関与しない中間調処理についての差分Δとが近いことになる。反対にF1とF2との差が大きければ、パターン形成に関与しない中間調処理のドットが相対的に粗いことを意味する。つまり、パターン形成に関与する中間調処理のΔDよりも、パターン形成に関与しなかった中間調処理のΔDが小さいことが多い。よって、パターンから得られたΔDよりもより少ないΔDになるようフィードバック率の計算式を構築した。
FBi = FBb × 1 / (F1-F2)
Here, FBi is feedback rates FB1 to FB6. FBb is a basic feedback rate, for example, 30%. F1 is the dot definition of halftone processing involved in pattern formation. F2 is the dot definition of halftone processing that is not involved in pattern formation. According to this equation, if the difference between F1 and F2 is small, it means that the dot reproducibility of halftone processing involved in pattern formation is close to the dot reproducibility of halftone processing not involved in pattern formation. That is, the difference Δ for the halftone process related to the pattern formation is close to the difference Δ for the halftone process not related to the pattern formation. On the contrary, if the difference between F1 and F2 is large, it means that the dots of halftone processing that are not involved in pattern formation are relatively rough. That is, ΔD of halftone processing that was not involved in pattern formation is often smaller than ΔD of halftone processing that is involved in pattern formation. Therefore, a formula for calculating the feedback rate was constructed so that ΔD was smaller than ΔD obtained from the pattern.
S034でテーブル作成部307は算出したフィードバック率FB1〜FB6を適用したフィードバック率テーブルを生成し、ROM304に格納する。図15はフィードバック率の計算結果の一例を示している。また、図13(C)は最終的なフィードバック率テーブルの一例を示している。
In step S <b> 034, the table creation unit 307 generates a feedback rate table to which the calculated feedback rates FB <b> 1 to FB <b> 6 are applied, and stores them in the
<まとめ>
以上で説明したように、階調補正部316は画像データに対して階調補正を適用する。中間調処理部317は階調補正部316により階調補正された画像データに対して複数の中間調処理のうち指定された中間調処理を適用する。画像形成エンジン101は中間調処理部317から出力された画像データに対応するトナー画像を形成する。濃度センサ117は画像形成エンジン101によりトナー画像として形成されたパターンの濃度を測定する。テーブル作成部307はパターン画像に施された中間調処理についての測定結果に基づいて、パターン画像に施された中間調処理用の階調補正テーブルを作成する。実施例1ないし4を用いて説明したように、テーブル作成部307は、パターン画像に施された中間調処理のドット精細度と、パターン画像に施された中間調処理以外の中間調処理のドット精細度とに基づいて、パターン画像に施された中間調処理についての測定結果をパターン画像に施された中間調処理以外の中間調処理用の階調補正テーブルにフィードバックする。これにより複数の中間調処理のそれぞれの階調補正テーブルが精度よく作成される。
<Summary>
As described above, the
実施例1を用いて説明したように、テーブル作成部307は、パターン画像に施された中間調処理のドット精細度が、パターン画像に施された中間調処理以外の中間調処理のドット精細度よりも細かければ、パターン画像に施された中間調処理についての測定結果をパターン画像に施された中間調処理以外の中間調処理用の階調補正テーブルにフィードバックする。また、テーブル作成部307は、パターン画像に施された中間調処理のドット精細度が、パターン画像に施された中間調処理以外の中間調処理のドット精細度よりも粗ければ、パターン画像に施された中間調処理についての測定結果をパターン画像に施された中間調処理以外の中間調処理用の階調補正テーブルにフィードバックする。ドット精細度の粗い中間調処理からドット精細度の細かい中間調処理へはフィードバックされず、ドット精細度の細かい中間調処理からドット精細度の粗い中間調処理へはフィードバックされる。これにより、精度よく、階調補正テーブルが作成される。 As described in the first embodiment, the table creation unit 307 determines that the dot definition of the halftone process applied to the pattern image is the dot definition of the halftone process other than the halftone process applied to the pattern image. If it is finer, the measurement result of the halftone processing applied to the pattern image is fed back to the gradation correction table for halftone processing other than the halftone processing applied to the pattern image. Further, the table creation unit 307 applies a pattern image to the pattern image if the dot definition of the halftone process applied to the pattern image is coarser than the dot definition of the halftone process other than the halftone process applied to the pattern image. The measurement result of the applied halftone processing is fed back to the gradation correction table for halftone processing other than the halftone processing applied to the pattern image. There is no feedback from halftone processing with coarse dot definition to halftone processing with fine dot definition, but there is feedback from halftone processing with fine dot definition to halftone processing with coarse dot definition. Thereby, the gradation correction table is created with high accuracy.
ROM304やRAM309は、パターン画像に施された中間調処理と、パターン画像に施された中間調処理以外の中間調処理との組み合わせに対応するフィードバック率を記憶する記憶手段として機能してもよい。テーブル作成部307は、このフィードバック率に基づいて測定結果を階調補正テーブルにフィードバックしてもよい。予めフィードバック率を決定しておくことで、フィードバック率を演算するための時間とエネルギーを削減できるようになる。
The
実施例4を用いて説明したように、テーブル作成部307は、パターン画像に施された中間調処理のドット精細度と、パターン画像に施された中間調処理以外の中間調処理のドット精細度との差に基づいてフィードバック率を決定する決定手段として機能してもよい。とりわけ、テーブル作成部307は、この差が小さいほどフィードバック率を大きくしてもよい。差が小さければ、それはパターン形成に関与する中間調処理のドット再現性とパターン形成に関与しない中間調処理のドット再現性が近いことを意味するからである。 As described with reference to the fourth embodiment, the table creation unit 307 includes the dot definition of the halftone process applied to the pattern image and the dot definition of the halftone process other than the halftone process applied to the pattern image. It may function as a determination unit that determines the feedback rate based on the difference between the two. In particular, the table creation unit 307 may increase the feedback rate as the difference is smaller. This is because if the difference is small, it means that the dot reproducibility of halftone processing involved in pattern formation is close to the dot reproducibility of halftone processing not involved in pattern formation.
実施例3を用いて説明したように、ユーザーによって切り替え可能な中間調処理から他の中間調処理へのフィードバック率をゼロとしてもよい。換言すれば、パターンの形成に適用される中間調処理は、ユーザーによって他の中間調処理へ切り替えることが許容されていない(切替不可能な)中間調処理であってもよい。これにより制御段差を低減することが可能となる。 As described with reference to the third embodiment, the feedback rate from the halftone process that can be switched by the user to another halftone process may be zero. In other words, the halftone process applied to pattern formation may be a halftone process that is not allowed to be switched to another halftone process by the user (cannot be switched). As a result, the control step can be reduced.
図9を用いて説明したように、周期性パターン型の中間調処理のドット精細度はドット間隔または線数に基づいて予め決定されていてもよい。周期性パターン型の中間調処理のドット精細度はさらに所定濃度でのドットサイズに基づいて予め決定されていてもよい。非周期性パターン型の中間調処理のドット精細度は所定濃度でのドットサイズに基づいて予め決定されていてもよい。中間調処理のドット精細度はさらにドットの成長方法に基づいて予め決定されていてもよい。これらのパラメータはいずれもドット精細度に寄与するパラメータだからである。 As described with reference to FIG. 9, the dot definition of the halftone process of the periodic pattern type may be determined in advance based on the dot interval or the number of lines. The dot definition of the halftone processing of the periodic pattern type may be determined in advance based on the dot size at a predetermined density. The dot definition of the non-periodic pattern type halftone processing may be determined in advance based on the dot size at a predetermined density. The dot definition of the halftone process may be determined in advance based on a dot growth method. This is because these parameters all contribute to dot definition.
実施例2を用いて説明したように、テーブル作成部307は、中間調処理部において選択可能な中間調処理の種類が変更されたときは、フィードバック率を再演算してフィードバック率テーブルを再構築してもよい。よって、中間調処理の種類が変更されても適切に各中間調処理に対応する階調補正テーブルを補正できるようになる。 As described in the second embodiment, the table creation unit 307 reconstructs the feedback rate table by recalculating the feedback rate when the type of halftone processing that can be selected in the halftone processing unit is changed. May be. Therefore, even if the type of halftone processing is changed, the gradation correction table corresponding to each halftone processing can be appropriately corrected.
117・・・濃度センサ、101・・・画像形成エンジン、307・・・テーブル作成部 117... Density sensor, 101... Image forming engine, 307.
Claims (12)
前記補正された画像データに対して中間調処理を施す処理手段と、
前記中間調処理を施された画像データに基づいて画像を形成する形成手段と、
前記形成手段により形成されたパターン画像を測定する測定手段と、
前記パターン画像の測定結果に基づいて、前記パターン画像に施された中間調処理用の階調補正条件を作成する作成手段と
を有し、
前記作成手段は、前記パターン画像に施された中間調処理のドット精細度と、前記パターン画像に施された中間調処理以外の中間調処理のドット精細度とに基づいて、前記パターン画像に施された中間調処理についての前記測定結果を前記パターン画像に施されなかった中間調処理用の階調補正条件にフィードバックすることを特徴とする画像形成装置。 Correction means for correcting image data using gradation correction conditions;
Processing means for performing halftone processing on the corrected image data;
Forming means for forming an image based on the image data subjected to the halftone processing;
Measuring means for measuring a pattern image formed by the forming means;
Creating means for creating gradation correction conditions for halftone processing applied to the pattern image based on the measurement result of the pattern image;
The creating means applies the pattern image to the pattern image based on the dot definition of the halftone process applied to the pattern image and the dot definition of the halftone process other than the halftone process applied to the pattern image. An image forming apparatus, wherein the measurement result of the halftone process is fed back to a gradation correction condition for halftone processing that has not been applied to the pattern image.
前記パターン画像に施された中間調処理のドット精細度が、前記パターン画像に施された中間調処理以外の中間調処理のドット精細度よりも細かければ、前記パターン画像に施された中間調処理についての前記測定結果を前記パターン画像に施された中間調処理以外の中間調処理用の階調補正条件にフィードバックし、
前記パターン画像に施された中間調処理のドット精細度が、前記パターン画像に施された中間調処理以外の中間調処理のドット精細度よりも粗ければ、前記パターン画像に施された中間調処理についての前記測定結果を前記パターン画像に施された中間調処理以外の中間調処理用の階調補正条件にフィードバックすることを特徴とする請求項1に記載の画像形成装置。 The creating means includes
If the dot definition of halftone processing applied to the pattern image is finer than the dot definition of halftone processing other than halftone processing applied to the pattern image, the halftone processing applied to the pattern image Feeding back the measurement results of the processing to gradation correction conditions for halftone processing other than halftone processing applied to the pattern image;
If the dot definition of the halftone process applied to the pattern image is coarser than the dot definition of the halftone process other than the halftone process applied to the pattern image, the halftone process applied to the pattern image The image forming apparatus according to claim 1, wherein the measurement result of the processing is fed back to a gradation correction condition for halftone processing other than the halftone processing applied to the pattern image.
前記作成手段は、前記フィードバック率に基づいて前記測定結果を階調補正条件にフィードバックすることを特徴とする請求項1または2に記載の画像形成装置。 Storage means for storing a feedback rate corresponding to a combination of halftone processing applied to the pattern image and halftone processing other than halftone processing applied to the pattern image;
The image forming apparatus according to claim 1, wherein the creating unit feeds back the measurement result to a gradation correction condition based on the feedback rate.
前記ユーザーによって切り替え可能な中間調処理から他の中間調処理へのフィードバック率をゼロとすることを特徴とする請求項3ないし6のいずれか1項に記載の画像形成装置。 The processing means is configured to perform halftone processing selected from a plurality of halftone processes on the image data, and halftone processing that can be switched by a user as the halftone processing performed on the image by the processing means And halftone processing that cannot be switched by the user,
The image forming apparatus according to claim 3, wherein a feedback rate from halftone processing that can be switched by the user to another halftone processing is set to zero.
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