JP2010245627A - ディザマスク作成方法および印刷装置 - Google Patents

Abstract

【課題】マスク画素の各グループについて最適な評価を行う。
【解決手段】ディザマスク作成方法では、ディザマスクの各マスク画素に対して閾値の値の小さい順に選択される着目閾値を順次格納していく工程を有する。この工程において、前記閾値が未格納の未格納マスク画素のいずれかに前記着目閾値を格納した場合の前記ディザマスクを評価する評価指数を前記未格納マスク画素のそれぞれについて算出し、該評価指数が良好となる前記未格納マスク画素に対して前記着目閾値を格納する。そして、前記評価指数は、前記マスク画素の全部または一部から構成される複数のグループのそれぞれを評価するグループ別指数を総合したものであり、少なくとも一つの前記グループについての前記グループ別指数の評価方法は、他の前記グループについての前記グループ別指数の評価方法と異なる。
【選択図】図７

Description

この発明は、印刷媒体上にドットを形成して画像を印刷する技術に関する。

ディザマスクを構成するマスク画素をドット形成タイミングに応じた複数のグループに分け、全グループおよび各グループ個別について粒状性が抑制されるようにディザマスクを最適化する技術が提案されている（特許文献１、参照）。

特開２００７−４９４４３号公報

上述した技術においては、各グループについて同様の評価方法によって粒状性を評価していた。そのため、各グループに適した評価ができないという問題があった。あるグループについて加味すべき評価観点が他のグループに対しては加味する必要がない場合が考えられる。このような状況において、すべてのグループについて当該評価観点を一様に加味する場合、無駄な作業・処理が生じるという問題があった。反対に、すべてのグループについて当該評価観点を一様に加味しない場合、加味すべき評価観点が抜け落ちるという問題があった。

本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、マスク画素の各グループについて最適な評価を行うことを目的とする。

上述した課題の少なくとも一部を解決するために、本発明は、前記閾値の値の小さい順に着目閾値を選択し、各マスク画素に対して該着目閾値を順次格納していくことによりディザマスクを作成する。その際に、前記閾値が未格納の未格納マスク画素のいずれかに前記着目閾値を格納した場合の前記ディザマスクを評価する評価指数を前記未格納マスク画素のそれぞれについて算出する。そして、前記評価指数が良好となる前記未格納マスク画素に対して前記着目閾値を格納する。これにより、好ましい前記ディザマスクを作成することができる。さらに、前記評価指数は、前記マスク画素の全部または一部から構成される複数のグループのそれぞれを評価するグループ別指数を総合したものとされる。これにより、各グループ個別の評価と、全グループの評価とを総合的に判断した上で最適なディザマスクを作成することができる。さらに、少なくとも一つの前記グループについての前記グループ別指数の評価方法は、他の前記グループについての前記グループ別指数の評価方法と異なる。これにより、各グループの特性に応じた前記グループ別指数の評価方法を使用することができる。

さらに本発明の具体的態様の一例として、前記閾値が格納済みの前記マスク画素、および、いずれかの前記未格納マスク画素にドットが配置された場合のドット分散性を評価する前記グループ別指数を採用するようにしてもよい。これにより、ドット分散性が良好な印刷結果を得ることができる。さらに、ドットの形状を反映させた前記グループ別指数を採用するようにしてもよい。すなわち、単一の前記マスク画素のみならず、その周辺の前記マスク画素に広がるドット形状を有する場合のドット分散性（第１ドット分散性）を評価するようにしてもよい。これにより、より実際の印刷状態に忠実なドット分散性の評価を行うことができる。なお、前記第１ドット分散性は、すべての前記着目閾値について一様にドットの形状を反映させるものに限られず、前記着目閾値が前記閾値の一部の値域にあるときにのみ前記ドットの形状を反映させるものであってもよい。

さらに、前記第１ドット分散性の好適な具体例として、前記第１ドット分散性は、前記ドットが配置された前記マスク画素に対して付与された階調値の空間分布に基づいて算出されるようにしてもよい。この場合、単一の前記マスク画素に対して複数の前記ドットが重なったとき、その重なり回数に応じた大きさの前記階調値を該マスク画素に付与するのが望ましい。このようにすることにより、ドットの重ね合わせのドット分散性への影響を考慮することができ、より実際の印刷状態に忠実なドット分散性の評価を行うことができる。

前記グループの好適な例として、前記マスク画素の全部から構成される全マスク画素グループについて評価することにより、全体のドット分散性を評価することができる。また、印刷装置の印刷ヘッドの同一走査においてドットが形成される前記マスク画素から構成される同一走査グループについて評価することにより、走査ごとのドット分散性を評価することができる。さらに、同一走査方向に前記印刷ヘッドが走査する際にドットが形成される前記マスク画素から構成される同一走査方向グループについて評価することにより、走査方向ごとのドット分散性を評価することができる。このように、走査ごとや走査方向ごとのドット分散性を評価することにより、全体だけでなく、各走査、各走査方向において形成されるドットによるドット分散性を確保することができる。すなわち、最終的な印刷結果だけでなく、ドット形成過程におけるドット分散性を向上させることができ、印刷画像のむらを抑制することができる。

また、前記全マスク画素グループについての前記グループ別指数には、前記第１ドット分散性を適用するのが望ましい。すべての前記マスク画素を有する前記全マスク画素グループにおいては、印刷解像度に対応した高い空間周波数で前記マスク画素が配列するため、周辺に広がるドット形状を考慮した場合に、ドットの重なりが生じるからである。一方、前記同一走査グループおよび前記同一走査方向グループは前記マスク画素の一部によって構成されるため、前記全マスク画素グループよりも前記マスク画素の空間周波数が低くなる。そのため、周辺に広がるドット形状を考慮したとしても、ドットの重なりが生じる可能性は低い。すなわち、周辺に広がるドット形状を考慮しないことにより、前記グループ別指数を効率的に算出することができる。

ところで、前記グループ別指数を総合して前記評価指数を得る際に、個々の前記グループ別指数を重視する程度を前記着目閾値の大きさに応じて変動させてもよい。例えば、小さいドット発生量に対応する前記着目閾値を格納する段階では、ドットの重なりが生じる可能性が極めて低いため、前記第１ドット分散性を評価した前記グループ別指数を重視しないようにしてもよい。また、大きいドット発生量に対応する前記着目閾値を格納する段階では、全体的にドットが重なるため、前記第１ドット分散性を評価した前記グループ別指数を重視しないようにしてもよい。すなわち、局所的にドットが重なることを問題としており、前記着目閾値が中間域にあるときに、前記ドット形状と重なりを考慮した前記第１ドット分散性を重視するのが望ましい。また、前記第１ドット分散性の算出において、前記着目閾値が中間域にあるときのみ前記ドット形状と重なりを反映し、それ以外の場合には前記ドット形状と重なりを反映しないようにしてもよい。このようにしても、前記着目閾値の値域に応じて前記ドット形状と重なりの重視度合いを実質的に調整することができる。また、他の値域において前記ドット形状と重なりを反映しないことにより、処理の効率化を図ることができる。

なお、本発明は、ディザマスク作成方法のみならず、ディザマスク作成方法を構成する各工程を実行する手段を備えるディザマスク作成装置においても実現することができる。さらに、前記手段に相当する機能をコンピューターに実行させるディザマスク作成プログラムにおいても本発明が実現できる。また、本発明のディザマスク作成方法によって作成されるディザマスクも、本発明のディザマスク作成方法によって特徴付けられる。さらに、当該ディザマスクを使用してハーフトーン処理を行う印刷装置においても本発明が実現できる。

コンピューターのハードウェア構成図である。 コンピューターのソフトウェア構成図である。 ハーフトーン処理〜パス分解処理および印刷方式を説明する図である。 ディザマスク作成処理を示すフローチャートである。 ディザマスク作成処理を説明する模式図である。 グループを説明する模式図である。 ドット形状を付加する様子を説明する図である。 変形例においてドット形状を付加する様子を説明する図である。 変形例にかかるディザマスク作成処理を示すフローチャートである。 変形例にかかる重み係数を説明するグラフである。 ポテンシャル値ＰＩを算出する様子を説明する模式図である。

以下では、本発明の作用・効果をより明確に説明するために、本発明の実施の形態を、次のような順序に従って説明する。
Ａ．装置構成および印刷方式：
Ｂ．ディザマスクの作成：
Ｃ．変形例：

Ａ．装置構成および印刷方式
図１は、本発明の画像処理装置を具体的に実現するコンピューターの一例の構成を示している。同図において、コンピューター１０はＣＰＵ１１とＲＡＭ１２とＲＯＭ１３とハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１４と汎用インターフェイス（ＧＩＦ）１５とビデオインターフェイス（ＶＩＦ）１６と入力インターフェイス（ＩＩＦ）１７とバス１８とから構成されている。バス１８は、コンピューター１０を構成する各要素１１〜１７の間でのデータ通信を実現するものであり、図示しないチップセット等によって通信が制御されている。ＨＤＤ１４には、オペレーティングシステム（ＯＳ）を含む各種プログラムを実行するためのプログラムデータ１４ａが記憶されており、当該プログラムデータ１４ａをＲＡＭ１２に展開しながらＣＰＵ１１が当該プログラムデータ１４ａに準じた演算を実行する。

ＧＩＦ１５は、例えばＵＳＢ規格に準じたインターフェイスを提供するものであり、外部のプリンター２０をコンピューター１０に接続させている。ＶＩＦ１６はコンピューター１０を外部のディスプレイ４０に接続し、ディスプレイ４０に画像を表示するためのインターフェイスを提供する。ＩＩＦ１７はコンピューター１０を外部のキーボード５０ａとマウス５０ｂに接続し、キーボード５０ａとマウス５０ｂからの入力信号をコンピューター１０が取得するためのインターフェイスを提供する。

図２は、コンピューター１０において実行されるプログラムのソフトウェア構成を示している。同図において、オペレーティングシステム（ＯＳ）上においてディザマスク作成プログラムＰ１とプリンタードライバーＰ２が実行されている。ＯＳは各プログラム間のインターフェイスを提供する。ディザマスク作成プログラムＰ１は、グループ分類部Ｐ１ａと着目閾値選択部Ｐ１ｂと評価指数算出部Ｐ１ｃと閾値格納部Ｐ１ｄとから構成されている。さらに、評価指数算出部Ｐ１ｃは、ドットマップ作成部Ｐ１ｃ１とドット形状付加部Ｐ１ｃ２と分散性指数算出部Ｐ１ｃ３とから構成されている。ディザマスク作成プログラムＰ１を構成する各モジュールＰ１ａ〜Ｐ１ｄが実行する処理の詳細については処理の流れとともに説明する。プリンタードライバーＰ２は、画像データ生成部Ｐ２ａと色変換処理部Ｐ２ｂとハーフトーン処理部Ｐ２ｃとパス分解処理部Ｐ２ｄとから構成されている。

画像データ生成部Ｐ２ａは、印刷ジョブに含まれるコマンドに基づいてビットマップデータを描画し、該ビットマップデータの画像サイズ（画素数）を印刷解像度に適合するように変換する。色変換処理部Ｐ２ｂは、前記ビットマップデータを、各画素がプリンター２０が吐出可能なインクのインク量（ドット発生量）の階調値を有する画像データ（入力画像データ）に変換する処理を行う。ハーフトーン処理部Ｐ２ｃは、各インク別の入力画像データに対してディザ法によるハーフトーン処理を実行する。このハーフトーン処理においては、予めディザマスク作成プログラムＰ１が作成したディザマスクＭが使用される。

図３は、ハーフトーン処理〜パス分解処理およびプリンター２０における印刷の様子を概念的に示している。ハーフトーン処理においては、ディザマスクＭを参照しながら、入力画像データの各画素についてのドット形成の有無を判断する。各画素の大きさは、印刷用紙上の印刷解像度に対応する。例えば、印刷解像度が横１４４０×縦７２０ｄｐｉであるとき、各画素の横と縦の大きさはそれぞれ横１／１４４０インチ、縦１／７２０インチに相当する。ドット形成の有無を判断するに際しては、まず、判断しようとする画素を選択し、この画素についての入力画像データのインク量の階調値と、ディザマスクＭにおいて該画素に対応する位置に存在するマスク画素に格納されている閾値と比較する。なお、本実施例では、マスク画素が１６行１６列で配列するディザマスクＭを使用・作成するが、図の簡略化のため一部を図示する。図３に示した細い破線の矢印は、入力画像データのインク量の階調値と、ディザマスクＭのマスク画素に格納されている閾値とを、画素毎に比較していることを模式的に表したものである。例えば、入力画像データの左上隅の画素については、入力画像データのインク量の階調値は３６であり、ディザマスクＭの閾値は０であるから、この画素にはドットを形成すると判断する。

図３に実線で示した矢印は、この画素にはドットを形成すると判断して、判断結果をハーフトーンデータに反映させている様子を模式的に表したものである。一方、この画素の右隣の画素については、入力画像データの階調値は１６０、ディザマスクの閾値は２００であり、閾値の方が大きいので、この画素についてはドットを形成しないと判断する。ハーフトーンデータは、各画素がドットを形成するか否かの２値の情報を有する画像データであり、図３ではドットを形成する画素をハッチングで示している。ディザ法では、こうしてディザマスクＭを参照しながら、画素毎にドットを形成するか否かを判断することで、入力画像データを画素毎にドット形成の有無を表すハーフトーンデータに変換する。このように、ディザ法を用いれば、入力画像データの階調値とディザマスクＭに設定されている閾値とを比較するという単純な処理で、画素毎のドットの形成可否を判断することができる。

以上のようにしてハーフトーンデータが生成できると、パス分解処理部Ｐ２ｄがハーフトーンデータの各画素をプリンター２０における各主走査パスに分解する。図３においては、パス分解処理における分解規則を規定した分解マトリックスをハーフトーンデータおよびディザマスクＭと対比して示している。分解マトリックスの各画素には、１〜４の主パス番号が対応付けられている。本実施例では、１〜４のパス番号に対応する４回の主走査パスによって１サイクルが構成される。むろん、本発明は４パス印刷に限定されるものではなく、他のパス数を想定した場合でも適用することができる。各サイクルにおいて、パス番号の小さい順に各主走査パスが行われる。図３に図示するように、パス番号１，３に対応する画素については、印刷ヘッド２１が往方向（図において右方向）に主走査する主走査パスにおいてドットが形成される。パス番号２，４に対応する画素については、印刷ヘッド２１が復方向（図において左方向）に主走査する主走査パスにおいてドットが形成される。

パス番号１，３の主走査パスで形成されるドットは、パス番号２，４の主走査パスで形成されるドットに対して、１／１４４０インチだけ主走査方向にずれた位置となる。なお、各主走査パスにおけるインク吐出タイミングを調整することにより、ドット形成位置が主走査方向にずらされる。図示しないが、パス番号１，２の主走査パスの間、および、パス番号３，４の主走査パスの間に印刷用紙が副走査方向に送られる量は、１／７２０インチの偶数倍（印刷ヘッド２１におけるノズルピッチの整数倍）である。一方、パス番号２，３の主走査パスの間、および、パス番号４，１の主走査パスの間に印刷用紙が副走査方向に送られる量は、１／７２０インチの奇数倍である。これにより、パス番号１，２の主走査パスで形成されるドットは、パス番号３，４の主走査パスで形成されるドットに対して、１／７２０インチだけ副走査方向にずれた位置となる。ハーフトーンデータの各画素を各主走査パスに分解すると、さらに各画素を主走査パスの順に並び替え、各種制御データを添付してプリンター２０に出力する。これにより、プリンター２０は、上述した主走査パスを順次行い、印刷用紙上に印刷画像を形成する。

ところで、図３に示すように、ディザマスクＭの各マスク画素と分解マトリックスの各画素との関係は予め特定可能である。すなわち、ディザマスクＭの各マスク画素の閾値が、どの主走査パスにおけるドットの形成可否を決定するものであるかを特定することができる。以上説明した印刷方式を前提とし、本実施例では以下のようにしてディザマスクＭを作成する。

Ｂ．ディザマスクの作成
図４は本実施例のディザマスク作成処理の流れを示し、図５はディザマスク作成処理によってディザマスクＭが作成されていく様子を概念的に示している。ディザマスク作成処理は、複数のループ処理によって構成されており、まず各ループ処理の概要について説明する。最初の段階ではディザマスクＭを構成する各マスク画素には何も格納されていない。なお、本実施例では、図示の簡略化のため１６行１６列のディザマスクＭを作成することとする。なお、図５では、図の簡略化のため、ディザマスクＭの左上隅４行８列のみを抽出して図示するものとする（図６〜８についても同じ。）。色変換処理後の入力画像データの各画素のインク量の階調値も、０〜２５５（８ビット）の範囲であるものとする。むろん、ディザマスクＭの大きさは１６行１６列には限られず、例えば１０ビット程度の閾値を格納可能な大きさのディザマスクＭを作成してもよい。

各マスク画素には、０〜２５５の閾値を重複させることなく小さい順から順に格納していくこととする。ステップＳ１００では小さい順から順に閾値を選択する処理を行っており（以下、選択された閾値を着目閾値Ｓと表記する。）、ステップＳ１００〜Ｓ２５０のループ処理によって該着目閾値Ｓを格納するマスク画素を決定する処理が繰り返して実行される。図５Ａに図示するように、ある着目閾値Ｓが選択された段階で、それよりも小さい閾値（以下、格納済み閾値と表記する。）は、すでにいずれかのマスク画素（以下、格納済みマスク画素（●で図示。）と表記する。）に格納されていることとなる。ディザマスクＭのマスク画素のうち、格納済みマスク画素以外の画素を未格納マスク画素と表記する。

ステップＳ１１０では未格納マスク画素を選択する処理を行っており（以下、選択された未格納画素を着目未格納マスク画素（▲で図示。）と表記する。）。ステップＳ１１０〜Ｓ２２０のループ処理によって着目未格納マスク画素に着目閾値Ｓ（図はＳ＝７５。）を格納した場合のドット分散性を評価する評価指数を算出する処理を繰り返して実行する。ここでは、格納済みマスク画素（●で図示。）、および、着目未格納マスク画素（▲で図示。）にドットが形成されるとしたドットマップＤを得る。図５Ｂに示すようにドットマップＤが生成できると、図５Ｃに示すように該ドットマップＤの各マスク画素を複数のグループに分類することにより、各グループに対応するグループ別ドットマップＧＤを作成する。その際に、所定の条件を満足する場合には、ドット形状やドットの重なりも付加したグループ別ドットマップＧＤを作成する。ステップＳ１４０ではグループを選択する処理を行っており（以下、選択されたグループを着目グループと表記する。）。ステップＳ１４０〜Ｓ１９０のループ処理によって着目グループに対応するグループ別ドットマップＧＤの粒状性指数ＧＩ（本発明のグループ別指数に相当する。）を算出する処理を繰り返して実行する。全グループについて粒状性指数ＧＩが算出できると、各グループの粒状性指数ＧＩを線形結合することにより評価指数ＥＩを算出する。

図５Ｄに示すように、評価指数ＥＩを算出の算出は、未格納マスク画素をすべて着目未格納マスク画素として選択するまで繰り返されるため、すべての未格納マスク画素について評価指数ＥＩが算出されることとなる。そして、最も評価指数ＥＩが小さい未格納マスク画素を検出し、該未格納マスク画素に着目閾値Ｓを格納する。着目閾値Ｓを新たに格納したディザマスクＭに更新し、次の着目閾値Ｓについて同様の処理を繰り返す。以上のループ処理によって、着目閾値Ｓを小さい順に順次格納していくことができる。以下、各ステップの詳細な処理について順に説明していく。

ステップＳ１００においては、着目閾値選択部Ｐ１ｂが着目閾値選択処理を行う。着目閾値決定処理とは、いずれかのマスク画素に格納しようとする閾値を選択する処理である。本実施例では、比較的に小さな値の閾値、すなわちドットの形成されやすい値の閾値から順に選択することによって閾値が決定される。本実施例では、ディザマスクＭが１６行１６列であり、１６×１６＝２５６個の各マスク画素に対して互いに重複しない閾値が格納でき、０〜２５５の範囲で着目閾値Ｓが１ずつインクリメントされていく。

ステップＳ１１０において、評価指数算出部Ｐ１ｃが現在のディザマスクＭの未格納マスク画素のなかから着目未格納マスク画素を選択する。例えば、図５Ａにおいて矢印で示すように、ディザマスクＭの左上に位置する未格納マスク画素から順に選択するようにしてもよい。ステップＳ１２０において、ドットマップ作成部Ｐ１ｃ１が格納済みマスク画素（●で図示。）、および、着目未格納マスク画素（▲で図示。）にドットが形成されるとしたドットマップＤを得る。図５Ａ，５Ｂに示すように、概念的にドットマップＤは、着目未格納マスク画素に着目閾値Ｓを配置したと仮定したディザマスクＭを使用して、全画素が着目閾値Ｓに１を加えたインク量の階調値を有するベタ入力画像データをハーフトーン処理することにより得られるハーフトーンデータに相当する。ドットマップＤは、ディザマスクＭと同じ大きさであり、ディザマスクＭと同数のマスク画素によって構成され、ドットが形成された位置に階調値“１”が付与される。次のステップＳ１３０において、グループ分類部Ｐ１ａはステップＳ１２０によって得られたドットマップＤに基づいて複数のグループに対応するグループ別ドットマップＧＤを作成する。

図６は、ステップＳ１３０において、ドットマップＤに基づいてグループ別ドットマップＧＤが作成される様子を示している。本実施例では、上述したパス分解マトリックスで定義された主走査パスのパス番号に基づいて、ドットマップＤの各マスク画素を分類することにより、７個のグループＧ１〜Ｇ７についてのグループ別ドットマップＧＤ１〜ＧＤ７を作成する。グループＧ１については、実質的には変化しておらず、ドットマップＤのすべてのマスク画素を有効なものとして扱う。グループＧ１は本発明の全マスク画素グループに相当する。グループＧ２のグループ別ドットマップＧＤ２は、ドットマップＤのマスク画素のうち、パス番号１およびパス番号３に対応するマスク画素に対するドットのみを有効とする。すなわち、パス番号１およびパス番号３に対応するマスク画素以外のマスク画素の階調値を一様に“０”とする。他のグループＧ３〜Ｇ７についても、有効とするマスク画素以外のマスク画素の階調値を一様に“０”とする。図６においては、パス分解マトリックスを図示しており、各画素に記されたパス番号の下に主走査方向を表す矢印が示されている。さらに、図６では、各グループＧ１〜Ｇ７に対応してパス分解マトリックスを示しており、グループ別ドットマップＧＤ１〜ＧＤ７を作成する際に無効とされる領域を網掛によって表示している。

グループＧ３のグループ別ドットマップＧＤ３は、ドットマップＤのマスク画素のうち、パス番号２およびパス番号４に対応するマスク画素に対するドットのみを有効とする。グループＧ２は対応する主走査パスの走査方向が往方向のマスク画素によって構成されるグループであり、グループＧ３は対応する主走査パスの走査方向が復方向のマスク画素に対するドットを有効とするグループである。グループＧ２，Ｇ３は、それぞれ本発明の同一走査方向グループに相当する。

グループＧ４のグループ別ドットマップＧＤ４はパス番号１に対応するマスク画素に対するドットのみを有効とし、グループＧ５のグループ別ドットマップＧＤ５はパス番号２に対応するマスク画素に対するドットのみを有効とし、グループＧ６のグループ別ドットマップＧＤ６はパス番号３に対応するマスク画素に対するドットのみを有効とし、グループＧ７のグループ別ドットマップＧＤ７はパス番号４に対応するマスク画素に対するドットのみを有効とする。グループＧ４〜Ｇ７は、それぞれ本発明の同一走査グループに相当する。ステップＳ１４０においては、グループ分類部Ｐ１ａが着目グループを選択する。本実施例では、グループＧ１から順に選択するものとする。ステップＳ１５０においては、着目グループがグループＧ１であり、かつ、着目閾値Ｓが中間域（例えば、６４≦Ｓ＜１９２。）であるか否かを判定する。着目グループがグループＧ１であり、かつ、着目閾値Ｓが中間域である場合に限り、ステップＳ１６０において、ドット形状付加部Ｐ１ｃ２がグループ別ドットマップＧＤ１に対して、ドットの形状と重なりを付加する処理を行う。

図７は、グループ１のグループ別ドットマップＧＤ１において、ドットの形状と重なりを付加する様子を説明する図である。図７Ｂに示すように、本実施例では、破線で示す円形のドット形状を有するドットが形成されるものとする。形成されるドットは半径が１／１４４０インチのドットの大きさであり、すでに階調値“１”が付与されたマスク画素の主走査方向右側（図において）隣接するマスク画素にまで広がっている。このようなドット形状を考慮して、図７Ｃに示すように、主走査方向右側に隣接するマスク画素に階調値“１”を新たに付与する。ここで、格納済みマスク画素が主走査方向に隣接する場合や、格納済みマスク画素と着目未格納マスク画素が主走査方向に隣接する場合には、それらのうち主走査方向右側のマスク画素に対して２重に階調値が付与されることとなる。すなわち、図７Ｂ，７Ｃにおいて、破線の円が重なる位置にあるマスク画素に対しては、もとの階調値“１”に対して、さらに階調値“１”が付与されることとなる。このような場合には、重ねて付与する階調値（単一のマスク画素に２回目に付与する階調値）を“１”とせず、“０．８”とする。もとの階調値“１”に“０．８”を加えた“１．８”をドットの重なったマスク画素の階調値とする。実際に印刷用紙上でドットが重なったときの物理特性（例えば、吸光率や濃度等。）は単独ときの２倍までは達せず、１．８倍程度とするのが妥当であるからである。なお、本実施例では、マスク画素２個分のドットの大きさを想定しているため２回しかドットが重なり得ないが、より大きいドット形状を想定した場合には、より多くの重なり回数が生じることとなる。この場合、重なり回数が増加するほど、加える階調値の大きさを、重なり回数の単調減少関数によって決定するようにしてもよい。

一方、着目グループがグループＧ１でない場合、あるいは、着目グループがグループＧ１であるが着目閾値Ｓが中間域でない場合には、ステップＳ１６０はスキップされる。ステップＳ１７０において、分散性指数算出部Ｐ１ｃ３は、着目グループのグループ別ドットマップＧＤ１〜ＧＤ７についての粒状性指数ＧＩを下記の（１）式によって算出する。

粒状性指数ＧＩについては、例えば、Makoto Fujino,Image Quality Evaluation of Inkjet Prints, Japan Hardcopy '99, p.291-294を参照。なお、前記（１）式のｋは補正係数、ＷＳ（ｕ）は画像のウイナースペクトラム、ＶＴＦは視覚の空間周波数特性、ｕは空間周波数である。各マスク画素の空間的な大きさは、印刷解像度に準じて、横１／１４４０インチ、縦１／７２０インチとされる。

前記の（１）式において、粒状性指数ＧＩはグループ別ドットマップＧＤ１〜ＧＤ７が示す画像平面に関してフーリエ変換することにより、グループ別ドットマップＧＤ１〜ＧＤ７に存在するマスク画素の階調値の空間波のパワースペクトルを得るとともに、当該パワースペクトルに対して視覚の空間周波数特性ＶＴＦを畳み込むことにより算出される。重ねて階調値が付与されたマスク画素は、一度だけ階調値が付与されたマスク画素よりも、大きい空間波の振幅を生じさせることとなる。なお、ＶＴＦにおいては、印刷物を観察するときの視野角度や観察距離の一般的な値が設定される。粒状性指数ＧＩは、グループ別ドットマップＧＤ１〜ＧＤ７に存在する階調値の空間波の大きさを空間周波数特性ＶＴＦによる重み付けを考慮して全空間周波数に関して累積した値であるといえる。また、粒状性指数ＧＩは、正値をとり、その値が大きいほど粒状感が強く感じられ、印刷結果として好ましくないことを示す。

ステップＳ１８０においては、算出した粒状性指数ＧＩをＲＡＭ１２に記憶する。ステップＳ１９０においては、グループ分類部Ｐ１ａがすべてのグループＧ１〜Ｇ７を着目グループとして選択した否かを判定し、すべて選択していない場合にはステップＳ１４０に戻り、次の着目グループを選択する。グループＧ１についての粒状性指数ＧＩは、少なくとも着目閾値Ｓが中間域のときにドットの形状と重なりが考慮されており、本発明の第１ドット分散性に相当する。一方、グループＧ２〜Ｇ７についての粒状性指数ＧＩは、ドットの形状と重なりが考慮されておらず、本発明の第２ドット分散性に相当する。また、グループＧ１についての粒状性指数ＧＩは、他のグループＧ２〜Ｇ７についての粒状性指数Ｇとは異なる評価方法によって算出されたと捉えることができる。以上説明した処理を繰り返して実行することにより、現在の着目未格納マスク画素に関して、グループＧ１〜Ｇ７についての粒状性指数ＧＩを得ることができる。ステップＳ２００において、評価指数算出部Ｐ１ｃは、下記の（２）式によって評価指数ＥＩを算出する。

前記の（２）式に示すように、評価指数ＥＩはグループＧ１〜Ｇ７についての粒状性指数ＧＩ（下付文字ｇ（ｇ＝１〜７）はグループの識別番号を示す。）の線形結合によって得られる。結合する際に、各グループＧ１〜Ｇ７について個別に設定された非負の重み係数αによって、粒状性指数ＧＩが重み付けされる。すなわち、評価指数ＥＩを得る際における各グループＧ１〜Ｇ７の重視度合いが重み係数αによって調整される。各グループＧ１〜Ｇ７の重視度合いは、プリンター２０のハードウェア特性やインクの特性や印刷モード（印刷速度・印刷解像度）に応じて設定される。例えば、印刷用紙上における定着性に優れたインクを想定する場合には、ドット形成過程を評価するグループＧ２〜Ｇ７よりも印刷結果の粒状性を評価するグループＧ１の重みを大きくする等が考えられる。以上のようにして、現在の着目未格納マスク画素についての評価指数ＥＩが得られると、ステップＳ２１０において、得られた評価指数ＥＩをＲＡＭ１２に記憶する。ステップＳ２２０では、すべての未格納マスク画素を着目未格納マスク画素として選択したか否かを判定し、すべて選択していない場合にはステップＳ１１０において次の未格納マスク画素を選択する。これにより、着目未格納マスク画素を順次シフトさせながら、各未格納マスク画素について評価指数ＥＩを算出していくことができる。

図５Ｄは、ＲＡＭ１２において評価指数ＥＩが順次記憶される様子を模式的に示している。図示するように、現在のディザマスクＭにおいて、格納済みマスク画素（●で図示。）以外の未格納マスク画素について順次評価指数ＥＩが記憶されていき、最終的にすべての未格納マスク画素が評価指数ＥＩによって充填されることとなる。ステップＳ２３０では、閾値格納部Ｐ１ｄが最も小さい評価指数ＥＩとなる未格納マスク画素を検出する。そして、閾値格納部Ｐ１ｄは、該検出した未格納マスク画素に対し現在の着目閾値Ｓを格納する（ステップＳ２４０）。ステップＳ２５０においては、着目閾値選択部Ｐ１ｂがすべての閾値を着目閾値Ｓとして選択したか否か（現在の着目閾値Ｓが２５５であるか否か）を判定し、すべて選択していない場合にはステップＳ１００に戻る。これにより、ディザマスクＭにおいて、着目閾値Ｓを小さい順に順次格納していくことができる。一方、最後の着目閾値Ｓ（２５５）についての処理が完了すると、ディザマスクＭの作成処理が終了する。

以上のようにして作成されたディザマスクＭによれば画質の良好な印刷結果を得ることができる。以下、その理由について説明する。まず、最も評価指数ＥＩが小さくなる未格納マスク画素に着目閾値Ｓを格納するため、粒状性の感じられにくい印刷結果を得ることができる。特に、中間域の着目閾値Ｓについては、各ドットの形状や重なりも考慮してグループＧ１についての粒状性指数ＧＩが算出されるため、実際の印刷結果に近い粒状性指数ＧＩに基づいて着目閾値Ｓを格納する未格納マスク画素を決定することができる。また、格納する閾値が小さいマスク画素ほど、対応する位置にドットが形成される確率が高くなるということができる。本実施例では、閾値を小さい順に格納していくことにより、ドットが形成される確率が高いマスク画素を優先的に分散させることができる。従って、不特定の入力画像データを印刷した場合のドットの分散性を確保することができる。また、本実施例では、中間域以外の着目閾値Ｓについては、ドットの形状や重なりを考慮しないようにしている。インク量の階調値が所定の基準（本実施例では、６４／２５５。）よりも小さい入力画像データにおいては、ドットの形成密度そのものが小さくなるため、ドットの重なりが生じにくい。インク量の階調値が所定の基準（本実施例では、１９２／２５５。）よりも大きい入力画像データにおいては、ドットの形成密度が高く、ドットをどこに形成しようともドットの重なりが生じることとなる。このような階調域のドット形成位置を決定づける着目閾値Ｓのマスク画素を決定する際に、ドットの形状や重なりを考慮しなくても粒状性への影響は少ないと考えることができる。そのため、中間域以外の着目閾値Ｓについては、ドットの形状や重なりを考慮しないようにし、処理の効率化を図っている。

さらに、同一走査グループ（グループＧ４〜Ｇ７）についても粒状性指数ＧＩを算出し、評価指数ＥＩに加味しているため、各主走査パスにおいて形成されるドットの分散性を確保することができる。すなわち、ほぼ同時に形成されるドットが空間的に分散されるため、インク凝集や光沢ムラやブロンズ現象等の画質劣化要因を抑えることができる。また、同一走査方向グループ（グループＧ２，Ｇ３）、についても粒状性指数ＧＩを算出し、評価指数ＥＩに加味しているため、各主走査方向ごとに形成されるドットの分散性を確保することができる。これにより、各主走査方向ごとに形成されるドットの分布に局所的な偏りが生じることが防止でき、主走査方向間でドットの着弾位置ずれ等が生じたときの色ムラ等を抑制することができる。なお、グループＧ２〜Ｇ７についてはドットの形成過程におけるドットの分散性を評価することができればよいため、グループＧ２〜Ｇ７についてはドットの形状や重なりを考慮しないようにしている。このように、本実施例では、各グループＧ１〜Ｇ７の目的に適合した評価方法によって粒状性指数ＧＩを算出するため、高画質な印刷が可能なディザマスクＭを効率よく作成することができる。

Ｃ．変形例
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明はこのような実施の形態になんら限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内において種々なる態様での実施が可能である。例えば、本発明は、以下のような変形例についてのディザマスクの作成および印刷が可能である。

Ｃ−１．変形例１
図８は、本変形例において、ドットの形状と重なりを付加する様子を説明する図である。本変形例では、前実施例と同様の処理を実行するが、ドットの形状と重なりをグループ別ドットマップＧＤ１に付加するステップＳ１６０の処理の代わりに、ステップＳ１６０Ａ，Ｓ１６０Ｂを実行することとする。本変形例のステップＳ１６０Ａでは、グループ別ドットマップＧＤ１を高解像度化する。本変形例では、横方向の解像度を２倍（２８８０ｄｐｉ）とし、縦方向の解像度を４倍（２８８０ｄｐｉ）とする。高解像度化後の画素をサブマスク画素と表記するものとする。これにより、単一のドットが形成されたもとのマスク画素が複数のサブマスク画素に分散することとなる。

次のステップＳ１６０Ｂでは、サブマスク画素の階調値をドット形状および大きさに応じて修正する。本変形例では、破線で示す円形状のドット形状を近似するようにサブマスク画素の階調値を修正する。前実施例と同様に高解像度化前のマスク画素の２個に広がるドット形状に近似されるが、前実施形態のドット形状の四隅を丸めたドット形状となり、実際に印刷した場合のドットの形成状態をより正確に予測することができる。

Ｃ−２．変形例２
図９は本変形例のディザマスク作成処理の流れを示している。本変形例のディザマスク作成処理では、図４に示した前実施例のステップＳ１５０の代わりにステップＳ１５０Ａを実行し、ステップＳ２００の代わりにステップＳ２００Ａ，Ｓ２００Ｂを実行することとしている。その他の処理は同様である。ステップＳ１５０Ａにおいては、着目グループがグループＧ１であるか否かのみを判定し、着目閾値Ｓが中間域であるかは判定しない。そのため、着目グループがグループＧ１であれば、次のステップＳ１６０において、ドット形状付加部Ｐ１ｃ２がグループ別ドットマップＧＤ１に対して、ドットの形状と重なりを付加する処理を行うこととなる。ステップＳ２００Ａでは、評価指数算出部Ｐ１ｃがグループＧ１についての重み係数αを着目閾値Ｓに基づいて算出する。

図１０は、ステップＳ２００Ａにおいて算出される重み係数αの例をグラフによって示している。重み係数αは、着目閾値Ｓの中間階調（１２７）において頂点を有する上に凸の関数（一例としてガウス関数を図示。）によって表されている。これにより、低階調域から中間階調にかけてグループＧ１の粒状性指数ＧＩの重視度合いを増加させていき、中間階調から高階調域にかけて粒状性指数ＧＩの重視度合いを減少させていくことができる。前実施例ではグループＧ１についての粒状性指数ＧＩを考慮するか否かを切り換えるようにしたが、本変形例のように連続的にグループＧ１についての粒状性指数ＧＩの重視度合いを変化させてもよい。なお、着目閾値Ｓは離散的な値をとるため、厳密には、重み係数αの変動曲線は階段状となる。ステップＳ２００Ｂにおいては、前実施例のステップＳ２００と同様に、前記の（２）式によって評価指数ＥＩを算出する。

Ｃ−３．変形例３
上述した実施例のステップＳ１７０では、分散性指数算出部Ｐ１ｃ３がドットの分散性を評価する指数として粒状性指数ＧＩを算出するようにしたが、他の指数を算出するようにしてもよい。本変形例では、図４に示した前実施例のステップＳ１７０の代わりにステップＳ１７０Ａを実行する。本変形例のステップＳ１７０Ａにおいては、粒状性指数ＧＩの代わりにＲＭＳ(root mean square)粒状度ＲＩを算出する。ＲＭＳ粒状度ＲＩは、各グループＧ１〜Ｇ７のグループ別ドットマップＧＤ１〜ＧＤ７の各マスク画素の階調値に関する二乗平均平方根である。ＲＭＳ粒状度ＲＩによればフーリエ変換を要しないため、高速にディザマスクＭを作成することができる。ＲＭＳ粒状度ＲＩを粒状性指数ＧＩと同様に線形結合することにより、評価指数ＥＩを得ることができる。なお、ＲＭＳ粒状度ＲＩを算出する際に、グループ別ドットマップＧＤ１〜ＧＤ７の各マスク画素の階調値に対して、空間的な重み付けを行うようにしてもよい。例えば、上述したＶＴＦのように空間周波数の視覚感度特性に応じた重み付けを行った上で、ＲＭＳ粒状度ＲＩを算出するようにしてもよい。

Ｃ−４．変形例４
さらに、上述した実施例のステップＳ１７０の代わりにステップＳ１７０Ｂを実行し、該ステップＳ１７０Ｂにおいて粒状性指数ＧＩの代わりにポテンシャル値ＰＩを算出するようにしてもよい。

図１１は、ポテンシャル値ＰＩを算出する様子を模式的に示している。グループ別ドットマップＧＤ１〜ＧＤ７においてドットが形成されたマスク画素を中心にポテンシャルを生成する。図１１の例では、ガウス関数状のポテンシャルを生成している。ステップＳ１７０Ｂでは、ドットが形成された各マスク画素を中心についてポテンシャルを順次生成していくことにより、各未格納マスク画素のポテンシャル値ＰＩを算出する。ポテンシャル値ＰＩを粒状性指数ＧＩと同様に線形結合することにより、評価指数ＥＩを得ることができる。ポテンシャル値ＰＩによれば、ドット同士が接近することが抑制され、結果的にドットを空間的に分散させることができる。また、ポテンシャル値ＰＩによればフーリエ変換を要しないため、高速にディザマスクＭを作成することができる。

Ｃ−５．変形例５
前実施例では、グループＧ１〜Ｇ７について評価するようにしたが、これらの一部を考慮しないようにしてもよい。例えば、グループＧ２，Ｇ３についての評価を省略することにより、高速にディザマスクＭを作成するようにしてもよい。また、前実施例では、各ドットが一様なドット形状となることを前提としてグループ別ドットマップＧＤ１を生成するようにしたが、例えば複数サイズのドットが形成可能なプリンターを想定した場合には、複数サイズのドット形状を付加してもよい。また、インク滴の着弾方向を考慮して、主走査方向に長径を有する楕円状のドット形状をグループ別ドットマップＧＤ１において付加させてもよい。

Ｃ−６．変形例６
前実施例では、コンピューター１０においてハーフトーン処理を行うこととしたが、本発明の手法によって作成されたディザマスクＭをプリンターに組み込み、該プリンターにおいてハーフトーン処理を行うようにしてもよい。この場合も、良好な画質を実現することができる。

１０…コンピューター、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＡＭ、１３…ＲＯＭ、１４…ＨＤＤ、１５…ＧＩＦ、１６…ＶＩＦ、１７…ＩＩＦ、１８…バス、Ｍ…ディザマスク、Ｇ１〜Ｇ７…グループ、Ｐ１…ディザマスク作成プログラム、Ｐ１ａ…グループ分類部、Ｐ１ｂ…着目閾値選択部、Ｐ１ｃ…評価指数算出部、Ｐ１ｃ１…ドットマップ作成部、Ｐ１ｃ２…ドット形状付加部、Ｐ１ｃ３…分散性指数算出部、Ｐ１ｄ…閾値格納部、Ｐ２…プリンタードライバー、Ｐ２ａ…画像データ生成部、Ｐ２ｂ…色変換処理部、Ｐ２ｃ…ハーフトーン処理部、Ｐ２ｄ…パス分解処理部。

Claims (8)

1. 入力画像データの各画素が示すドット発生量と比較される閾値が格納された複数のマスク画素を備えるディザマスクを作成するディザマスク作成方法であって、
   前記閾値の値の小さい順に着目閾値を選択し、各マスク画素に対して該着目閾値を順次格納していくにあたり、
   前記閾値が未格納の未格納マスク画素のいずれかに前記着目閾値を格納した場合の前記ディザマスクを評価する評価指数を前記未格納マスク画素のそれぞれについて算出し、該評価指数が良好となる前記未格納マスク画素に対して前記着目閾値を格納するとともに、
   前記評価指数は、前記マスク画素の全部または一部から構成される複数のグループのそれぞれを評価するグループ別指数を総合したものであり、少なくとも一つの前記グループについての前記グループ別指数の評価方法は、他の前記グループについての前記グループ別指数の評価方法と異なることを特徴とするディザマスク作成方法。
2. いずれかの前記グループについての前記グループ別指数は、少なくとも前記着目閾値が前記閾値の一部の値域にあるとき、前記閾値が格納済みの前記マスク画素、および、いずれかの前記未格納マスク画素から周辺の前記マスク画素に広がるドット形状を有するドットが配置された場合の第１ドット分散性を示すことを特徴とする請求項１に記載のディザマスク作成方法。
3. 前記第１ドット分散性は、前記ドットが配置された前記マスク画素に対して付与された階調値の空間分布に基づいて算出されるとともに、
   単一の前記マスク画素に対して複数の前記ドットが重なったとき、その重なり回数に応じた大きさの前記階調値を該マスク画素に付与することを特徴とする請求項２に記載のディザマスク作成方法。
4. 前記グループは、
   前記マスク画素の全部から構成される全マスク画素グループと、
   印刷装置の印刷ヘッドの同一走査においてドットが形成される前記マスク画素から構成される同一走査グループと、
   同一走査方向に前記印刷ヘッドが走査する際にドットが形成される前記マスク画素から構成される同一走査方向グループと、
   のいずれかまたはすべてを含むことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のディザマスク作成方法。
5. 前記全マスク画素グループについての前記グループ別指数は、前記第１ドット分散性を示すとともに、
   前記同一走査グループおよび前記同一走査方向グループについての前記グループ別指数は、前記閾値が格納済みの前記マスク画素、および、いずれかの前記未格納マスク画素から周辺の前記マスク画素に広がることなくドットが配置された場合の第２ドット分散性を示すことを特徴とする請求項４に記載のディザマスク作成方法。
6. 前記グループ別指数を総合して前記評価指数を得るにあたり、個々の前記グループ別指数を重視する程度が前記着目閾値の大きさに応じて変動することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のディザマスク作成方法。
7. 前記第１ドット分散性は、
   前記着目閾値が中間域にあるとき、前記閾値が格納済みの前記マスク画素、および、いずれかの前記未格納マスク画素から周辺の前記マスク画素に広がるドット形状を有するドットが配置された場合のドット分散性を示し、
   前記着目閾値が中間域以外にあるとき、前記閾値が格納済みの前記マスク画素、および、いずれかの前記未格納マスク画素から周辺の前記マスク画素に広がることなくドットが配置された場合のドット分散性を示すことを特徴とする請求項２から請求項５のいずれか一項に記載のディザマスク作成方法。
8. 請求項１に記載のディザマスク作成方法によって作成されたディザマスクを使用して、前記入力画像データをハーフトーン処理することにより得られたハーフトーンデータに基づいて印刷を実行することを特徴とする印刷装置。