JP2006217543A

JP2006217543A - Dither matrix optimizing device, image forming device and dither matrix optimizing method

Info

Publication number: JP2006217543A
Application number: JP2005030997A
Authority: JP
Inventors: Toshihiro Takesue; 敏洋武末; Takeshi Ogawa; 武士小川
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 2005-02-07
Filing date: 2005-02-07
Publication date: 2006-08-17

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a dither matrix optimizing device capable of performing efficient dither matrix correction by using genetic algorithm for optimizing a dither matrix, an image forming device and a dither matrix optimizing method. <P>SOLUTION: An evaluating means 4 evaluates image quality of a dither image output calculated on the basis of image data to be generated by a simulation means 3 in accordance with a dither matrix and characteristic data of an output engine, a genetic algorithm processing means 2 executes genetic algorithm processing on the basis of the fitness of a dither matrix calculated on the basis of this evaluation result, and a dither data outputting means 5 outputs the dither matrix by processed gene information. Consequently, a dither matrix, using a genetic algorithm, can be optimized regardless of a pattern size. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、階調表現に用いられるディザマトリクスの最適化処理を行うディザマトリクス最適化装置、このディザマトリクス最適化装置を備えるプリンタ、デジタル複写機等の画像形成装置およびディザマトリクス最適化方法に関する。 The present invention relates to a dither matrix optimization apparatus that performs optimization processing of a dither matrix used for gradation expression, an image forming apparatus such as a printer and a digital copying machine including the dither matrix optimization apparatus, and a dither matrix optimization method.

従来より、レーザプリンタ、デジタル複写機、カラーレーザプリンタ、デジタルカラー複写機などの画像形成装置あるいは表示装置等に応用することのできる中間調処理に関する画像形成方法が用いられている。従来の中間調処理には、ディザ法による階調再現処理が多く用いられており、２値プリンタなどでも階調や色を表現することが可能になっている。 2. Description of the Related Art Conventionally, image forming methods relating to halftone processing that can be applied to image forming apparatuses such as laser printers, digital copiers, color laser printers, digital color copiers, and display devices have been used. In conventional halftone processing, gradation reproduction processing by a dither method is often used, and gradation and colors can be expressed even with a binary printer or the like.

ところで、ディザ法による階調再現処理を行う際、高い品質の出力を得るには、出力手段の特性に合ったディザマトリクスを用いる必要がある。このためには、出力手段の特性に応じたディザマトリクスの最適化を行うことが必要になる。このディザマトリクスの最適化を行うには、ディザマトリクスに応じた画像出力を実際の出力エンジンを使って実施し、その出力画質が製品の目標とするレベルに近づくように、ディザマトリクスの修正を行う必要がある。 By the way, when performing gradation reproduction processing by the dither method, it is necessary to use a dither matrix suitable for the characteristics of the output means in order to obtain a high quality output. For this purpose, it is necessary to optimize the dither matrix according to the characteristics of the output means. In order to optimize the dither matrix, image output corresponding to the dither matrix is performed using an actual output engine, and the dither matrix is corrected so that the output image quality approaches the target level of the product. There is a need.

しかしながら、このようなディザマトリクスの最適化作業は、ディザマトリクスのサイズに応じて修正の自由度が飛躍的に高くなり、あるいは出力エンジンがカラーレーザプリンタなどの場合、例えばシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの各版に応じた修正や、色の重ね合わせに応じた修正が必要なため、多くの繰り返しの修正作業が必要となり効率的な修正は困難であるという問題があった。 However, such a dither matrix optimization work greatly increases the degree of freedom of correction depending on the size of the dither matrix, or when the output engine is a color laser printer or the like, for example, cyan, magenta, yellow, black Therefore, there is a problem that it is difficult to perform efficient correction because it requires many repeated correction operations.

そこで、このような問題を解決すべく、各種の技術が提案されている。例えば、特許文献１には、遺伝的アルゴリズムを利用したディザマトリクスの最適化装置が開示されている。特許文献１に開示されている遺伝的アルゴリズムを利用したディザマトリクスの最適化装置によれば、与えられた多値ディザマトリクスに応じて得られた多値ディザ出力レベルを用いて多値ディザマトリクス情報の適応度を求め、この適応度に基づく遺伝的アルゴリズムによりディザマトリクスの最適化処理を行なうようにしている。このように遺伝的アルゴリズムを利用することにより、多値ディザマトリクスサイズが大きく多値ディザマトリクスの全数チェックが行なえない場合においても、遺伝的アルゴリズムの交配、突然変異、淘汰の効果により、多値ディザマトリクスの全数の中から効率的な最適値探査が可能になる。 Therefore, various techniques have been proposed to solve such problems. For example, Patent Document 1 discloses a dither matrix optimization device using a genetic algorithm. According to the dither matrix optimization device using the genetic algorithm disclosed in Patent Document 1, multi-value dither matrix information using the multi-value dither output level obtained according to the given multi-value dither matrix And the dither matrix is optimized by a genetic algorithm based on the fitness. By using the genetic algorithm in this way, even when the multi-value dither matrix size is large and the total number of multi-value dither matrices cannot be checked, the multi-value dither due to the effects of the mating, mutation, and selection of the genetic algorithm. An efficient optimum value search from the total number of matrices becomes possible.

特開２０００−１５２００４号公報JP 2000-152004 A

ところが、特許文献１に開示されているディザマトリクスの最適化装置では、設定された多値ディザマトリックスに従って予め決められたパターンの多値ディザ出力を作成するようにしているので、ディザマトリクスの縦×横のサイズが２５６（もしくはその整数倍）以外の場合にディザマトリクスとして必要な階調数を作り出すためには、そのまま利用できないという問題がある。 However, the dither matrix optimization apparatus disclosed in Patent Document 1 generates a multi-value dither output having a predetermined pattern according to the set multi-value dither matrix. When the horizontal size is other than 256 (or an integral multiple thereof), there is a problem that it cannot be used as it is in order to create the number of gradations necessary as a dither matrix.

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、パターンサイズに関わらず遺伝的アルゴリズムを用いたディザマトリクスの最適化処理を行なうことができるディザマトリクス最適化装置、画像形成装置およびディザマトリクス最適化方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and a dither matrix optimization device, an image forming apparatus, and a dither matrix optimization capable of performing a dither matrix optimization process using a genetic algorithm regardless of the pattern size The purpose is to provide a conversion method.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１に係る発明は、階調表現に用いられるディザマトリクスの最適化処理を行うディザマトリクス最適化装置において、前記ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいてディザ画像出力を求めるシミュレーション手段と、前記シミュレーション手段で求められた前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う評価手段と、前記評価手段による評価結果に基づき前記ディザマトリクスの適応度を求め、求めた適応度に基づいて前記ディザマトリクスを記述する遺伝子情報を淘汰し、残った遺伝子情報に対して交配処理と突然変異処理とを行う遺伝的アルゴリズム処理手段と、前記遺伝的アルゴリズム処理手段により処理された前記遺伝子情報によりディザマトリクスを出力するディザデータ出力手段と、を備える。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, the invention according to claim 1 is a dither matrix optimizing device that performs optimization processing of a dither matrix used for gradation expression, and is generated according to the dither matrix. Simulation means for obtaining a dither image output based on the image data to be output and characteristic data of the output engine, an evaluation means for evaluating the image quality for the dither image output obtained by the simulation means, and an evaluation result by the evaluation means Genetic algorithm processing that obtains the fitness of the dither matrix based on the above, deducts genetic information describing the dither matrix based on the obtained fitness, and performs mating processing and mutation processing on the remaining genetic information And the genetic information processed by the genetic algorithm processing means Ri comprises a dither data output means for outputting a dither matrix, a.

また、請求項２に係る発明は、請求項１記載のディザマトリクス最適化装置において、前記ディザマトリクスを記述する前記遺伝子情報は、前記ディザ画像出力の各階調での１つ前の階調から変化した画素を一の遺伝子上に順次情報化したものである。 Further, the invention according to claim 2 is the dither matrix optimization device according to claim 1, wherein the genetic information describing the dither matrix changes from a previous gradation in each gradation of the dither image output. The obtained pixels are sequentially converted into information on one gene.

また、請求項３に係る発明は、請求項２記載のディザマトリクス最適化装置において、遺伝子を低階調側から高階調側へと読み出していき、前記ディザマトリクスの同一画素中、初めに現れた変化した画素を有効とする。 The invention according to claim 3 is the dither matrix optimizing device according to claim 2, wherein the gene is read from the low gradation side to the high gradation side and appears first in the same pixel of the dither matrix. The changed pixel becomes effective.

また、請求項４に係る発明は、請求項１ないし３のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置において、前記遺伝的アルゴリズム処理手段の交配処理は、前記ディザマトリクスの階調に対応した位置を交配位置として交配を行なう。 According to a fourth aspect of the present invention, in the dither matrix optimizing device according to any one of the first to third aspects, the mating process of the genetic algorithm processing means determines a position corresponding to a gradation of the dither matrix. Mating is performed as a mating position.

また、請求項５に係る発明は、請求項１ないし３のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置において、前記遺伝的アルゴリズム処理手段の交配処理は、前記ディザマトリクスの画素の位置を交配位置として交配を行なう。 The invention according to claim 5 is the dither matrix optimization device according to any one of claims 1 to 3, wherein the mating process of the genetic algorithm processing means uses the position of the pixel of the dither matrix as the mating position. Perform mating.

また、請求項６に係る発明は、請求項１ないし５のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置において、前記評価手段は、ガンマ特性に応じた階調特性に基づいて前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う。 According to a sixth aspect of the present invention, in the dither matrix optimizing device according to any one of the first to fifth aspects, the evaluation unit is configured to output an image quality for the dither image output based on a gradation characteristic according to a gamma characteristic. Perform an evaluation.

また、請求項７に係る発明は、請求項１ないし６のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置において、前記評価手段は、空間周波数特性に応じた粒状性に基づいて前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う。 According to a seventh aspect of the present invention, in the dither matrix optimizing device according to any one of the first to sixth aspects, the evaluation unit is configured to provide an image quality for the dither image output based on granularity according to a spatial frequency characteristic. Perform an evaluation.

また、請求項８に係る発明は、請求項1ないし７のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置において、前記評価手段は、前記ディザ画像出力中のドットの集合により表現された網点である網点ドットパターンの周囲長に基づいて前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う。 The invention according to claim 8 is the dither matrix optimization device according to any one of claims 1 to 7, wherein the evaluation means is a halftone dot represented by a set of dots in the dither image output. The image quality of the dithered image output is evaluated based on the perimeter of the halftone dot pattern.

また、請求項９に係る発明の画像形成装置は、ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいてディザ画像出力を求めるシミュレーション手段と、前記シミュレーション手段で求められた前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う評価手段と、前記評価手段による評価結果に基づき前記ディザマトリクスの適応度を求め、求めた適応度に基づいて前記ディザマトリクスを記述する遺伝子情報を淘汰し、残った遺伝子情報に対して交配処理と突然変異処理とを行う遺伝的アルゴリズム処理手段と、前記遺伝的アルゴリズム処理手段により処理された前記遺伝子情報によりディザマトリクスを出力するディザデータ出力手段と、前記ディザデータ出力手段により出力された前記ディザマトリクスを用いた階調表現を行う画像処理手段と、前記画像処理手段における階調表現に応じて画像を形成する画像形成手段と、を備える。 According to another aspect of the present invention, there is provided an image forming apparatus that obtains a dither image output based on image data generated in accordance with a dither matrix and output engine characteristic data, and the simulation means. An evaluation means for evaluating the image quality with respect to the dither image output; and determining the fitness of the dither matrix based on the evaluation result by the evaluation means, and hesitating genetic information describing the dither matrix based on the obtained fitness, Genetic algorithm processing means for performing mating processing and mutation processing on the remaining gene information, dither data output means for outputting a dither matrix based on the genetic information processed by the genetic algorithm processing means, and the dither Using the dither matrix output by the data output means Comprising the image processing means for performing a gradation representation, and an image forming means for forming an image according to the gradation representation in the image processing unit.

また、請求項１０に係る発明は、階調表現に用いられるディザマトリクスの最適化処理を行うディザマトリクス最適化方法において、前記ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいてディザ画像出力を求めるシミュレーション工程と、前記シミュレーション工程で求められた前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う評価工程と、前記評価工程による評価結果に基づき前記ディザマトリクスの適応度を求め、求めた適応度に基づいて前記ディザマトリクスを記述する遺伝子情報を淘汰し、残った遺伝子情報に対して交配処理と突然変異処理とを行う遺伝的アルゴリズム処理工程と、前記遺伝的アルゴリズム処理工程により処理された前記遺伝子情報によりディザマトリクスを出力するディザデータ出力工程と、を含む。 According to a tenth aspect of the present invention, in the dither matrix optimization method for optimizing a dither matrix used for gradation expression, image data generated in accordance with the dither matrix and output engine characteristic data are used. A dither image output based on a simulation step, an evaluation step for evaluating an image quality for the dither image output obtained in the simulation step, and a fitness of the dither matrix obtained based on an evaluation result of the evaluation step. Genetic algorithm processing step for deriving the genetic information describing the dither matrix based on the fitness, and performing a mating process and a mutation process on the remaining genetic information, and the genetic algorithm processing process Dither that outputs a dither matrix based on the gene information Chromatography including a data output step.

請求項１に係る発明によれば、ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいて求めたディザ画像出力に対して画質の評価を行ない、この評価結果に基づき求めたディザマトリクスの適応度に基づいて遺伝的アルゴリズム処理を実行し、処理された遺伝子情報によりディザマトリクスを出力する。これにより、パターンサイズに関わらず遺伝的アルゴリズムを用いたディザマトリクスの最適化処理を行なうことができるという効果を奏する。 According to the first aspect of the invention, the image quality is evaluated for the dither image output obtained based on the image data generated according to the dither matrix and the output engine characteristic data, and the image quality is obtained based on the evaluation result. Genetic algorithm processing is executed based on the fitness of the dither matrix, and a dither matrix is output based on the processed gene information. As a result, the dither matrix can be optimized using the genetic algorithm regardless of the pattern size.

また、請求項２に係る発明によれば、ディザマトリクスを記述する遺伝子情報は、ディザ画像出力の各階調での１つ前の階調から変化した画素を一の遺伝子上に順次情報化したものであることにより、ディザマトリクスの最適化を確実に行わせることができるという効果を奏する。 According to the second aspect of the present invention, the gene information describing the dither matrix is obtained by sequentially converting pixels that have changed from the previous gradation in each gradation of dither image output onto one gene. As a result, the dither matrix can be optimized reliably.

また、請求項３に係る発明によれば、遺伝子を低階調側から高階調側へと読み出していき、ディザマトリクスの同一画素中、初めに現れた変化した画素のみを有効とすることにより、ディザマトリクスの最適化を確実に行わせることができるという効果を奏する。 Further, according to the invention according to claim 3, by reading the gene from the low gradation side to the high gradation side, only the changed pixel that appears first in the same pixel of the dither matrix is enabled, There is an effect that the dither matrix can be surely optimized.

また、請求項４に係る発明によれば、ディザマトリクスの階調に対応した位置を交配位置として交配を行なうことにより、遺伝的アルゴリズムによる進化を高速に進められるという効果を奏する。 Further, according to the invention of claim 4, by performing the mating using the position corresponding to the gradation of the dither matrix as the mating position, there is an effect that the evolution by the genetic algorithm can be advanced at high speed.

また、請求項５に係る発明によれば、ディザマトリクスの画素の位置を交配位置として交配を行なうことにより、遺伝的アルゴリズムによる進化を高速に進められるという効果を奏する。 Further, according to the invention of claim 5, by performing the mating using the pixel position of the dither matrix as the mating position, there is an effect that the evolution by the genetic algorithm can be advanced at high speed.

また、請求項６に係る発明によれば、ガンマ特性に応じた階調特性に基づいてディザ画像出力に対する画質の評価を行うことにより、画質を向上させることができるという効果を奏する。 According to the sixth aspect of the present invention, the image quality can be improved by evaluating the image quality for the dithered image output based on the gradation characteristics corresponding to the gamma characteristics.

また、請求項７に係る発明によれば、空間周波数特性に応じた粒状性に基づいてディザ画像出力に対する画質の評価を行うことにより、粒状性（ザラツキ感）の少ないディザを探索することができるという効果を奏する。 According to the seventh aspect of the invention, it is possible to search for a dither with less granularity (roughness) by evaluating the image quality with respect to the dithered image output based on the granularity according to the spatial frequency characteristics. There is an effect.

また、請求項８に係る発明によれば、ディザ画像出力中のドットの集合により表現された網点である網点ドットパターンの周囲長に基づいてディザ画像出力に対する画質の評価を行うことにより、ドットの集まりやすさが向上するという効果を奏する。 Further, according to the invention according to claim 8, by evaluating the image quality for the dithered image output based on the perimeter of the halftone dot pattern that is a halftone dot represented by a set of dots in the dithered image output, There is an effect that the ease of gathering of dots is improved.

また、請求項９に係る発明によれば、ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいて求めたディザ画像出力に対する画質の評価を行ない、この評価結果に基づき求めたディザマトリクスの適応度に基づいて遺伝的アルゴリズム処理を実行し、処理された遺伝子情報によりディザマトリクスを出力する。これにより、パターンサイズに関わらず遺伝的アルゴリズムを用いたディザマトリクスの最適化処理を行なうことができるという効果を奏する。 According to the ninth aspect of the invention, the image quality is evaluated for the dither image output obtained based on the image data generated according to the dither matrix and the output engine characteristic data, and the image quality is obtained based on the evaluation result. Genetic algorithm processing is executed based on the fitness of the dither matrix, and a dither matrix is output based on the processed gene information. As a result, the dither matrix can be optimized using the genetic algorithm regardless of the pattern size.

また、請求項１０に係る発明によれば、ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいて求めたディザ画像出力に対する画質の評価を行ない、この評価結果に基づき求めたディザマトリクスの適応度に基づいて遺伝的アルゴリズム処理を実行し、処理された遺伝子情報によりディザマトリクスを出力する。これにより、パターンサイズに関わらず遺伝的アルゴリズムを用いたディザマトリクスの最適化処理を行なうことができるという効果を奏する。 According to the tenth aspect of the present invention, the image quality of the dither image output obtained based on the image data generated according to the dither matrix and the output engine characteristic data is evaluated, and the image quality is obtained based on the evaluation result. Genetic algorithm processing is executed based on the fitness of the dither matrix, and a dither matrix is output based on the processed gene information. As a result, the dither matrix can be optimized using the genetic algorithm regardless of the pattern size.

以下に添付図面を参照して、この発明に係るディザマトリクス最適化装置の実施の形態を詳細に説明する。 Embodiments of a dither matrix optimization apparatus according to the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings.

（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態を図１ないし図１９に基づいて説明する。本実施の形態では、ディザマトリクス最適化装置を備える画像形成装置としてモノクロ画像を形成するレーザプリンタを用いるものとする。 (First embodiment)
A first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. In this embodiment, it is assumed that a laser printer that forms a monochrome image is used as an image forming apparatus including a dither matrix optimization apparatus.

［１．レーザプリンタ１００の概略構成］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係るレーザプリンタ１００の概略構成を示す断面図である。図１に示すように、レーザプリンタ１００では、画像が形成されるべき用紙は、本体トレイ１０１あるいは手差しトレイ１０２にセットされ、トレイ１０１あるいは１０２から給紙ローラ１０３にて用紙の搬送が開始される。給紙ローラ１０３による用紙の搬送に先立って、感光体（感光体ドラム）１０４が回転し、感光体１０４の表面は、クリーニングブレード１０５によってクリーニングされ、次に、帯電ローラ１０６で一様に帯電される。ここに、レーザ光学系ユニット１０７から、画像信号に従って変調されたレーザ光が露光され、現像ローラ１０８で現像されてトナーが付着し、これとタイミングを取って給紙ローラ１０３から用紙の給紙がなされる。給紙ローラ１０３から給紙された用紙は、感光体１０４と転写ローラ１０９とに挟まれて搬送され、これと同時に、用紙にはトナー像が転写される。転写されずに残った感光体１０４上のトナーは、再び、クリーニングブレード１０５で掻き落とされる。クリーニングブレード１０５の手前には、トナー濃度センサ１１０が設けられており、トナー濃度センサ１１０によって感光体１０４上に形成されたトナー像の濃度を測定することができる。また、トナー像が載った用紙は搬送経路にしたがって、定着ユニット１１１に搬送され、定着ユニット１１１においてトナー像は用紙上に定着される。印刷された用紙は、最後に排紙ローラ１１２を通って、記録面を下にしてページ順に排出される。 [1. Schematic configuration of laser printer 100]
FIG. 1 is a cross-sectional view showing a schematic configuration of a laser printer 100 according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, in the laser printer 100, a sheet on which an image is to be formed is set on the main body tray 101 or the manual feed tray 102, and conveyance of the sheet is started from the tray 101 or 102 by the paper feed roller 103. . Prior to the conveyance of the sheet by the sheet feeding roller 103, the photosensitive member (photosensitive drum) 104 rotates, the surface of the photosensitive member 104 is cleaned by the cleaning blade 105, and then uniformly charged by the charging roller 106. The Here, the laser beam modulated in accordance with the image signal is exposed from the laser optical system unit 107, developed by the developing roller 108, and the toner adheres. Made. The paper fed from the paper feed roller 103 is conveyed while being sandwiched between the photosensitive member 104 and the transfer roller 109, and at the same time, a toner image is transferred to the paper. The toner on the photosensitive member 104 remaining without being transferred is scraped off again by the cleaning blade 105. A toner density sensor 110 is provided in front of the cleaning blade 105, and the density of the toner image formed on the photoreceptor 104 can be measured by the toner density sensor 110. The paper on which the toner image is placed is transported to the fixing unit 111 along the transport path, and the toner image is fixed on the paper in the fixing unit 111. The printed sheets finally pass through the paper discharge roller 112 and are discharged in page order with the recording surface down.

レーザ光学系ユニット１０７には、後述するディザマトリクス最適化処理を実行するディザマトリクス最適化装置を含む画像処理手段であるビデオ制御部１１３、ＬＤ駆動回路１１４が接続されており、ビデオ制御部１１３では、パソコンやワークステーションからの画像信号などを制御したり、あるいは、内部に保持した評価チャート（テストパターン）信号などを発生させたりするようになっている。また、現像ローラ１０８には、バイアス回路１１５によって高圧バイアスがかけられており、バイアス回路１１５において、このバイアスをコントロールすることにより、画像の全体的な濃度を制御したりすることが可能となっている。 The laser optical system unit 107 is connected to a video control unit 113 and an LD drive circuit 114 which are image processing means including a dither matrix optimization device that executes a dither matrix optimization process to be described later. In addition, image signals from a personal computer or a workstation are controlled, or an evaluation chart (test pattern) signal held inside is generated. The developing roller 108 is applied with a high voltage bias by a bias circuit 115. By controlling the bias in the bias circuit 115, the overall density of the image can be controlled. Yes.

このようなレーザプリンタ１００では、パソコンやワークステーションからの画像信号をビデオ制御部１１３においてディザ法により２値化し、元の画像を２値化した信号で、ＬＤ駆動回路１１４を駆動し、上述した電子写真プロセスによる出力エンジンにより画像を形成することが一般的に行われている。 In such a laser printer 100, an image signal from a personal computer or a workstation is binarized by the dither method in the video control unit 113, and the LD drive circuit 114 is driven with the binarized signal of the original image, and the above-described operation is performed. Generally, an image is formed by an output engine by an electrophotographic process.

［２．ディザ法の基本的事項についての説明］
ここで、ディザ法の基本的事項について簡単に説明する。レーザプリンタ１００の様に、ドットの有無（２値データ）で印刷を行う画像形成装置において、ディザ法は、原画像と矩形（マトリクス）領域内に配置した閾値との大小比較により２値化を行う手法であり、比較的高速に２値画像を生成することができる。ディザ法では、Ｎ×Ｎ画素を階調再現の１つの単位として考え、それに対応するＮ×Ｎの閾値マトリクス（これをディザマトリクスという）をつくり、このディザマトリクスを一種のマスクとして原画像に重ね合わせ、各画素の濃度と対応する閾値とを比較し２値化するというものである。つまり、同じディザマトリクスを、全ての画素について繰り返し用いることにより、２値化を行うものである。なお、マトリクスの閾値配列はある規則に従っており、画質は使用するディザマトリクスの形状に大きく依存する。 [2. Explanation of basic items of dither method]
Here, the basic items of the dither method will be briefly described. In an image forming apparatus that performs printing with the presence or absence of dots (binary data) like the laser printer 100, the dither method performs binarization by comparing the size of the original image with a threshold value arranged in a rectangular (matrix) area. This is a technique for performing binary image generation at a relatively high speed. In the dither method, N × N pixels are considered as one unit for gradation reproduction, and a corresponding N × N threshold matrix (this is called a dither matrix) is created, and this dither matrix is overlaid on the original image as a kind of mask. In addition, the density of each pixel and the corresponding threshold value are compared and binarized. That is, binarization is performed by repeatedly using the same dither matrix for all pixels. The threshold arrangement of the matrix follows a certain rule, and the image quality greatly depends on the shape of the dither matrix to be used.

ところで、ディザ法の特徴として、パターンサイズが大きくなれば、表現できる階調数が増えることが一般的に知られている。例えば、ディザマトリクスパターンのパターンサイズが４×４の場合には、１７階調を表現することができ、８×８の場合には、６５階調を表現することができる。また、１６×１６の場合には、２５７階調まで表現することができる。 By the way, it is generally known that the number of gradations that can be expressed increases as the pattern size increases as a feature of the dither method. For example, when the pattern size of the dither matrix pattern is 4 × 4, 17 gradations can be expressed, and when it is 8 × 8, 65 gradations can be expressed. In the case of 16 × 16, up to 257 gradations can be expressed.

また、４値等の多値化を行う場合には、複数のディザ閾値と入力画素値とを２値化の場合と同様にして比較を行って多値データを出力する。つまり、一つめのディザ閾値より入力画素値が高ければ「１」、２つめのディザ閾値より入力画素値が高ければ「２」、というように各ディザマトリクスが多値化のための閾値となる。 Further, when multi-value conversion such as quaternary processing is performed, a plurality of dither threshold values and input pixel values are compared in the same manner as in the case of binarization, and multi-value data is output. In other words, each dither matrix becomes a threshold for multi-value conversion, such as “1” if the input pixel value is higher than the first dither threshold and “2” if the input pixel value is higher than the second dither threshold. .

［３．ビデオ制御部１１３におけるディザマトリクス最適化］
ビデオ制御部１１３においては、パソコンなどからの画像信号に対するディザ法による２値化が実行される。前述したように、ディザ法による階調再現処理を行う際、高い品質の出力を得るには、画像形成手段である出力エンジンの特性に合ったディザマトリクスを用いる必要がある。このためには、出力エンジンの特性に応じたディザマトリクスの最適化を行うことが必要になる。ここで、ビデオ制御部（ディザマトリクス最適化装置）１１３におけるディザマトリクス最適化について説明する。 [3. Dither Matrix Optimization in Video Control Unit 113]
In the video control unit 113, binarization by the dither method is performed on an image signal from a personal computer or the like. As described above, when performing gradation reproduction processing by the dither method, it is necessary to use a dither matrix that matches the characteristics of the output engine, which is an image forming means, in order to obtain high quality output. For this purpose, it is necessary to optimize the dither matrix according to the characteristics of the output engine. Here, dither matrix optimization in the video control unit (dither matrix optimization device) 113 will be described.

ビデオ制御部（ディザマトリクス最適化装置）１１３のディザマトリクス最適化に係る部分は、図２に示すように、ＣＰＵ部１と、遺伝的アルゴリズム処理を実行する遺伝的アルゴリズム処理手段である遺伝的アルゴリズム処理部２と、ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいてディザ画像出力を求めるシミュレーション手段であるシミュレーション処理部３と、シミュレーション処理部３で形成された出力画像の電子イメージに対して評価を行う評価手段である評価値算出部４と、遺伝子情報によりディザマトリクスを記述して出力するディザデータ出力手段であるディザデータ出力部５とから構成されており、ＣＰＵ部１が各部を制御する構成となっている。 As shown in FIG. 2, the part relating to the dither matrix optimization of the video control unit (dither matrix optimization device) 113 includes a CPU unit 1 and a genetic algorithm which is a genetic algorithm processing means for executing genetic algorithm processing. An output image formed by the processing unit 2, a simulation processing unit 3 which is a simulation unit for obtaining a dither image output based on image data generated according to the dither matrix and output engine characteristic data, and a simulation processing unit 3 An evaluation value calculation unit 4 that is an evaluation unit that evaluates the electronic image of the image, and a dither data output unit 5 that is a dither data output unit that describes and outputs a dither matrix based on genetic information. The unit 1 is configured to control each unit.

このようなビデオ制御部（ディザマトリクス最適化装置）１１３の動作概略について説明する。ビデオ制御部（ディザマトリクス最適化装置）１１３は、概略的には、遺伝的アルゴリズムを用いてディザマトリクスを最適化する装置である。遺伝的アルゴリズムとは、淘汰、交配、突然変異という３種類の遺伝的操作を繰り返し、適応度の高い個体（遺伝子）を捜し出す手法である。このような遺伝的アルゴリズム処理は、遺伝的アルゴリズム処理部２において実行される。適応度は、各個体（遺伝子）の評価指標であり、一般に、各遺伝子の優劣をつけるための評価関数で個体ごとに求められるものである。適応度の低い個体（遺伝子）は、淘汰されることになる。 An outline of the operation of the video control unit (dither matrix optimization device) 113 will be described. The video control unit (dither matrix optimization device) 113 is generally a device that optimizes a dither matrix using a genetic algorithm. The genetic algorithm is a method of searching for individuals (genes) having high fitness by repeating three kinds of genetic operations, ie, selection, mating, and mutation. Such genetic algorithm processing is executed in the genetic algorithm processing unit 2. The fitness is an evaluation index for each individual (gene), and is generally obtained for each individual using an evaluation function for assigning superiority or inferiority of each gene. Individuals (genes) with low fitness will be culled.

［３−１．遺伝的アルゴリズム処理部２の説明］
ここで、遺伝的アルゴリズム処理部２において実行される遺伝的アルゴリズム処理について説明する。 [3-1. Explanation of Genetic Algorithm Processing Unit 2]
Here, the genetic algorithm processing executed in the genetic algorithm processing unit 2 will be described.

まず、遺伝子情報とディザマトリクスとの間の変換関係について説明する。例えば、網点ディザなどの場合、そのディザマスクはセルの組み合わせで構成される。図３はそのセルの一例でひし形のセルを簡単に模式的に現したものである。なお、実際には、構成する画素数は図３に示す数よりもはるかに多い。ここでは、図３に示すように、遺伝子情報とディザマトリクスとの間の変換関係について説明するにあたり、このようなひし形のセルを、マスが一列に並んでいるセルにある決まりに従って並べ替える。ある決まりは、例えば上から順番にでも良いし、中央から渦巻状にでも良い。以下、説明はこの一列に並べた情報に従って説明する。 First, the conversion relationship between gene information and a dither matrix will be described. For example, in the case of halftone dither, the dither mask is composed of a combination of cells. FIG. 3 is a schematic diagram showing a rhombus cell as an example of the cell. Actually, the number of pixels constituting the image is much larger than the number shown in FIG. Here, as shown in FIG. 3, in describing the conversion relationship between the gene information and the dither matrix, such rhombus cells are rearranged according to the rules in the cells in which the cells are arranged in a line. A certain rule may be in order from the top, for example, or may be spiral from the center. Hereinafter, the description will be made according to the information arranged in this line.

図４−１は、一列に並べたセルを例示的に示す模式図である。図４−１に示す一列に並べたセルは、＃０〜＃２５５までの２５６列用意されており、このセルを使って、０〜２５５階調までのドットの打たれる状態（実体）を示したものである。図４−１においては、黒く塗りつぶされた位置にドットが打たれる事を示している。ドットが打たれる画素は、階調の順序に応じて増えていき、最後に２５５階調で全て埋まる。なお、階調０については、通常ドットは打たれないが、出力エンジンによっては打った方が良い場合もある。 FIG. 4A is a schematic diagram illustrating cells arranged in a line. The cells arranged in one row shown in FIG. 4A are prepared in 256 columns from # 0 to # 255, and using this cell, the state (entity) of dots from 0 to 255 gradations is provided. It is shown. In FIG. 4A, it is shown that a dot is hit at a position painted black. The number of pixels to which dots are applied increases in accordance with the order of gradation, and is finally filled with 255 gradations. For gradation 0, normal dots are not hit, but it may be better to hit depending on the output engine.

一方、図４−２は、図４−１の階調間の違いに着目した情報（遺伝子情報）を示すものである。図４−１における実際の階調０と１の間ではドットが１つ増えているので、それに対応した位置に図４−２の＃１のように「１」を記載する。同様に、階調１と階調２の間については、図４−２の＃２のように「１」がセットされる。これを順に階調２５４と階調２５５の間のところまで繰り返す。また、図４−２の＃０であるが、実際の階調としては階調（−１）と階調０との間の情報をセットするわけであるが、階調（−１）として仮想的に実態としては何もドットが打たれていない状態を想定して、図４−２の＃０のデータを作成する。この状態で図４−２の１、０の集まりを見ると、水平方向には＃０から＃２５５のどこかの位置でのみ１になるのは明らかである。つまり、＃１の列で「１」が存在する位置に対応するセルの位置に、階調１のときにドットを打つことを表している。階調２を表すときは、＃１の列で「１」が存在する位置及び＃２の列で「１」が存在する位置のそれぞれに対応するセルの位置に、ドットを打つことになる。 On the other hand, FIG. 4-2 shows information (gene information) focusing on the difference between the gray levels in FIG. Since one dot is added between the actual gradations 0 and 1 in FIG. 4A, “1” is written at a position corresponding to that as shown by # 1 in FIG. 4B. Similarly, between gradation 1 and gradation 2, “1” is set as shown by # 2 in FIG. This is repeated up to a point between gradation 254 and gradation 255 in order. Further, although it is # 0 in FIG. 4B, information between the gradation (-1) and the gradation 0 is set as the actual gradation, but the virtual (1) is assumed as the virtual gradation. As a matter of fact, the data of # 0 in FIG. 4-2 is created on the assumption that no dot is hit. Looking at the set of 1 and 0 in FIG. 4B in this state, it is clear that the horizontal value becomes 1 only at some position from # 0 to # 255. In other words, this indicates that dots are to be placed at the position of the cell corresponding to the position where “1” exists in the # 1 column when the gradation is 1. When the gradation 2 is expressed, dots are shot at the positions of cells corresponding to the position where “1” exists in the # 1 column and the position where “1” exists in the # 2 column.

上述したように、図４−２の＃０〜＃２５５までの２５６列全てで、遺伝的アルゴリズムにおける一個体の遺伝子を表すことが可能である。しかし、図４−２では、各列（＃０、＃１…）中のほとんどの位置が「０」で埋められている。そのため、これをこのまま遺伝子とすると遺伝的アルゴリズムの操作である交配や突然変異が有効に行われず、ほとんどの交配・突然変異処理が無駄なものになってしまう。 As described above, all 256 columns from # 0 to # 255 in FIG. 4-2 can represent one individual gene in the genetic algorithm. However, in FIG. 4B, most positions in each column (# 0, # 1,...) Are filled with “0”. Therefore, if this is used as it is, the mating and mutation, which are the operations of the genetic algorithm, are not performed effectively, and most mating / mutation processes are wasted.

そこで、本実施の形態においては、上述した図４−２の１、０の集まりについて、次のように解釈の拡張をすることにする。ここで、図５は図４−１の階調間の違いに着目した情報（遺伝子情報）を解釈の拡張に対応させて示すものである。図５に示した遺伝子においては、各列（＃０、＃１…）の位置を左側の列（＃０）から順番に右側（＃２５５）へ読んでいき、初めに「１」が出てきた列に対応する階調において、その位置にドットが打たれることを示している。すなわち、本実施の形態においては、水平方向において複数の１が存在する時には、一番左側の「１」（ディザマトリクスの同一画素中、初めに現れた変化した画素）を有効とする。したがって、図５中の染色体Ｋ１のように途中で「１」が発生した場合であっても、本実施の形態の解釈の拡張に基づくと、図５中の染色体Ｋ１はこの遺伝子にあっては無視されることとなる。ただし、今後の世代においては交配などにより、この染色体が有効に働く効果も期待できる。そこで、本実施の形態の解釈の拡張に基づくと、＃２５５についての全ての染色体は、必ず「１」であるとする。こうすることにより、変異や交配が起っても、必ず実体の画像の２５５階調目においては必ず全てのドットが埋まる状態が保証される。したがって、この図５における１、０の集まりを遺伝子として扱うことにより、ディザマトリクスの最適化を遺伝的アルゴリズムにより有効に行うことが可能となる。 Therefore, in this embodiment, the interpretation of the group of 1 and 0 in FIG. 4-2 described above is extended as follows. Here, FIG. 5 shows information (gene information) paying attention to the difference between gradations in FIG. 4A in correspondence with expansion of interpretation. In the gene shown in FIG. 5, the position of each column (# 0, # 1...) Is read sequentially from the left column (# 0) to the right side (# 255), and “1” appears first. In the gradation corresponding to each row, it is shown that a dot is hit at that position. That is, in the present embodiment, when there are a plurality of 1s in the horizontal direction, the leftmost “1” (the changed pixel that first appears in the same pixel of the dither matrix) is validated. Therefore, even if “1” occurs in the middle like chromosome K1 in FIG. 5, based on the expanded interpretation of the present embodiment, chromosome K1 in FIG. It will be ignored. However, in future generations, it can be expected that this chromosome works effectively by mating. Therefore, based on the expanded interpretation of the present embodiment, it is assumed that all chromosomes for # 255 are always “1”. By doing so, it is guaranteed that all dots are always filled in the 255th gradation of the actual image even if mutation or mating occurs. Therefore, by treating the group of 1 and 0 in FIG. 5 as a gene, the dither matrix can be optimized effectively by a genetic algorithm.

さらに、このような１，０の集まりを遺伝子として扱うことにより、階調の反転を防止することができる。すなわち、このような１，０の集まりを遺伝子として扱うことにより、階調飛びを防止することができる。より詳細には、階調０から階調２５５に向かって、必ずドットが（０個以上）増える構成となるので、濃度が同じか、あるいは濃度が増えるという構成にしかならない。これによって、遺伝的アルゴリズムを使って、交配・突然変異を行う際に、どのような構成をとっても必ずドットが増える構成とすることができ、階調が反転するような致死遺伝子を生成しないので効率の良い進化が可能となる。すなわち、出来上がったディザに対して階調が絶対に反転しないという利点がある。 Further, by treating such a group of 1 and 0 as a gene, gradation inversion can be prevented. That is, gradation skipping can be prevented by treating such a group of 1 and 0 as a gene. More specifically, since the number of dots always increases (0 or more) from gradation 0 to gradation 255, the density is the same or the density increases only. As a result, when performing mating and mutation using a genetic algorithm, it is possible to make sure that the number of dots is always increased regardless of the configuration, and it is efficient because it does not generate a lethal gene that inverts the gradation. Good evolution is possible. That is, there is an advantage that the gradation is never inverted with respect to the completed dither.

逆に、遺伝子を元にディザマスクを作成することも簡単にできる。ここで、図６は遺伝子を元にしたディザマスクの作成手法を示す説明図である。図６に示すように、各列（＃０、＃１…）の位置を左側の列（＃０）から順番に右側（＃２５５）へ読んでいき、初めに「１」が出てきた列に対応する値をその位置の閾値としてセットする。つまり、＃０で「１」になっているところについては、閾値０をセットする（Ｓ０）。次に＃１で「１」になっているところについては、閾値１をセットする（Ｓ１）。次に＃２で「１」になっているところについては、閾値２をセットする（Ｓ２）。以下同様にして閾値を設定するが、染色体Ｋ１のように、既に対応箇所の閾値がセットされている場合には、染色体Ｋ１は無視される。最終的にはＳ２５５において、全てのディザ閾値がセットされる。なお、２５６階調を生成するために必要なディザの閾値としては２５５有れば十分であり、上での説明のように０から２５５までの２５６レベルの閾値は必要としない。実際には閾値０は特殊な状態であり、特別な扱いがなされ、通常は１〜２５５までの２５５レベルの閾値がセットされる。 Conversely, it is easy to create a dither mask based on genes. Here, FIG. 6 is an explanatory diagram showing a method of creating a dither mask based on genes. As shown in FIG. 6, the position of each column (# 0, # 1...) Is read sequentially from the left column (# 0) to the right side (# 255), and “1” appears first. A value corresponding to is set as a threshold value for the position. That is, the threshold value 0 is set for the place where “0” is set to # 0 (S0). Next, for the place where “1” is set in # 1, a threshold value 1 is set (S1). Next, the threshold value 2 is set for the place where “1” is set in # 2 (S2). Hereinafter, the threshold value is set in the same manner. However, when the threshold value of the corresponding portion is already set as in the case of the chromosome K1, the chromosome K1 is ignored. Finally, in S255, all dither threshold values are set. Note that 255 is sufficient as a dither threshold necessary for generating 256 gradations, and a 256 level threshold from 0 to 255 is not required as described above. Actually, the threshold value 0 is a special state and is handled specially. Usually, a threshold value of 255 level from 1 to 255 is set.

次に、この遺伝子の初期化方法について説明する。遺伝子の初期化の方法は、乱数によって初期化する方法や、入力された初期値により初期化する方法がある。入力する初期値として、あらかじめ作成しておいたディザマトリクスを入力し、そこから最適化を進めることも可能である。 Next, a method for initializing this gene will be described. There are two methods for gene initialization: initialization using random numbers and initialization using input initial values. It is also possible to input a dither matrix created in advance as an initial value to be input, and to proceed with optimization from there.

続いて、遺伝的アルゴリズムにおける交配の方法について説明する。遺伝的アルゴリズムにおける交配は、個体に対する遺伝子操作の一つで、個体群の中から特定の遺伝子対を選び、その特定の部分を入れ換える操作を言う。 Subsequently, a method of mating in the genetic algorithm will be described. Crossing in the genetic algorithm is one of genetic operations on individuals, and refers to an operation of selecting a specific gene pair from an individual group and exchanging that specific portion.

図７は、遺伝的アルゴリズムにおける交配の方法の一例を示す説明図である。なお、染色体は０か１のどちらかの値が入っているが、この図７では省略する。図７に示す例では、２つの個体Ａ０，Ａ１が有るとする。この２つの個体Ａ０，Ａ１に対して交配を行わせるときには、まず交配位置を決定することになる。交配位置の決定手法は、乱数を発生させてランダムに位置を設定するものである。図７に示す例においては、交配位置（ディザマトリクスの階調に対応した位置）を１箇所決めて交配する場合を示している。交配位置が決まると、個体Ａ０の染色体Ｐ０１，Ｐ０２を個体Ａ１の染色体Ｐ１１，Ｐ１２に対して交配させることにより、下記に示す新しい個体Ａ０'，Ａ１'
Ａ０'＝Ｐ０１＋Ｐ１２
Ａ１'＝Ｐ１１＋Ｐ０２
が生成される。もし、個体Ａ０，Ａ１の評価があまり良くなくても、個体Ａ０のＰ０１の部分の情報と、個体Ａ１のＰ１２の部分の情報とが共に優れているものならば、生成される個体Ａ０'はすばらしい評価値を得られることになる。このように交配を行わせることにより、遺伝的アルゴリズムによる進化を高速に進められるという効果を生む。 FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of a method of mating in the genetic algorithm. The chromosome has a value of either 0 or 1, which is omitted in FIG. In the example shown in FIG. 7, it is assumed that there are two individuals A0 and A1. When mating the two individuals A0 and A1, the mating position is first determined. The method for determining the mating position is to randomly generate a random number and set the position. The example shown in FIG. 7 shows a case where the mating position (position corresponding to the gradation of the dither matrix) is determined at one place and mated. Once the mating position is determined, the individual A0's chromosomes P01 and P02 are mated to the individual A1's chromosomes P11 and P12, whereby the following new individuals A0 'and A1'
A0 '= P01 + P12
A1 ′ = P11 + P02
Is generated. Even if the evaluation of the individuals A0 and A1 is not so good, if the information of the P01 portion of the individual A0 and the information of the P12 portion of the individual A1 are both excellent, the generated individual A0 ′ is An excellent evaluation value can be obtained. By performing the mating in this way, an effect is achieved that the evolution by the genetic algorithm can be advanced at high speed.

ここで、別の交配の方法について説明する。図８は、遺伝的アルゴリズムにおける交配の方法の別の一例を示す説明図である。図８に示す例は、セル上の交配を行わせるものである。なお、染色体は０か１のどちらかの値が入っているが、この図８では省略する。図８に示す例では、２つの個体Ａ０とＡ１とが有るとする。この２つの個体Ａ０，Ａ１に対して交配を行わせるときには、まず交配位置を決定することになる。交配位置の決定手法は、乱数を発生させてランダムに位置を設定するものである。図８に示す例においては、交配位置（ディザマトリクスの画素の位置）を２箇所決めて交配する場合を示している。交配位置が決まると、個体Ａ０の染色体Ｐ０１，Ｐ０２，Ｐ０３を個体Ａ１の染色体Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ１３に対して交配させることにより、下記に示す新しい個体Ａ０'，Ａ１'
Ａ０'＝Ｐ０１＋Ｐ１２＋Ｐ０３
Ａ１'＝Ｐ１１＋Ｐ０２＋Ｐ１３
が生成される。もし、個体Ａ０，Ａ１の評価があまり良くなくても、個体Ａ０のＰ０１，Ｐ０３の部分の情報と、個体Ａ１のＰ１２の部分の情報が共に優れているものならば、生成される個体Ａ０'はすばらしい評価値を得られることになる。このように交配を行わせることにより、遺伝的アルゴリズムによる進化を高速に進められる効果を生む。 Here, another method of mating will be described. FIG. 8 is an explanatory diagram showing another example of the method of mating in the genetic algorithm. In the example shown in FIG. 8, mating on a cell is performed. The chromosome has a value of either 0 or 1, which is omitted in FIG. In the example shown in FIG. 8, it is assumed that there are two individuals A0 and A1. When mating the two individuals A0 and A1, the mating position is first determined. The method for determining the mating position is to randomly generate a random number and set the position. The example shown in FIG. 8 shows a case where two mating positions (dither matrix pixel positions) are determined and mated. When the mating position is determined, the new individuals A0 ′, A1 ′ shown below are obtained by mating the chromosomes P01, P02, P03 of the individual A0 with the chromosomes P11, P12, P13 of the individual A1.
A0 ′ = P01 + P12 + P03
A1 ′ = P11 + P02 + P13
Is generated. Even if the evaluation of the individuals A0 and A1 is not so good, if the information of the P01 and P03 portions of the individual A0 and the information of the P12 portion of the individual A1 are both excellent, the generated individual A0 ′ Will get a great rating. By performing the mating in this way, the effect of being able to advance the evolution by the genetic algorithm at high speed is produced.

次に、遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法について説明する。遺伝的アルゴリズムにおける変異は、個体に対する遺伝子操作の一つで、遺伝子情報の一部をある確率で変化させることである。このように突然変異を起こすことによって、個体群が局所安定に陥りにくくなる。 Next, the mutation method in the genetic algorithm will be described. Mutation in the genetic algorithm is one of genetic operations on individuals, and changes a part of genetic information with a certain probability. By causing mutations in this way, the population is less likely to fall into local stability.

ここで、図９は遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法の一例を示す説明図である。図９に示す例は、変異させる箇所を例えば乱数などを使って選び、その位置の情報を１←→０と交換してしまう方法である。このような変異により、突然変異の個体を生じさせ、遺伝的アルゴリズムによる進化を変化させる効果を生む。 Here, FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of a mutation method in the genetic algorithm. The example shown in FIG. 9 is a method of selecting a part to be mutated using, for example, a random number and exchanging information on the position with 1 ← → 0. Such mutations produce mutant individuals and produce the effect of changing the evolution by genetic algorithms.

ここで、別の変異の方法について説明する。図１０は、遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法の別の一例を示す説明図である。図１０に示す例は、変異させる情報「１」の染色体を例えば乱数などを使って選び、その情報を水平方向に移動させてしまう方法である。このような変異により、突然変異の個体を生じさせ、遺伝的アルゴリズムによる進化を変化させる効果を生む。 Here, another method of mutation will be described. FIG. 10 is an explanatory diagram showing another example of a mutation method in the genetic algorithm. The example shown in FIG. 10 is a method of selecting the chromosome of information “1” to be mutated using, for example, a random number and moving the information in the horizontal direction. Such mutations produce mutant individuals and produce the effect of changing the evolution by genetic algorithms.

［３−２．シミュレーション処理部３の説明］
次に、シミュレーション処理部３について説明する。図１１は、シミュレーション処理部３の処理概要を示す説明図である。図１１に示すように、シミュレーション処理部３は、画像処理の結果としての画像データと出力エンジンの特性データをセットすると、出力画像の電子イメージ（ディザ画像出力）が作成されるようになっている。例えば、ディザマトリクスの最適化の場合、画像処理の結果としての画像データ（ディザ画像出力）としては、階調０〜階調２５５までの階調パッチを画像処理したときの結果のビットマップ情報となる。シミュレーション処理部３として、例えばポリゴンスキャナを用いたレーザ光学系ユニット１０７を備える電子写真方式のレーザプリンタ１００をシミュレーションするものであれば、これにその出力エンジン特性情報を合わせて与えると、例えば感光体１０４上に形成される電位情報から出力画像の電子イメージ（ディザ画像出力）を形成する。また、シミュレーション処理部３としては、最終的なトナーの付着情報までシミュレーションするものであってもよい。あるいは、シミュレーション処理部３としては、楕円のドットを打ち、これをフィルタ処理することにより、出力画像の電子イメージ（ディザ画像出力）を作るものであっても良い。 [3-2. Description of Simulation Processing Unit 3]
Next, the simulation processing unit 3 will be described. FIG. 11 is an explanatory diagram showing an outline of processing of the simulation processing unit 3. As shown in FIG. 11, when the simulation processing unit 3 sets image data as a result of image processing and characteristic data of the output engine, an electronic image (dithered image output) of the output image is created. . For example, in the case of optimization of a dither matrix, image data (dither image output) as a result of image processing includes bitmap information obtained as a result of image processing of gradation patches from gradation 0 to gradation 255. Become. If the simulation processing unit 3 simulates the electrophotographic laser printer 100 including the laser optical system unit 107 using, for example, a polygon scanner, the output engine characteristic information is given to the simulation processing unit 3, for example, a photoconductor An electronic image (dithered image output) of the output image is formed from the potential information formed on 104. Further, the simulation processing unit 3 may simulate the final toner adhesion information. Alternatively, the simulation processing unit 3 may create an electronic image (dithered image output) of an output image by hitting an elliptical dot and filtering it.

［３−３．評価値算出部４の説明］
次に、評価値算出部４について説明する。図１２は、評価値算出部４における処理の一例を示す説明図である。図１２に示すように、評価値算出部４は、階調ごとのビットマップ情報（ａ）に基づいてシミュレーション処理部３で形成された出力画像の電子イメージ（ディザ画像出力）（ｂ）に対して、個別の評価や総合評価値の算出（ｃ）を行う。より詳細には、評価値算出部４は、図１３に示すように、シミュレーション処理部３で形成された出力画像の電子イメージに対して、画質の評価を行い、それを評価値として算出するものである。 [3-3. Description of Evaluation Value Calculation Unit 4]
Next, the evaluation value calculation unit 4 will be described. FIG. 12 is an explanatory diagram illustrating an example of processing in the evaluation value calculation unit 4. As shown in FIG. 12, the evaluation value calculation unit 4 performs an electronic image (dither image output) (b) of the output image formed by the simulation processing unit 3 based on the bitmap information (a) for each gradation. Then, individual evaluation and calculation (c) of the comprehensive evaluation value are performed. More specifically, as shown in FIG. 13, the evaluation value calculation unit 4 evaluates the image quality of the electronic image of the output image formed by the simulation processing unit 3 and calculates it as an evaluation value. It is.

ここで、図１４はガンマ特性を現したもので、横軸が階調レベルの０〜２５５であり、縦軸がシミュレーション結果の濃度情報である。たとえば、このガンマ特性が直線になるほうが良いとすると、図１４には直線からのずれがあるので、このずれ量をシミュレーション処理部３で形成された出力画像の電子イメージに対する画質評価の評価値として算出することになる。 Here, FIG. 14 shows the gamma characteristic, the horizontal axis is the gradation level from 0 to 255, and the vertical axis is the density information of the simulation result. For example, if it is better that the gamma characteristic is a straight line, since there is a deviation from the straight line in FIG. 14, this deviation amount is used as an evaluation value for the image quality evaluation for the electronic image of the output image formed by the simulation processing unit 3. Will be calculated.

また、図１５は空間周波数特性を１次元グラフに現したもので、横軸が空間周波数、縦軸がそのパワーとなっている。なお、パワーには人間の目の特性（ＶＴＦ特性）を乗じているため、高周波になるほど、パワーが減衰している。このような図１５の面積の情報が目で見たときの粒状性（ザラツキ感）に相当するので、この面積情報を評価値として用いることにより、粒状性（ザラツキ感）の少ないディザを探索することができる。 FIG. 15 shows the spatial frequency characteristics in a one-dimensional graph. The horizontal axis represents the spatial frequency and the vertical axis represents the power. Since the power is multiplied by the characteristics of the human eye (VTF characteristics), the power is attenuated as the frequency becomes higher. Since the area information in FIG. 15 corresponds to the graininess (graininess) when visually observed, a dither with less graininess (graininess) is searched by using this area information as an evaluation value. be able to.

一方、図１６は評価値算出部４における処理の別の一例を示す説明図である。図１６に示すように、評価値算出部４は、シミュレーション前のビットマップ情報（ａ）に対して評価を行っても良い。より詳細には、シミュレーション前のビットマップ情報（ａ）に対して、デジタル的な周囲長（以下、デジタル周囲長という）計算（ｂ）を適用する方式である。デジタル周囲長とは、図１７に示すように、元画像であるビットマップ情報（図１６参照）に対する周囲長を計算したものである。 On the other hand, FIG. 16 is an explanatory diagram showing another example of processing in the evaluation value calculation unit 4. As illustrated in FIG. 16, the evaluation value calculation unit 4 may perform evaluation on the bitmap information (a) before simulation. More specifically, the digital perimeter (hereinafter referred to as digital perimeter) calculation (b) is applied to the bitmap information (a) before simulation. As shown in FIG. 17, the digital perimeter is obtained by calculating the perimeter for bitmap information (see FIG. 16) that is an original image.

このようにして算出されたデジタル周囲長を評価値に含めることにより、電子写真方式に適したディザマトリクスが生成される点について説明する。ここで、図１８は２種類の３画素のドットの集合により表現された網点である網点ドットパターンを示す説明図である。各正方形の画素の１辺を長さ１とおくと、（ａ）は１２、（ｂ）は８となって、（ｂ）の周囲長のほうが短い。すなわち、（ｂ）の点線の部分のようにお互いに結合している部分がある方の周囲長が短くなる。ここで、ディザが適用される電子写真方式においては、離散的なドットよりも、結合したドットのほうが安定なドットが形成されるということが従来から知られている。すなわち、解像度６００ｄｐｉや、１２００ｄｐｉなどの電子写真方式の出力エンジンでは、孤立した１ドットによる露光では、トナーを安定して付着させるのに十分な電位が確保できず、そのため、トナーの付着（つまりは用紙上の反射濃度）が不安定になってしまう。これは、一般ユーザにとっては画質が劣化していると認識されるので好ましくない。そこで、周囲長が少ないことを評価に加えると、ドットを集める方が良好な評価点になるので、簡単な計算のみでドットを集めた遺伝子の評価が良い（ドットを集めない電子写真方式の出力エンジンにとっては無駄な遺伝子を次の世代に残すことが少なくなる）という結果を導くことができる。つまり、周囲長計算結果を評価値に含めると、ドットの集まりやすさが向上するという効果が発揮される。 The point that a dither matrix suitable for the electrophotographic method is generated by including the digital perimeter calculated in this way in the evaluation value will be described. Here, FIG. 18 is an explanatory diagram showing a halftone dot pattern which is a halftone dot expressed by a set of two types of three-pixel dots. If one side of each square pixel has a length 1, (a) is 12, (b) is 8, and the peripheral length of (b) is shorter. That is, the perimeter of the portion where the portions are connected to each other like the dotted line portion of (b) is shortened. Here, in an electrophotographic system to which dither is applied, it has been conventionally known that a dot that is more stable is formed by a combined dot than by a discrete dot. That is, in an electrophotographic output engine such as a resolution of 600 dpi or 1200 dpi, exposure with one isolated dot cannot secure a sufficient potential to stably attach toner, and therefore toner adhesion (that is, The reflection density on the paper becomes unstable. This is not preferable for general users because it is recognized that the image quality is deteriorated. Therefore, if the short circumference is added to the evaluation, it is better to collect dots, so the evaluation of genes that collect dots by simple calculation is good (output of electrophotographic method that does not collect dots) For engines, it is less likely to leave unnecessary genes in the next generation). That is, when the calculation result of the peripheral length is included in the evaluation value, an effect of improving the ease of collecting dots is exhibited.

[３−４．ディザマトリクス最適化処理の流れ]
次に、ビデオ制御部（ディザマトリクス最適化装置）１１３におけるディザマトリクス最適化に関する一連の処理動作について説明する。図１９は、ディザマトリクス最適化処理の流れを概略的に示すフローチャートである。 [3-4. Flow of dither matrix optimization process]
Next, a series of processing operations related to dither matrix optimization in the video control unit (dither matrix optimization device) 113 will be described. FIG. 19 is a flowchart schematically showing the flow of dither matrix optimization processing.

図１９に示すように、まず遺伝子情報を初期化し、第０世代の遺伝子を与える（ステップＳ１）。この遺伝子は、乱数で生成するようにしても良いし、あるいは、従来のディザマスクを元に生成させるようにしても良い。乱数で初期値を発生させると、当初の遺伝子の探索空間を広く取ることができるという効果があるし、また、従来のディザマスクを元に生成すると、探索空間は狭くなるが、特性の良いディザを高速に求めることが可能となるという効果がある。 As shown in FIG. 19, first, gene information is initialized and a 0th generation gene is given (step S1). This gene may be generated by a random number or may be generated based on a conventional dither mask. Generating initial values with random numbers has the effect of broadening the initial gene search space, and generating it based on the conventional dither mask narrows the search space, but has good characteristics. The effect is that it is possible to obtain the above at high speed.

次に、遺伝子情報をディザマスクに変換し（ステップＳ２）、各レベルすなわち階調０〜階調２５５におけるディザ出力のパッチのビットマップ画像を作成する（ステップＳ３）。ここで、評価値として、デジタル状態で評価できるものをまず評価する（ステップＳ４）。例えば、前述したデジタル周囲長などは、この段階で評価値が算出される。 Next, the genetic information is converted into a dither mask (step S2), and a bitmap image of a patch of dither output at each level, that is, gradation 0 to gradation 255 is created (step S3). Here, first, evaluation values that can be evaluated in a digital state are evaluated (step S4). For example, the above-mentioned digital perimeter is calculated at this stage.

続くステップＳ５では、シミュレーション画像を作成する。本実施の形態では、ある電子写真方式の出力エンジンをシミュレートするため、用紙上のトナーの付着状況が電子画像として得られる。 In the subsequent step S5, a simulation image is created. In this embodiment, since an electrophotographic output engine is simulated, the toner adhesion state on the paper is obtained as an electronic image.

このようにして作成された各パッチの電子イメージ（シミュレーション画像）に対して、評価値を算出する（ステップＳ６）。例えば、１つのパッチの明度や、１つのパッチの粒状性（ザラツキ度）が数値で表現される。その後、各評価値をまとめて、総合評価値を算出する（ステップＳ７）。 An evaluation value is calculated for the electronic image (simulation image) of each patch created in this way (step S6). For example, the brightness of one patch and the granularity (roughness) of one patch are expressed by numerical values. Thereafter, the evaluation values are put together to calculate a comprehensive evaluation value (step S7).

以上のステップＳ２〜ステップＳ７は、１つの世代には複数の遺伝子があるため、全遺伝子についての処理が終了した判断されるまで（ステップＳ８のＹ）、繰り返される。 The above steps S2 to S7 are repeated until it is determined that the processing for all genes has been completed (Y in step S8) because there are a plurality of genes in one generation.

全遺伝子についての処理が終了したと判断された場合には（ステップＳ８のＹ）、ステップＳ９に進み、進化が終了したかどうかを判断する。これは、ステップＳ７で算出した総合評価値の値で判断され、当初の目標値に至った場合には進化終了となるし、あるいは、タイムオーバーや世代オーバーにより進化を打ち切ることもある。 If it is determined that the processing for all genes has been completed (Y in step S8), the process proceeds to step S9 to determine whether or not evolution has been completed. This is determined based on the value of the comprehensive evaluation value calculated in step S7. When the initial target value is reached, the evolution ends, or the evolution may be terminated due to time over or generation over.

進化が終了したと判断した場合には（ステップＳ９のＹ）、ディザテーブルを出力して（ステップＳ１５）、処理を終了する。本実施の形態では、最良のものから３種類までのディザテーブルを出力する。実際に３種類のディザで出力して、そのなかからディザを選ぶことも可能だし、一番良いものだけをそのまま出力エンジンに適用してもよい。 If it is determined that the evolution has ended (Y in step S9), a dither table is output (step S15), and the process ends. In the present embodiment, the dither table from the best to three types is output. It is possible to actually output with three types of dither, and select a dither from among them, or just apply the best one as it is to the output engine.

一方、まだ進化が終了していないと判断した場合には（ステップＳ９のＮ）、ステップＳ１０へ進み、淘汰遺伝子の判定をする。本実施の形態では、ステップＳ７で求めた総合評価値に基づいて適応度を求め、全体の遺伝子から適応度が低いほうの２０％を淘汰するようにしている。 On the other hand, when it is determined that the evolution has not been completed yet (N in step S9), the process proceeds to step S10 to determine the sputum gene. In the present embodiment, the fitness is obtained based on the comprehensive evaluation value obtained in step S7, and 20% of the lower fitness is selected from the whole gene.

続くステップＳ１１において、実際の淘汰が行われる。すなわち、複数の遺伝子のうち、全体の２０％個の遺伝子をメモリ上から削除する。 In the following step S11, actual dredging is performed. That is, of the plurality of genes, 20% of all genes are deleted from the memory.

次に、削除された個体を補うため、交配処理（ステップＳ１２）と突然変異処理（ステップＳ１３）とが行われる。本実施の形態では、失われた２０％のうち半分を交配処理で生成し、残り半分を突然変異処理によって生成している。 Next, in order to compensate for the deleted individual, a mating process (step S12) and a mutation process (step S13) are performed. In the present embodiment, half of the lost 20% is generated by the mating process, and the remaining half is generated by the mutation process.

その後、致死遺伝子が発生しているか否かのチェックを行い（ステップＳ１４のＹ）、致死遺伝子が発生している場合には（ステップＳ１４のＹ）、突然変異処理（ステップＳ１３）をやり直す。 Thereafter, it is checked whether or not a lethal gene has been generated (Y in step S14). If a lethal gene has been generated (Y in step S14), the mutation process (step S13) is performed again.

このように本実施の形態によれば、ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいて求めたディザ画像出力に対する画質の評価を行ない、この評価結果に基づき求めたディザマトリクスの適応度に基づいて遺伝的アルゴリズム処理を実行し、処理された遺伝子情報によりディザマトリクスを出力する。これにより、パターンサイズに関わらず遺伝的アルゴリズムを用いたディザマトリクスの最適化処理を行なうことができる。 As described above, according to the present embodiment, the image quality is evaluated with respect to the dither image output obtained based on the image data generated according to the dither matrix and the output engine characteristic data, and obtained based on the evaluation result. A genetic algorithm process is executed based on the fitness of the dither matrix, and a dither matrix is output based on the processed gene information. This makes it possible to perform dither matrix optimization processing using a genetic algorithm regardless of the pattern size.

（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態を図２０ないし図２３に基づいて説明する。なお、前述した第１の実施の形態と同一部分は同一符号で示し説明も省略する。第１の実施の形態では、２値用の遺伝子を元にディザマスクを作成する方法を説明した。本実施の形態は、多値用の遺伝子を元にディザマスクを作成する方法を説明するものである。 (Second Embodiment)
A second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. The same parts as those in the first embodiment described above are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is also omitted. In the first embodiment, a method of creating a dither mask based on a binary gene has been described. In the present embodiment, a method of creating a dither mask based on a multi-value gene will be described.

第１の実施の形態での説明では、遺伝子を構成する染色体が「１」か「０」だったが、本実施の形態、例えば２ビットの画像処理の場合、染色体は「３」「２」「１」「０」の４種類となる。 In the description of the first embodiment, the chromosome constituting the gene is “1” or “0”. However, in this embodiment, for example, in the case of 2-bit image processing, the chromosome is “3” or “2”. There are four types, “1” and “0”.

図２０は、本実施の形態の多値用の遺伝子を元にしたディザマスクの作成手法を示す説明図である。図２０に示すように、各列（＃０、＃１…）のそれぞれの位置を左側の列（＃０）から順番に右側（＃２５５）へ読んでいき、初めに「１」が出てきた列に対応する値を、第一のディザマトリクスのその位置の閾値としてセットする。さらに右側へと読んでいき、初めに「２」が出てきた列に対応する値を、第二のディザマトリクスのその位置の閾値としてセットする。さらに右側へと読んでいき、初めに「３」が出てきた列に対応する値を、第三のディザマトリクスのその位置の閾値としてセットする。このとき、初めに存在する「１」よりも先に存在する「２」は無視され、ディザマトリクスの作成には寄与しない。同様に、初めに存在する「１」及び「２」よりも先に存在する「３」は無視され、ディザマトリクスの作成には寄与しない。また、２値化のときと同様に、左側の列（＃０）から順番に右側（＃２５５）へと読んでいったときに、初めに存在する各「１」、「２」、「３」以外の、「１」、「２」、「３」は無視され、ディザマトリクスの作成には寄与しない。 FIG. 20 is an explanatory diagram showing a dither mask creation method based on the multi-value gene of the present embodiment. As shown in FIG. 20, the position of each column (# 0, # 1...) Is read sequentially from the left column (# 0) to the right side (# 255), and “1” appears first. The value corresponding to the selected column is set as the threshold value for that position in the first dither matrix. Further reading to the right side, the value corresponding to the column in which “2” appears first is set as the threshold value for that position in the second dither matrix. Further reading to the right side, the value corresponding to the column in which “3” appears first is set as the threshold value for that position in the third dither matrix. At this time, “2” existing before “1” present at the beginning is ignored and does not contribute to creation of the dither matrix. Similarly, “3” existing before “1” and “2” present at the beginning is ignored and does not contribute to the creation of the dither matrix. Similarly to the case of binarization, when reading from the left column (# 0) to the right side (# 255) in order, each “1”, “2”, “3” present first "1," "2," and "3" other than "" are ignored and do not contribute to the creation of the dither matrix.

このようにディザマトリクスを作成することで、第一のディザマトリクスと第二のディザマトリクスと第三のディザマトリクスとの各位置における閾値の大小関係が逆転することはない。また、このような遺伝子を用いることにより遺伝的アルゴリズムの操作である交叉や突然変異が有効に行われる。 By creating the dither matrix in this way, the magnitude relation of the threshold values at the respective positions of the first dither matrix, the second dither matrix, and the third dither matrix is not reversed. Further, by using such a gene, crossover and mutation which are operations of the genetic algorithm are effectively performed.

ここで、本実施の形態の遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法について説明する。図２１は、本実施の形態の遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法の一例を示す説明図である。図２１に示す例は、（０，１）（１，２）（２，３）（３，０）を相互に交換する方法であるが、これに限るものではなく、ランダムに変更するようにしても良い。なお、図２１に示す例では、＃２５５のところには全て「３」が入っている。 Here, a mutation method in the genetic algorithm of the present embodiment will be described. FIG. 21 is an explanatory diagram showing an example of a mutation method in the genetic algorithm of the present embodiment. The example shown in FIG. 21 is a method of exchanging (0, 1) (1, 2) (2, 3) (3, 0) with each other. May be. In the example shown in FIG. 21, all “3” are entered at # 255.

ここで、別の変異の方法について説明する。図２２は、遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法の別の一例を示す説明図である。図２２に示す例は、変異させる情報「１」〜「３」の染色体を例えば乱数などを使って選び、その情報を水平方向に移動させてしまう方法である。 Here, another method of mutation will be described. FIG. 22 is an explanatory diagram showing another example of the mutation method in the genetic algorithm. The example shown in FIG. 22 is a method of selecting the chromosomes of information “1” to “3” to be mutated using, for example, random numbers and moving the information in the horizontal direction.

なお、交配処理については、第１の実施の形態の場合と同様に実施されるため、その説明は省略する。 Note that the mating process is performed in the same manner as in the first embodiment, and a description thereof will be omitted.

また、図２３に示すように、生成した遺伝子が無効な遺伝子にならないように、染色体をソートし直しても良い。もちろん、致死遺伝子判断の処理で致死遺伝子として扱う方法もあるのは、明らかである。 As shown in FIG. 23, the chromosomes may be re-sorted so that the generated gene does not become an invalid gene. Of course, it is obvious that there is a method of handling a lethal gene in the lethal gene judgment process.

このようにすれば、２ビット以上の多値用のディザにも本方式は適用可能である。 In this way, this method can also be applied to multi-value dithering of 2 bits or more.

本発明の第１の実施の形態に係るレーザプリンタの概略構成を示す断面図である。It is sectional drawing which shows schematic structure of the laser printer which concerns on the 1st Embodiment of this invention. ビデオ制御部（ディザマトリクス最適化装置）のディザマトリクス最適化に係る機能ブロック図である。It is a functional block diagram which concerns on the dither matrix optimization of a video control part (dither matrix optimization apparatus). セルの一例でひし形のセルを簡単に現した様子を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows a mode that the rhombus cell was simply expressed in an example of the cell. 一列に並べたセルを例示的に示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the cell arranged in a line exemplarily. 図４−１の階調間の違いに着目した情報（遺伝子情報）を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the information (gene information) which paid its attention to the difference between the gradations of FIGS. 図４−１の階調間の違いに着目した情報（遺伝子情報）を解釈の拡張に対応させて示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the information (gene information) which paid attention to the difference between the gradations of FIG. 遺伝子を元にしたディザマスクの作成手法を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the preparation method of the dither mask based on a gene. 遺伝的アルゴリズムにおける交配の方法の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the method of mating in a genetic algorithm. 遺伝的アルゴリズムにおける交配の方法の別の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows another example of the method of mating in a genetic algorithm. 遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the method of the variation | mutation in a genetic algorithm. 遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法の別の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows another example of the method of the variation | mutation in a genetic algorithm. シミュレーション処理部の処理概要を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the process outline | summary of a simulation process part. 評価値算出部における処理の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the process in an evaluation value calculation part. 評価値算出部における処理の一例をより詳細に示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the process in an evaluation value calculation part in detail. ガンマ特性を現したグラフである。It is a graph showing a gamma characteristic. 空間周波数特性を現したグラフである。It is a graph showing the spatial frequency characteristics. 評価値算出部における処理の別の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows another example of the process in an evaluation value calculation part. デジタル周囲長を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows a digital perimeter. ２種類の３画素のドットの集合により表現された網点である網点ドットパターンを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the halftone dot pattern which is a halftone dot expressed by the group of two types of 3 pixel dots. ディザマトリクス最適化処理の流れを概略的に示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a dither matrix optimization process roughly. 本発明の第２の実施の形態に係る多値用の遺伝子を元にしたディザマスクの作成手法を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the preparation method of the dither mask based on the gene for multiple values based on the 2nd Embodiment of this invention. 遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the method of the variation | mutation in a genetic algorithm. 遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法の別の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows another example of the method of the variation | mutation in a genetic algorithm. 染色体をソートし直した様子を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows a mode that the chromosome was resorted.

符号の説明Explanation of symbols

２遺伝的アルゴリズム処理手段
３シミュレーション手段
４評価手段
５ディザデータ出力手段
１００画像形成装置
１１３ディザマトリクス最適化装置、画像処理手段

2 Genetic algorithm processing means 3 Simulation means 4 Evaluation means 5 Dither data output means 100 Image forming device 113 Dither matrix optimization device, image processing means

Claims

階調表現に用いられるディザマトリクスの最適化処理を行うディザマトリクス最適化装置において、
前記ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいてディザ画像出力を求めるシミュレーション手段と、
前記シミュレーション手段で求められた前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う評価手段と、
前記評価手段による評価結果に基づき前記ディザマトリクスの適応度を求め、求めた適応度に基づいて前記ディザマトリクスを記述する遺伝子情報を淘汰し、残った遺伝子情報に対して交配処理と突然変異処理とを行う遺伝的アルゴリズム処理手段と、
前記遺伝的アルゴリズム処理手段により処理された前記遺伝子情報によりディザマトリクスを出力するディザデータ出力手段と、
を備えることを特徴とするディザマトリクス最適化装置。 In a dither matrix optimization device that performs optimization processing of a dither matrix used for gradation expression,
Simulation means for obtaining dither image output based on image data generated according to the dither matrix and output engine characteristic data;
Evaluation means for evaluating image quality for the dither image output obtained by the simulation means;
The fitness of the dither matrix is obtained based on the evaluation result by the evaluation means, the genetic information describing the dither matrix is deduced based on the obtained fitness, and a mating process and a mutation process are performed on the remaining gene information. A genetic algorithm processing means for performing
Dither data output means for outputting a dither matrix according to the genetic information processed by the genetic algorithm processing means;
A dither matrix optimization apparatus comprising:

前記ディザマトリクスを記述する前記遺伝子情報は、前記ディザ画像出力の各階調での１つ前の階調から変化した画素を一の遺伝子上に順次情報化したものである、
ことを特徴とする請求項１記載のディザマトリクス最適化装置。 The genetic information describing the dither matrix is information obtained by sequentially converting pixels that have changed from the previous gradation in each gradation of the dither image output onto one gene.
2. The dither matrix optimizing device according to claim 1, wherein:

遺伝子を低階調側から高階調側へと読み出していき、前記ディザマトリクスの同一画素中、初めに現れた変化した画素を有効とする、
ことを特徴とする請求項２記載のディザマトリクス最適化装置。 The gene is read from the low gradation side to the high gradation side, and the changed pixel appearing first in the same pixel of the dither matrix is made effective.
The dither matrix optimizing apparatus according to claim 2, wherein:

前記遺伝的アルゴリズム処理手段の交配処理は、前記ディザマトリクスの階調に対応した位置を交配位置として交配を行なう、
ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置。 The mating process of the genetic algorithm processing means performs mating with the position corresponding to the gradation of the dither matrix as the mating position.
The dither matrix optimizing device according to any one of claims 1 to 3, characterized in that:

前記遺伝的アルゴリズム処理手段の交配処理は、前記ディザマトリクスの画素の位置を交配位置として交配を行なう、
ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置。 The mating process of the genetic algorithm processing means performs mating using the position of the pixel of the dither matrix as the mating position.
The dither matrix optimizing device according to any one of claims 1 to 3, characterized in that:

前記評価手段は、ガンマ特性に応じた階調特性に基づいて前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う、
ことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置。 The evaluation means evaluates the image quality for the dithered image output based on a gradation characteristic corresponding to a gamma characteristic;
The dither matrix optimizing device according to any one of claims 1 to 5, wherein

前記評価手段は、空間周波数特性に応じた粒状性に基づいて前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う、
ことを特徴とする請求項１ないし６のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置。 The evaluation means evaluates the image quality for the dithered image output based on the granularity according to the spatial frequency characteristics.
The dither matrix optimizing device according to any one of claims 1 to 6,

前記評価手段は、前記ディザ画像出力中のドットの集合により表現された網点である網点ドットパターンの周囲長に基づいて前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う、
ことを特徴とする請求項1ないし７のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置。 The evaluation means evaluates the image quality for the dithered image output based on a perimeter of a halftone dot pattern that is a halftone dot represented by a set of dots in the dithered image output.
The dither matrix optimizing device according to any one of claims 1 to 7, characterized in that:

ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいてディザ画像出力を求めるシミュレーション手段と、
前記シミュレーション手段で求められた前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う評価手段と、
前記評価手段による評価結果に基づき前記ディザマトリクスの適応度を求め、求めた適応度に基づいて前記ディザマトリクスを記述する遺伝子情報を淘汰し、残った遺伝子情報に対して交配処理と突然変異処理とを行う遺伝的アルゴリズム処理手段と、
前記遺伝的アルゴリズム処理手段により処理された前記遺伝子情報によりディザマトリクスを出力するディザデータ出力手段と、
前記ディザデータ出力手段により出力された前記ディザマトリクスを用いた階調表現を行う画像処理手段と、
前記画像処理手段における階調表現に応じて画像を形成する画像形成手段と、
を備えることを特徴とする画像形成装置。 Simulation means for obtaining dither image output based on image data generated according to the dither matrix and output engine characteristic data;
Evaluation means for evaluating image quality for the dither image output obtained by the simulation means;
The fitness of the dither matrix is obtained based on the evaluation result by the evaluation means, the genetic information describing the dither matrix is deduced based on the obtained fitness, and a mating process and a mutation process are performed on the remaining gene information. A genetic algorithm processing means for performing
Dither data output means for outputting a dither matrix according to the genetic information processed by the genetic algorithm processing means;
Image processing means for performing gradation expression using the dither matrix output by the dither data output means;
Image forming means for forming an image according to gradation expression in the image processing means;
An image forming apparatus comprising:

階調表現に用いられるディザマトリクスの最適化処理を行うディザマトリクス最適化方法において、
前記ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいてディザ画像出力を求めるシミュレーション工程と、
前記シミュレーション工程で求められた前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う評価工程と、
前記評価工程による評価結果に基づき前記ディザマトリクスの適応度を求め、求めた適応度に基づいて前記ディザマトリクスを記述する遺伝子情報を淘汰し、残った遺伝子情報に対して交配処理と突然変異処理とを行う遺伝的アルゴリズム処理工程と、
前記遺伝的アルゴリズム処理工程により処理された前記遺伝子情報によりディザマトリクスを出力するディザデータ出力工程と、
を含むことを特徴とするディザマトリクス最適化方法。

In the dither matrix optimization method for optimizing the dither matrix used for gradation expression,
A simulation step for obtaining a dither image output based on image data generated according to the dither matrix and output engine characteristic data;
An evaluation step for evaluating an image quality for the dither image output obtained in the simulation step;
The fitness of the dither matrix is determined based on the evaluation result of the evaluation step, the genetic information describing the dither matrix is input based on the determined fitness, and the mating process and the mutation process are performed on the remaining gene information. A genetic algorithm processing step for performing
A dither data output step of outputting a dither matrix according to the genetic information processed by the genetic algorithm processing step;
A dither matrix optimization method comprising: