JP2016182797A - Image processor, image recorder, method for setting dot mixing ratio, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、大きさの異なるドットによって画像を記録するための画像処理装置、画像記録装置、ドット混合比率の設定方法、およびプログラムに関するものである。 The present invention relates to an image processing apparatus, an image recording apparatus, a dot mixture ratio setting method, and a program for recording an image with dots of different sizes.
記録装置として、大きさの異なるドットを記録媒体に形成することによって、多階調の画像を記録する装置が知られている。例えば、インクジェット記録装置は、画像データに基づいて、インクジェット記録ヘッドから異なる体積のインクを吐出することによって、記録媒体上に大きさの異なるドットを形成する。このような記録装置においては、画像データに応じて、大きさの異なるドットの混合比率をどのように設定するかが重要となる。一般に、視認されにくい小さなドットは、記録画像の粒状性を抑えるために多用される傾向にある。一方、小さなドットを多用した場合には、記録画像の高濃度部において濃度むらが発生しやすくなって、それがスジとして視認されるおそれがある。このように、記録画像の粒状性の抑制と、スジの抑制と、はトレードオフの関係にある。 As a recording apparatus, an apparatus for recording a multi-tone image by forming dots having different sizes on a recording medium is known. For example, an inkjet recording apparatus forms dots of different sizes on a recording medium by ejecting different volumes of ink from an inkjet recording head based on image data. In such a recording apparatus, it is important how to set a mixing ratio of dots having different sizes in accordance with image data. In general, small dots that are difficult to visually recognize tend to be frequently used in order to suppress graininess of a recorded image. On the other hand, when a large number of small dots are used, uneven density tends to occur in the high density portion of the recorded image, which may be visually recognized as a streak. Thus, there is a trade-off relationship between suppression of graininess of recorded images and suppression of streaks.
特許文献１には、画像の記録条件および画像データの階調レベルに応じて、大きさの異なるドットの混合比率を設定する方法が記載されている。 Patent Document 1 describes a method of setting a mixing ratio of dots having different sizes in accordance with an image recording condition and a gradation level of image data.
記録媒体に付与されるインクは、インクのにじみに違いにより、様々にゆがんだドットを形成することにより、このような現象はフェザリングと称されている。フェザリングは、記録媒体としての紙に使用されている繊維の材質、紙の漉き方による繊維の絡まり方、紙の製造工程で使用される処理剤の種類などによって様々に異なる。 This phenomenon is called “feathering” because the ink applied to the recording medium forms variously distorted dots due to the difference in ink bleeding. Feathering varies depending on the material of the fibers used in the paper as the recording medium, how the fibers are entangled depending on how the paper is rolled, the type of processing agent used in the paper manufacturing process, and the like.
大きさの異なるドットによって画像を記録した場合、その記録画像の粒状性の低下およびスジの発生の度合いは、このようなフェザリングによって大きく異なる。例えば、ある記録媒体に対して最適な混合比率を他の記録媒体に適用した場合に、記録画像の粒状性の低下、あるいはスジの発生を招くおそれがある。 When an image is recorded with dots of different sizes, the degree of graininess reduction and streak generation of the recorded image varies greatly depending on such feathering. For example, when an optimum mixing ratio for a certain recording medium is applied to another recording medium, there is a possibility that the graininess of the recorded image is reduced or streaks are caused.
本発明の目的は、大きさの異なるドットによって、フェザリングを考慮した高品位の画像を記録することができる画像処理装置、画像記録装置、ドット混合比率の設定方法、およびプログラムを提供することにある。 An object of the present invention is to provide an image processing apparatus, an image recording apparatus, a dot mixture ratio setting method, and a program capable of recording a high-quality image in consideration of feathering with dots of different sizes. is there.
本発明の画像処理装置は、大きさが異なる複数種のドットによって記録媒体に画像を記録するための画像データを生成する画像処理装置であって、前記複数種のドットを形成するための液体によって前記記録媒体に生じるフェザリングの形態に応じて、前記複数種のドットの混合比率を異ならせることを特徴とする。 An image processing apparatus according to the present invention is an image processing apparatus that generates image data for recording an image on a recording medium using a plurality of types of dots having different sizes, and is configured to use the liquid for forming the plurality of types of dots. The mixing ratio of the plurality of types of dots is varied according to the form of feathering that occurs on the recording medium.
本発明によれば、フェザリングの影響を考慮して、大きさの異なるドットの混合比率を最適化することにより、高品位の画像を記録することができる。 According to the present invention, it is possible to record a high-quality image by optimizing the mixing ratio of dots having different sizes in consideration of the influence of feathering.
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
（第１の実施形態）
本実施形態における記録装置は、液体としてのインクを吐出可能なインクジェット記録ヘッドを用いて、記録媒体にインクを付与することによって画像を記録するインクジェット記録装置としての適用例である。
(First embodiment)
The recording apparatus in the present embodiment is an application example as an inkjet recording apparatus that records an image by applying ink to a recording medium using an inkjet recording head capable of ejecting ink as a liquid.
＜装置構成＞
図１は、本実施形態のインクジェット記録装置（画像記録装置）１の構成例を説明するための要部の斜視図である。
<Device configuration>
FIG. 1 is a perspective view of a main part for explaining a configuration example of an ink jet recording apparatus (image recording apparatus) 1 of the present embodiment.
本例の記録装置１は、いわゆるフルラインタイプの記録装置であり、記録媒体Ｐの幅に相当する長さのインクジェット記録ヘッド２を用いて画像を記録する。記録ヘッド２として、複数のインク色に対応する複数の記録ヘッドが配備されている。具体的には、イエローインクを吐出する記録ヘッド２Ｙと、マゼンタインクを吐出する記録ヘッド２Ｍと、シアンインクを吐出する記録ヘッド２Ｃと、ブラックインクを吐出する記録ヘッド２Ｂｋと、が配備されている。これらの記録ヘッド２（２Ｙ，２Ｍ，２Ｃ．２Ｂｋ）は、記録媒体Ｐの搬送方向（矢印Ｘ方向）と直交する方向（矢印Ｙ方向）に延在する。記録ヘッド２（２Ｙ，２Ｍ，２Ｃ．２Ｂｋ）には、それぞれに対応するインクを貯留するインクタンク３（３Ｙ，３Ｍ，３Ｃ，３Ｂｋ）に対して、接続配管４によって接続される。インクタンク３は、それぞれ独立して着脱可能である。記録ヘッド２は、搬送ベルト５を挟んでプラテン６と対向する位置に配備され、ヘッド移動部１０によって、プラテン６との対向方向に昇降される。ヘッド移動部１０は、制御部９によって制御される。 The recording apparatus 1 of this example is a so-called full line type recording apparatus, and records an image using an inkjet recording head 2 having a length corresponding to the width of the recording medium P. As the recording head 2, a plurality of recording heads corresponding to a plurality of ink colors are provided. Specifically, a recording head 2Y that discharges yellow ink, a recording head 2M that discharges magenta ink, a recording head 2C that discharges cyan ink, and a recording head 2Bk that discharges black ink are provided. . These recording heads 2 (2Y, 2M, 2C.2Bk) extend in a direction (arrow Y direction) orthogonal to the conveyance direction (arrow X direction) of the recording medium P. The recording heads 2 (2Y, 2M, 2C.2Bk) are connected by connection pipes 4 to the ink tanks 3 (3Y, 3M, 3C, 3Bk) that store the corresponding ink. The ink tanks 3 can be attached and detached independently. The recording head 2 is disposed at a position facing the platen 6 with the conveyance belt 5 interposed therebetween, and is moved up and down in the direction facing the platen 6 by the head moving unit 10. The head moving unit 10 is controlled by the control unit 9.
記録ヘッド２には、インクを吐出する複数の吐出口と、インクタンク３からインクが供給される共通液室と、この共通液室内のインクを各吐出口へ導くインク流路と、が設けられている。本例においては、吐出口からインクを吐出するため吐出エネルギー発生素子として、ピエゾ素子が備えられている。ピエゾ素子は、ヘッドドライバ２ａを介して制御部９に電気的に接続されており、制御部９から送られてくるオン／オフ信号（吐出／不吐出信号）に応じて変形するように制御される。吐出エネルギー発生素子としては、ピエゾ素子の他、電気熱変換素子（ヒータ）、静電素子、あるいはＭＥＭＳ素子などを用いることができる。 The recording head 2 is provided with a plurality of ejection ports for ejecting ink, a common liquid chamber to which ink is supplied from the ink tank 3, and an ink flow path for guiding ink in the common liquid chamber to each ejection port. ing. In this example, a piezo element is provided as an ejection energy generating element for ejecting ink from the ejection port. The piezo element is electrically connected to the control unit 9 via the head driver 2a, and is controlled to be deformed in accordance with an on / off signal (ejection / non-ejection signal) sent from the control unit 9. The As the ejection energy generating element, an electrothermal conversion element (heater), an electrostatic element, a MEMS element, or the like can be used in addition to a piezoelectric element.
図２（ａ）は、記録ヘッド２を吐出口の方向から見た下面図である。本例の記録ヘッド２は、台形の吐出口ユニット２０が長手方向に４つ配置されており、それらのユニット２０は、ピエゾ素子を備えたアクチュエータユニット（圧電アクチュエータユニット）を構成する。それらの台形のユニット２０の斜辺同士は、記録ヘッド２の短手方向において部分的にオーバーラップしている。図２（ｂ）は、１つのユニット２０における吐出口列の説明図である。本例の場合、互いに接近している吐出口２００の長手方向における間隔Ｐは６００ｄｐｉに対応し、それぞれのユニットにおいて吐出口２００の形成数は２５５８である。本例の記録ヘッド２は、吐出エネルギー発生素子としてピエゾ素子を用いることにより、１つの吐出口２００から吐出するインクの量を異ならせて、大きさが異なる大，中，小のドットを形成することができる。 FIG. 2A is a bottom view of the recording head 2 as viewed from the direction of the ejection port. In the recording head 2 of this example, four trapezoidal discharge port units 20 are arranged in the longitudinal direction, and these units 20 constitute an actuator unit (piezoelectric actuator unit) including a piezoelectric element. The hypotenuses of these trapezoidal units 20 partially overlap in the short direction of the recording head 2. FIG. 2B is an explanatory diagram of the discharge port array in one unit 20. In the case of this example, the interval P in the longitudinal direction of the discharge ports 200 that are close to each other corresponds to 600 dpi, and the number of discharge ports 200 formed in each unit is 2558. The recording head 2 of this example uses a piezo element as an ejection energy generating element, thereby varying the amount of ink ejected from one ejection port 200 to form large, medium, and small dots having different sizes. be able to.
図１において、記録ヘッド２から、記録ヘッド２の配列間隔の半ピッチずらした位置には、記録ヘッド２の回復処理を行なうためのキャップ７が配置されている。キャップ移動部８は制御部９によって制御され、記録ヘッド２の直下にキャップ７を移動させることにより、吐出口から排出される廃インクをキャップ７に受けさせる。搬送ベルト５は、記録媒体Ｐを搬送するために、ベルト駆動モータ１１に連結される駆動ローラに掛け渡されている。搬送ベルト５は、モータドライバ１２を介して制御部９によって制御される。搬送ベルト５の上流側に設けられている帯電器１３は、搬送ベルト５を帯電させることによって、搬送ベルト５に記録媒体Ｐを密着させる。帯電器１３は、帯電器ドライバ１３ａを介して、制御部９によって通電のオン／オフが切り換えられる。搬送ベルト５上に記録媒体Ｐを供給するための一対の給送ローラ１４は、給送用モータ１５によって回転駆動され、その給送用モータ１５は、モータドライバ１６を介して制御部９によって制御される。 In FIG. 1, a cap 7 for performing recovery processing of the recording head 2 is disposed at a position shifted from the recording head 2 by a half pitch of the arrangement interval of the recording heads 2. The cap moving unit 8 is controlled by the control unit 9 and moves the cap 7 directly below the recording head 2 so that the cap 7 receives the waste ink discharged from the ejection port. In order to convey the recording medium P, the conveying belt 5 is stretched around a driving roller connected to the belt driving motor 11. The conveyor belt 5 is controlled by the control unit 9 via the motor driver 12. The charger 13 provided on the upstream side of the transport belt 5 charges the transport belt 5 to bring the recording medium P into close contact with the transport belt 5. The charger 13 is turned on / off by the control unit 9 via the charger driver 13a. A pair of feeding rollers 14 for supplying the recording medium P onto the conveying belt 5 is rotationally driven by a feeding motor 15, and the feeding motor 15 is controlled by a control unit 9 via a motor driver 16. Is done.
本発明の記録装置１は、このようなフルラインタイプの記録装置に限定されず、例えば、いわゆるシリアルスキャンタイプであってもよい。シリアルスキャンタイプの場合は、記録ヘッドが主走査方向に移動しつつインクを吐出する動作と、記録媒体を副走査方向に搬送する動作、とを繰り返すことによって画像を記録する。要は、記録ヘッドと記録媒体との相対移動を伴って画像を記録する構成であればよい。 The recording apparatus 1 of the present invention is not limited to such a full line type recording apparatus, and may be, for example, a so-called serial scan type. In the case of the serial scan type, an image is recorded by repeating the operation of ejecting ink while the recording head moves in the main scanning direction and the operation of conveying the recording medium in the sub-scanning direction. In short, any configuration may be used as long as an image is recorded with relative movement between the recording head and the recording medium.
図３（ａ）は、制御部９の構成例の説明図である。制御部９には、データ入力部３１、表示操作部３２、ＣＰＵ３３、記憶部３４、ＲＡＭ３５、画像処理部３６、および記録ヘッド制御部３７が備えられている。 FIG. 3A is an explanatory diagram of a configuration example of the control unit 9. The control unit 9 includes a data input unit 31, a display operation unit 32, a CPU 33, a storage unit 34, a RAM 35, an image processing unit 36, and a recording head control unit 37.
データ入力部３１は、画像入力機器（例えば、デジタルカメラ、パーソナルコンピュータ）から多値の画像データを入力する。ＲＡＭ３５は、ＣＰＵ３３による各種プログラムの実行時にワークエリアとして使用され、各種演算結果や画像処理結果等を一時的に記憶する。表示操作部３２は、ユーザからの指示（例えば、パラメータの設定指示、記録開始の指示）を装置内に入力するための操作部（例えば、タッチパネル、ボタン）と、ユーザに各種情報を表示する表示部（例えば、タッチパネル、ディスプレイ）と、を含む。ＣＰＵ３３は、装置全体の動作を統括的に制御する。例えば、記憶部３４に格納されたプログラムに従って、装置の各部の動作を制御する。記憶部３４は、各種データが格納される。例えば、記録媒体の種類に関する情報、インクに関する情報、温度や湿度等の環境に関する情報、着弾位置の補正に関する情報（レジ調整情報）、記録ヘッド２に関する情報、各種制御プログラム、および３次元ＬＵＴ（ルックアップテーブル）等が格納される。 The data input unit 31 inputs multivalued image data from an image input device (for example, a digital camera or a personal computer). The RAM 35 is used as a work area when the CPU 33 executes various programs, and temporarily stores various calculation results, image processing results, and the like. The display operation unit 32 includes an operation unit (for example, a touch panel and a button) for inputting an instruction (for example, a parameter setting instruction and a recording start instruction) from the user into the apparatus, and a display for displaying various information to the user. Part (for example, touch panel, display). The CPU 33 controls the overall operation of the apparatus. For example, the operation of each unit of the apparatus is controlled according to a program stored in the storage unit 34. The storage unit 34 stores various data. For example, information on the type of recording medium, information on ink, information on environment such as temperature and humidity, information on correction of landing position (registration adjustment information), information on recording head 2, various control programs, and three-dimensional LUT (look Etc.) are stored.
画像処理部３６は、データ入力部３１から入力された多値の画像データに対して、画像処理を施す。例えば、多値の画像データを画素毎にＮ値の画像データに量子化し、その量子化した各画素が示す階調値“Ｋ”に対応するドット配置パターンを割り当てる。より具体的な例としては、２５６階調で表現される多値の画像データの階調値をＫ値に変換する。このような処理においては、多値誤差拡散法、または平均濃度保存法、ディザマトリックス法等、任意の方法を用いることができる。これにより、画像処理部３６は各吐出口に対応する記録データを生成する。この記録データの生成に際しては、記憶部３４に格納されたレジ調整情報に基づいて、記録媒体へのインクの着弾位置が調整される。記録ヘッド制御部３７は、記録ヘッド２による記録動作を制御する。 The image processing unit 36 performs image processing on the multivalued image data input from the data input unit 31. For example, multi-value image data is quantized into N-value image data for each pixel, and a dot arrangement pattern corresponding to the gradation value “K” indicated by each quantized pixel is assigned. As a more specific example, the gradation value of multi-valued image data expressed with 256 gradations is converted into a K value. In such processing, an arbitrary method such as a multi-value error diffusion method, an average density storage method, a dither matrix method, or the like can be used. As a result, the image processing unit 36 generates print data corresponding to each ejection port. When generating the recording data, the ink landing position on the recording medium is adjusted based on the registration adjustment information stored in the storage unit 34. The recording head control unit 37 controls the recording operation by the recording head 2.
制御部９は、このような構成のみに限定されない。例えば、これら構成の一部は、ＣＰＵ３３がＲＡＭ３５をワーク領域として利用して、記憶部３４に格納されたプログラムを実行することによって実現してもよく、また専用回路等のハードウェア構成によって実現してもよい。 The controller 9 is not limited to such a configuration. For example, some of these configurations may be realized by the CPU 33 using the RAM 35 as a work area and executing a program stored in the storage unit 34, or by a hardware configuration such as a dedicated circuit. May be.
図３（ｂ）は、画像処理部３６による記録データの生成処理を説明するためのフローチャートである。 FIG. 3B is a flowchart for explaining a recording data generation process by the image processing unit 36.
ユーザは、データ入力部３１および表示操作部３２を用いて、記録装置１において記録する画像データを作成することができる。記録を行う際には、データ入力部３１から入力された画像データが画像処理部３６に転送される。画像処理部３６は、前段処理Ｓ１、後段処理Ｓ２、γ補正Ｓ３、量子化処理Ｓ４、および記録データの作成処理Ｓ５を実行する。 The user can create image data to be recorded in the recording apparatus 1 using the data input unit 31 and the display operation unit 32. When recording, the image data input from the data input unit 31 is transferred to the image processing unit 36. The image processing unit 36 executes pre-processing S1, post-processing S2, γ correction S3, quantization processing S4, and recording data creation processing S5.
前段処理Ｓ１では、表示操作部３２のモニタに表示する画像の色域を、記録装置１によって記録する画像の色域に変換（色域変換）する。具体的には、例えば、記憶部３４に格納されている３次元ＬＵＴを参照することにより、８ビットで表現された画像データＲ，Ｇ，Ｂを記録装置１の色域内の８ビットデータＲ，Ｇ，Ｂに変換する。次の後段処理Ｓ２では、前段処理Ｓ１にて得られた８ビットデータＲ，Ｇ，Ｂが４色のインク（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）によって表現されるように、信号値を変換する。具体的には、記憶部３４に格納されている３次元ＬＵＴを参照することにより、前段処理Ｓ１にて得られた８ビットデータＲ，Ｇ，Ｂを、４色のインクに対応するＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋの８ビットデータに変換する。 In the pre-stage process S <b> 1, the color gamut of the image displayed on the monitor of the display operation unit 32 is converted (color gamut conversion) into the color gamut of the image recorded by the recording device 1. Specifically, for example, by referring to a three-dimensional LUT stored in the storage unit 34, image data R, G, B expressed in 8 bits is converted into 8-bit data R, G, B in the color gamut of the recording apparatus 1. Convert to G and B. In the next post-process S2, the signal value is converted so that the 8-bit data R, G, B obtained in the pre-process S1 is expressed by four colors of ink (C, M, Y, K). Specifically, by referring to the three-dimensional LUT stored in the storage unit 34, the 8-bit data R, G, B obtained in the pre-processing S1 is converted into C, M corresponding to four colors of ink. , Y, K into 8-bit data.
次のγ補正Ｓ３では、後段処理Ｓ２にて得られたＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋのデータについてγ補正を行う。具体的には、色分解により得られた８ビットデータＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋが記録装置の階調特性に線形的に対応付けられるように、１次変換を行う。次の量子化処理Ｓ４では、γ補正がなされた８ビットデータＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋを、所定の量子化処理法によって、２ビットデータＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋに変換する。 In the next γ correction S3, γ correction is performed on the C, M, Y, and K data obtained in the subsequent process S2. Specifically, primary conversion is performed so that 8-bit data C, M, Y, and K obtained by color separation are linearly associated with the gradation characteristics of the recording apparatus. In the next quantization process S4, the 8-bit data C, M, Y, K subjected to the γ correction is converted into 2-bit data C, M, Y, K by a predetermined quantization processing method.
記録データ作成処理Ｓ５では、量子化処理Ｓ４にて生成されたインク色毎の２ビットデータに対して、記憶部３４に格納されている記録媒体情報、記録品位情報、および給紙方法等の記録動作に関わる制御情報を付して、記録データを作成する。このようにして生成された記録データは、記録ヘッド制御部３７から記録装置１へ供給される。 In the recording data creation process S5, the recording medium information, the recording quality information, and the paper feeding method stored in the storage unit 34 are recorded on the 2-bit data for each ink color generated in the quantization process S4. Record data is created with control information related to operation. The recording data generated in this way is supplied from the recording head control unit 37 to the recording apparatus 1.
次に、量子化処理Ｓ４について説明する。量子化とは、原画像データの階調値（本実施形態では、２５６階調）を、記録装置１が画素毎に表現可能な階調値に変換する処理である。本実施形態では、後述するように、「ドットの形成なし」、「小ドットの形成」、「中ドットの形成」、および「大ドットの形成」に対応する４階調値に変換する。しかし、より多くの階調値への変換を行うようにしてもよい。また、本実施形態における量子化方法はディザテーブルを用いる方法であるが、誤差拡散法を用いてもよい。 Next, the quantization process S4 will be described. Quantization is a process of converting the gradation value of original image data (in this embodiment, 256 gradations) into a gradation value that can be expressed by the recording apparatus 1 for each pixel. In this embodiment, as will be described later, it is converted into four gradation values corresponding to “no dot formation”, “small dot formation”, “medium dot formation”, and “large dot formation”. However, conversion to more gradation values may be performed. The quantization method in the present embodiment is a method using a dither table, but an error diffusion method may be used.
図４は、本実施形態における量子化処理を説明するためのフローチャートである。本実施形態においては、２５６×２５６画素サイズのディザテーブルを縦および横方向に繰り返し用いて、量子化処理を行う。ここでは説明を簡単にするために、より小さいサイズのテーブルを用いて説明する。 FIG. 4 is a flowchart for explaining the quantization processing in the present embodiment. In the present embodiment, quantization processing is performed by repeatedly using a dither table having a size of 256 × 256 pixels in the vertical and horizontal directions. Here, in order to simplify the description, a description will be given using a table having a smaller size.
まず、８ビットの画像データを入力する（ステップＳ１１）。その画像データは、γ補正Ｓ３にて処理された８ビットデータＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋであり、それぞれ２５６階調に対応する。次に、閾値が画素毎に設定されたディザテーブルを用いて、ドットのオン／オフ（形成／非形成）を判定する。そのディザテーブルは、大きさが異なる複数のドット毎に設定されていて、記憶部３４に記憶されている。本例の場合は、図５のように、大きさが異なる複数種のドットとして大ドット、中ドット、および小ドットが形成され、それらに対応するディザテーブルが図６（ａ），（ｂ），（ｃ）のように設定されている。 First, 8-bit image data is input (step S11). The image data is 8-bit data C, M, Y, and K processed in the γ correction S3, each corresponding to 256 gradations. Next, on / off (formation / non-formation) of dots is determined using a dither table in which a threshold is set for each pixel. The dither table is set for each of a plurality of dots having different sizes, and is stored in the storage unit 34. In the case of this example, as shown in FIG. 5, large dots, medium dots, and small dots are formed as a plurality of types of dots having different sizes, and the dither tables corresponding to them are shown in FIGS. , (C).
ドットのオン／オフの判定においては、まず、大ドット用のディザテーブル（図６（ａ））を用い、入力画像の画素の階調値ＬＶと、その画素に対応する大ドット用のディザテーブルの位置の閾値ＬＴＨと、を比較する（ステップＳ１２）。階調値ＬＶが閾値ＬＴＨよりも大きい場合は大ドットのオン（形成）と判定し（ステップＳ１５Ａ）、階調値ＬＶが閾値ＬＴＨ未満の場合は、ステップＳ１３に移行する。ステップ１３では、中ドット用のディザテーブル（図６（ｂ））を用い、入力画像の画素の階調値ＬＶと、その画素に対応する中ドット用のディザテーブルの位置の閾値ＭＴＨと、を比較する。階調値ＬＶが閾値ＭＴＨよりも大きい場合は中ドットのオン（形成）と判定し（ステップＳ１５Ｂ）、階調値ＬＶが閾値ＭＴＨ未満の場合は、ステップＳ１４に移行する。ステップ１４では、小ドット用のディザテーブル（図６（ｃ））を用い、入力画像の画素の階調値ＬＶと、その画素に対応する小ドット用のディザテーブルの位置の閾値ＳＴＨと、を比較する。階調値ＬＶが閾値ＳＴＨよりも大きい場合は小ドットのオン（形成）と判定し（ステップＳ１５Ｃ）、階調値ＬＶが閾値ＳＴＨ未満の場合は、ドットの形成なしと判定する（ステップＳ１５Ｄ）。 In the dot on / off determination, first, the large dot dither table (FIG. 6A) is used, and the tone value LV of the pixel of the input image and the large dot dither table corresponding to that pixel are used. Is compared with the threshold value LTH of the position (step S12). When the gradation value LV is larger than the threshold value LTH, it is determined that large dots are turned on (formation) (step S15A). When the gradation value LV is less than the threshold value LTH, the process proceeds to step S13. In step 13, using the dither table for medium dots (FIG. 6B), the gradation value LV of the pixel of the input image and the threshold value MTH of the position of the dither table for medium dots corresponding to that pixel are obtained. Compare. If the gradation value LV is greater than the threshold value MTH, it is determined that medium dots are on (formed) (step S15B). If the gradation value LV is less than the threshold value MTH, the process proceeds to step S14. In step 14, the tone value LV of the pixel of the input image and the threshold STH of the position of the dither table for the small dot corresponding to the pixel are obtained using the dither table for small dots (FIG. 6C). Compare. If the gradation value LV is greater than the threshold value STH, it is determined that small dots are on (formation) (step S15C). If the gradation value LV is less than the threshold value STH, it is determined that no dots are formed (step S15D). .
このような判定処理を入力された画像データの全画素に関して行うことによって、それぞれに画素について、「大ドットのオン」，「中ドットのオン」，「小ドットのオン」，「ドットなし」に対応する４値化された画像データが作成される。４値化後の画像データは、記録装置１の記録解像度に対応する個々の画素に対して、大，中，小のドットのいずれを形成するか、もしくは、それらのドットのいずれを形成しないかを定める２ビット情報である。本実施形態の量子化処理では、このような２ビット、４値化の処理であるが、更に多くのビット数および量子化の処理を行ってもよい。 By performing such determination processing for all the pixels of the input image data, for each pixel, “large dot on”, “medium dot on”, “small dot on”, and “no dot” are set. Corresponding four-valued image data is created. Whether the image data after quaternarization forms large, medium, or small dots for each pixel corresponding to the recording resolution of the recording apparatus 1, or does not form any of those dots Is 2-bit information. In the quantization process of the present embodiment, such a 2-bit and 4-level quantization process is performed, but a larger number of bits and a quantization process may be performed.
図６（ａ），（ｂ），（ｃ）のディザテーブルには、１〜２５５までの閾値が設定されている。実際には、１６×１６サイズのディザテーブルであるが、ここでは説明を簡単にするために、８×８サイズのマトリックス状のテーブルとする。これらのディザテーブルは、前述したように、図５のような大ドット、中ドット、および小ドットの混合比率を反映したテーブルである。混合比率（ドット混合比率）とは、ある階調のべた領域を記録する際に、その領域内の画素に対して、その領域内に形成されるドットが占める割合をいう。例えば、８×８画素のべた領域において階調値１２８の画像データが入力された場合、図５の混合比率テーブルにおける混合比率は、大ドットが２３％、中ドットが３４％、小ドットが１１％であると仮定する。ディザテーブルは、このような混合比率テーブルを反映している。すなわち、結果的に、８×８画素のべた領域内の全画素に対して、その領域内に形成される大ドット、中ドット、および小ドットが占める割合が２３％、３４％、および１１％となるように、図６（ａ），（ｂ），（ｃ）のディザテーブルの閾値が設定されている。 In the dither tables of FIGS. 6A, 6B, and 6C, threshold values from 1 to 255 are set. Actually, it is a 16 × 16 size dither table, but here, in order to simplify the description, it is assumed to be an 8 × 8 size matrix table. These dither tables are tables reflecting the mixing ratio of large dots, medium dots, and small dots as shown in FIG. The mixing ratio (dot mixing ratio) refers to the ratio of dots formed in the area to the pixels in the area when recording a solid area of a certain gradation. For example, when image data having a gradation value of 128 is input in a solid area of 8 × 8 pixels, the mixing ratio in the mixing ratio table of FIG. 5 is 23% for large dots, 34% for medium dots, and 11 for small dots. %. The dither table reflects such a mixing ratio table. That is, as a result, the ratio of the large dots, medium dots, and small dots formed in the area to all pixels in the solid area of 8 × 8 pixels is 23%, 34%, and 11%. The threshold values of the dither table in FIGS. 6A, 6B, and 6C are set so that
図７（ａ），（ｂ），（ｃ）は、図６（ａ），（ｂ），（ｃ）のディザテーブルに対して、階調値１２８の画像データが入力されたときにオンとなる画素を黒塗りした図である。８×８の全６４画素に対して、オンのドットが占める割合が混合比率となる。記録ヘッド２は、ある階調において、１つの画素に対して１つのサイズのドットしか形成できないため、大ドット用、中ドット用、および小ドット用のディザテーブルにおいて、同じ閾値をもつ画素に関しては、相対的に大きいドットの形成を優先させる。そのため、図７（ｂ），（ｃ）において階調値１２８よりも閾値が小さい画素に関しては、それらのディザテーブルに対応するサイズのドットは形成されず、それらよりも大きいサイズのドットの形成が優先される。 7A, 7B, and 7C are turned on when image data having a gradation value of 128 is input to the dither table of FIGS. 6A, 6B, and 6C. It is the figure which blackened the pixel which becomes. The ratio of ON dots to all 64 pixels of 8 × 8 is the mixing ratio. Since the recording head 2 can form only one size dot for one pixel in a certain gradation, the dither tables for large dots, medium dots, and small dots have the same threshold value. Priority is given to the formation of relatively large dots. 7B and 7C, for pixels whose threshold value is smaller than the gradation value 128, dots having a size corresponding to the dither table are not formed, and dots having a size larger than those are formed. have priority.
また、このような複数サイズのドットに対応するディザ方式の量子化処理においては、階調値が増加したときのドットの形成方法が制約される。すなわち、何れかのサイズのドットがオンとなった画素に関しては、そのドットよりも大きいサイズがオンとならなければ変化させることができない。そのため、相対的に小さいサイズのドット用のディザテーブルの閾値は、相対的に大きいサイズのドット用のディザテーブルの閾値よりも大きくなることはない。このような制約を満たし、かつ図５のような混合比率テーブルにおける混合比率を全階調において実現するように、複数サイズのドットに対応するディザテーブルを用意する。 In addition, in such a dither quantization process corresponding to dots of a plurality of sizes, the dot formation method when the gradation value increases is restricted. That is, a pixel in which a dot of any size is turned on cannot be changed unless a size larger than that dot is turned on. For this reason, the threshold value of the dither table for relatively small size dots does not become larger than the threshold value of the dither table for relatively large size dots. A dither table corresponding to dots of a plurality of sizes is prepared so as to satisfy such restrictions and to realize the mixture ratio in the mixture ratio table as shown in FIG.
本実施形態で用いた複数ドットのディザテーブルの作成方法について、図２８を用いて説明する。まず、予め階調毎に決定されている複数ドットの混合比率とマトリックスの要素の数だけ数字が記載されて、かつ、記録に用いるディザテーブルと等しいテーブルを１枚用意する。本説明では説明を分かりやすくするため、図２８には、３×３のマトリックス上のテーブル１９０１で階調値を最大７にした。そして、一階調ずつ、テーブル１９０１の数値が小さい順に、ドットを配置していく。その一例が配置状態１９０３、１９０４、１９０５であり、配置状態１９０３は階調値１の場合、配置状態１９０４は階調値２の場合、配置状態１９０５が階調値４の場合を示している。そして、これらのドットが配置される最初の階調値から、１を引いた値がその閾値となる。例えば、表１９０２の４の階調値の場合、小ドットは１個、中ドットは４個、大ドットは１個の比率であり、大ドットを３×３のテーブルの数字が一番小さいところに配置し、その後、中ドットと小小ドット置いていく。このとき、大ドットは、この階調で初めて左上に置かれたので、大ドットのディザテーブルの左上の閾値が３になる、というように、複数ドットの閾値を決めていく。テーブル１９０６、１９０７、１９０８は、この混合比率とテーブル１９０１によって作成された複数ドットのディザテーブルである。なお、閾値の配置は、ブルーノイズパターンになることが望ましい。これによれば、記録されるドットの配置を分散したものとすることができる。また、本実施形態は説明を分かりやすくするために、ドットを配置したように表記した。しかし、必ずしもドットを配置する必要はなく、コンピュータ上のプログラムによって、これ準ずる処理を行うようにしてもよい。さらに、本実施形態で説明した複数ドットの配置方法は一例であり、これに限定されるものではない。 A method of creating a multi-dot dither table used in this embodiment will be described with reference to FIG. First, a table is prepared in which numbers are written as many as the number of matrix elements and the mixing ratio of a plurality of dots determined in advance for each gradation, and are equal to the dither table used for recording. In this description, in order to make the description easy to understand, in FIG. 28, a maximum value of 7 is set in the table 1901 on the 3 × 3 matrix. Then, dots are arranged one by one in the order of decreasing numerical values in the table 1901. One example is the arrangement states 1903, 1904, and 1905, where the arrangement state 1903 has a gradation value of 1, the arrangement state 1904 has a gradation value of 2, and the arrangement state 1905 has a gradation value of 4. A value obtained by subtracting 1 from the first gradation value at which these dots are arranged becomes the threshold value. For example, in the case of the gradation value of 4 in Table 1902, the ratio of one small dot, four medium dots, and one large dot is one, and the large dot is the smallest number in the 3 × 3 table. Then place medium and small dots. At this time, since the large dot is placed at the upper left for the first time in this gradation, the threshold value of the plurality of dots is determined such that the upper left threshold value of the large dot dither table is 3. Tables 1906, 1907, and 1908 are dither tables of a plurality of dots created based on the mixing ratio and the table 1901. Note that it is desirable that the threshold arrangement be a blue noise pattern. According to this, the arrangement of dots to be recorded can be dispersed. Further, in the present embodiment, in order to make the explanation easy to understand, it is expressed as if dots were arranged. However, it is not always necessary to arrange dots, and a process similar to this may be performed by a program on a computer. Furthermore, the arrangement method of a plurality of dots described in the present embodiment is an example, and the present invention is not limited to this.
＜ドットの混合比率の選択処理＞
次に、複数サイズのドットの混合比率の選択処理方法について説明する。本実施形態では、大，中，小ドットの３つのサイズのドットを用い、それらを形成するためのインクの吐出量は、それぞれ５ｐｌ、７ｐｌ、１２ｐｌである。また、以下においては、単色インクを例にして説明する。しかし、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックのインク、および濃度が薄い淡インクなどの種々のインクに対して同様の処理を行うことによって、それらのドットの混合比率が求めることができる。
<Dot mixing ratio selection process>
Next, a method for selecting a mixing ratio of dots of a plurality of sizes will be described. In this embodiment, three sizes of large, medium, and small dots are used, and the ink ejection amounts for forming them are 5 pl, 7 pl, and 12 pl, respectively. In the following, a description will be given by taking monochromatic ink as an example. However, by performing similar processing on various inks such as cyan, magenta, yellow, and black inks, and light inks with low density, the mixing ratio of those dots can be obtained.
＜選択処理のフロー＞
図８（ａ）は、全階調に関する混合比率の選択処理を説明するためのフローチャートである。
<Flow of selection processing>
FIG. 8A is a flowchart for explaining the selection process of the mixture ratio for all gradations.
まず、全階調０〜２５５の２５６階調の中から、所定数Ｎの階調を離散的に設定する（ステップＳ２１）。より多くの階調を離散的に設定するようにＮを多くした場合には、後述する選択処理を多く実施して、良好な画質が得られやすくなる。しかし、その分、処理時間が増えるため、現実的には、Ｎを１０程度にすることが望ましい。なお、全階調は２５６階調に限定されない。 First, a predetermined number N of gradations are discretely set from 256 gradations of all gradations 0 to 255 (step S21). When N is increased so as to set more gradations in a discrete manner, a selection process described later is frequently performed, and a good image quality is easily obtained. However, since the processing time increases accordingly, it is practically desirable to set N to about 10. Note that all gradations are not limited to 256 gradations.
次に、Ｎ個の階調毎に対応する画像データとして、混合比率が異なる複数の画像データを生成して、それらの画像データに対応する画像を記録あるいはシミュレーションし、それらの画像を画像評価値（評価結果）によって順位付けする（ステップＳ２２）。このような階調毎の処理については後述する。この処理によって、後述する画質評価の対象としての粒状性やスジに対して、良好な結果をもたらす混合比率が順位付けられる。次に、Ｎ個の階調毎に、画質評価値の高いものから順番に選択し、階調性の条件などを考慮して、全階調において滑らかに連続するような混合比率を選択する（ステップＳ２３）。Ｎ個の階調間の混合比率から、線形補間などによって、他の階調の混合比率を求めから、全階調において連続する混合比率を求める。Ｎ個の階調間の混合比率を補完する方法は、線形補間に限定されず、スプライン補間法などを用いてもよい。その後、全階調における混合比率は、図３（ａ）の記憶部３４に格納され、前述した図３（ｂ）の量子化処理（ステップＳ４）において用いられるディザテーブルに反映される。つまり、図８（ａ）のステップＳ２３にて求めた全階調における混合比率を実現するように、図３（ｂ）の量子化処理（ステップＳ４）において用いられるディザテーブルを作成する。前述したように、このディザテーブルによって画像データが４値化される。 Next, a plurality of image data having different mixing ratios are generated as image data corresponding to each of N gradations, and images corresponding to the image data are recorded or simulated, and the images are evaluated as image evaluation values. Ranking based on (evaluation result) (step S22). Such processing for each gradation will be described later. By this processing, the mixture ratios that give good results are ranked with respect to the graininess and stripes as the object of image quality evaluation described later. Next, for each of the N gradations, the one with the highest image quality evaluation value is selected in order, and the mixing ratio is selected so as to be smoothly continuous in all gradations in consideration of the condition of gradation. Step S23). From the mixing ratio between the N gradations, the mixing ratio of other gradations is obtained by linear interpolation or the like, and the continuous mixing ratio in all gradations is obtained. The method of complementing the mixing ratio between the N gradations is not limited to linear interpolation, and a spline interpolation method or the like may be used. Thereafter, the mixture ratios for all the gradations are stored in the storage unit 34 in FIG. 3A and reflected in the dither table used in the quantization process (step S4) in FIG. 3B described above. That is, the dither table used in the quantization process (step S4) in FIG. 3B is created so as to realize the mixture ratio in all gradations obtained in step S23 in FIG. As described above, the image data is binarized by this dither table.
＜階調毎の処理のフロー＞
図８（ｂ）は、ステップＳ２２の処理、つまり階調毎の混合比率を画像評価値によって順位付ける処理を説明するためのフローチャートである。
<Processing flow for each gradation>
FIG. 8B is a flowchart for explaining the process of step S22, that is, the process of ranking the mixture ratio for each gradation according to the image evaluation value.
ステップ３１にて、Ｎ個の階調毎に、その階調に対応する画像データとして、大，中，小ドットの混合比率が異なる画像データを作成する（ステップＳ３１）。具体的には、まず、階調毎に、大，中，小ドットの記録率の組み合わせを設定する。本実施形態においては、大，中，小ドットの記録率を０％〜１００％まで１０％ずつ変化させる。また本実施形態では、大，中，小ドットを重ねて形成することができないため、大，中，小ドットの記録率の総和は１００％を超えない。そのため、例えば、記録率の総和が１００％、小ドット記録率が１０％である場合、残りの９０％（１００−１０＝９０（％））が中小ドットの記録率となる。このように、大，中，小ドットの記録率のそれぞれを０％〜１００％まで１０％ずつ変化させる。そして、図９のように、大，中，小ドットのそれぞれの記録率が０％，０％，０％から、大，中，小ドットのそれぞれの記録率が１００％，０％，０％まで変化する混合比率を設定する。記録率が０，１０，２０，・・・，９０，１００の１１（ｋ）個の場合、大，中，小ドットの記録率の組み合わせの数は、Σ（（ｋ＋１）×ｋ／２）となる。本実施形態では、記録率の変化幅を１０％ずつとしたが、良好な画質を得るためには、その変化幅をできるだけ小さくした方がよい。しかし、変化幅を小さくした分、シミュレーションに要する処理時間が増加するため、それを数％程度にすることが望ましい。 In step 31, image data having different mixing ratios of large, medium, and small dots is created as image data corresponding to each gradation for every N gradations (step S 31). Specifically, first, a combination of recording rates of large, medium, and small dots is set for each gradation. In this embodiment, the recording rate of large, medium, and small dots is changed by 10% from 0% to 100%. In this embodiment, since the large, medium, and small dots cannot be formed in an overlapping manner, the sum of the recording rates of the large, medium, and small dots does not exceed 100%. Therefore, for example, when the sum of the recording rates is 100% and the small dot recording rate is 10%, the remaining 90% (100−10 = 90 (%)) is the recording rate of medium and small dots. In this way, the recording rates of large, medium, and small dots are changed by 10% from 0% to 100%. As shown in FIG. 9, the recording rates for large, medium, and small dots are 0%, 0%, and 0%, and the recording rates for large, medium, and small dots are 100%, 0%, and 0%. Set the mixing ratio to change up to. When the recording rate is 11 (k) of 0, 10, 20,..., 90, 100, the number of combinations of recording rates of large, medium, and small dots is Σ ((k + 1) × k / 2). It becomes. In this embodiment, the change rate of the recording rate is set to 10%. However, in order to obtain a good image quality, it is preferable to reduce the change rate as much as possible. However, since the processing time required for the simulation increases as the change width is reduced, it is desirable to reduce it to several percent.
次に、Ｎ個の階調毎に、それらの階調に対応する濃度（以下、「目標濃度」という）の画像を記録するための大，中，小ドットの記録率の組み合わせを図９の中から選択する。具体的には、大，中，小ドットのインク体積などを考慮して、Ｎ個の階調毎に対応する混合比率として、図９の混合比率の中から複数の混合比率を選定する。そして、それらの混合比率に対応する画像データに基づいて、画像を記録あるいはシミュレーションし、それらの画像の中から、Ｎ個の階調のそれぞれに対応する濃度に近い画像を複数選出する。そして、それらの選出された画像に対応する画像データを階調毎の画像データの候補として選択する。また、Ｎ個の階調のそれぞれに対応する濃度に近い２つの画像を選出し、それらに対応する画像データから、補完法によって、階調毎の画像データの候補を求めてもよい。 Next, for each of N gradations, combinations of recording rates of large, medium, and small dots for recording an image having a density corresponding to these gradations (hereinafter referred to as “target density”) are shown in FIG. Choose from. Specifically, considering the ink volumes of large, medium, and small dots, a plurality of mixing ratios are selected from the mixing ratios shown in FIG. 9 as the mixing ratio corresponding to each of the N gradations. Then, an image is recorded or simulated based on the image data corresponding to the mixing ratio, and a plurality of images close to the density corresponding to each of the N gradations are selected from these images. Then, image data corresponding to the selected images is selected as a candidate of image data for each gradation. Alternatively, two images close to the density corresponding to each of the N gradations may be selected, and image data candidates for each gradation may be obtained from the image data corresponding to them by a complementation method.
ここでは、Ｎ個の階調に対応する混合比率の候補を求めることを目的としているため、画像データに基づいて記録あるいはシミュレーションする画像は、その画像の濃度が測定できる程度の小さなパッチであればよい。なお、階調レベルが高い高濃度（高デューティ）の画像は、小ドットのみでは記録できないため、図９の混合比率の内のいつくかは、高濃度の画像を記録するための画像データの候補から外れることになる。したがって、図９の混合比率の全て関して記録あるいはシミュレーションする必要はなく、Ｎ個の階調のそれぞれに対応する画像データは、予め絞り込むことができる。また、Ｎ個の階調のそれぞれに対応する画像データの候補の数は、必ずしも同じではない。 Since the purpose here is to obtain a mixture ratio candidate corresponding to N gradations, the image to be recorded or simulated based on the image data is a patch that is small enough to measure the density of the image. Good. Note that since a high density (high duty) image with a high gradation level cannot be recorded with only small dots, some of the mixing ratios in FIG. 9 are candidates for image data for recording a high density image. It will come off. Therefore, it is not necessary to record or simulate all the mixing ratios in FIG. 9, and the image data corresponding to each of the N gradations can be narrowed down in advance. Further, the number of image data candidates corresponding to each of the N gradations is not necessarily the same.
さらにステップＳ３１において、画像データの候補における大，中，小ドットの混合比率を用いて、シミュレーションする４値化されたビットマップの画像データを生成する。大，中，小ドットの配置方法としては、誤差拡散法やディザ法等を用いることができる。本実施形態では、前述したようなディザ法を用いて大，中，小ドットの配置方法を決定した。また画像データのサイズは後述する画質評価に必要なサイズ確保する必要がある。本実施形態は、１０ｍｍ×１０ｍｍ程度のサイズで行った。 Further, in step S31, using the mixture ratio of large, medium, and small dots in the candidate image data, quaternized bitmap image data to be simulated is generated. As an arrangement method for large, medium, and small dots, an error diffusion method, a dither method, or the like can be used. In the present embodiment, the arrangement method of large, medium, and small dots is determined using the dither method as described above. Also, the size of the image data needs to be secured for the image quality evaluation described later. This embodiment was performed with a size of about 10 mm × 10 mm.
次のステップＳ３２では、ステップＳ３１にて生成した画像データによって記録される画像をコンピュータによってシミュレートする。その際には、画像データだけでなく、実際の記録装置の特性などの影響を考慮して、実際の記録画像に近い画像をシミュレートする。 In the next step S32, an image recorded by the image data generated in step S31 is simulated by a computer. In that case, an image close to the actual recorded image is simulated in consideration of not only the image data but also the effect of the characteristics of the actual recording device.
そして、次のステップＳ３３において、シミュレートした画像を評価する。本実施形態の場合は、後述するように、粒状度とスジに関する評価値と、それらを総合的に評価する総合評価値と、を用いる。全ての画像についての評価が完了した後にステップＳ３４からステップＳ３５に移行し、後述するように、評価対象の画像を評価が良いものから並べ替えて、評価値と、大，中，小ドットの混合比率と、を出力する。 In the next step S33, the simulated image is evaluated. In the case of the present embodiment, as will be described later, an evaluation value related to granularity and stripes and a comprehensive evaluation value for comprehensively evaluating them are used. After the evaluation for all the images is completed, the process proceeds from step S34 to step S35. As will be described later, the evaluation target images are rearranged from the ones with the best evaluation, and the evaluation value is mixed with the large, medium, and small dots. The ratio is output.
＜混合比率が異なる画像データのシミュレーション方法＞
前述したように、図８（ｂ）のステップＳ３２において、大，中，小ドットの混合比率を異ならせた複数の画像データに基づいて、その画像データに基づいて記録される画像をシミュレーションする。その処理について、図１０のフローチャートを用いて説明する。本例のシミュレーションシステムは、コンピュータ上で動作するプログラムによって実現することができる。また、シミュレーションによる出力画像の解像度は、数μｍ程度が望ましい。それより高解像とした場合には、記録媒体上に形成されるドットの形状の精度は高くなるものの、計算処理に要する時間が長くなる。一方、解像度が低すぎた場合には、ドットの形状の精度が低下し、さらに、本実施形態のように後述する着弾ばらつきを使用して画像のシミュレーションを行う場合には、その着弾ばらつきの値が反映しにくくなる。
<Method for simulating image data with different mixing ratios>
As described above, in step S32 in FIG. 8B, based on a plurality of image data with different mixing ratios of large, medium, and small dots, an image recorded based on the image data is simulated. This process will be described with reference to the flowchart of FIG. The simulation system of this example can be realized by a program operating on a computer. Further, the resolution of the output image by simulation is preferably about several μm. When the resolution is higher than that, the accuracy of the shape of the dots formed on the recording medium increases, but the time required for the calculation process increases. On the other hand, when the resolution is too low, the accuracy of the dot shape is lowered. Further, when the image simulation is performed using the landing variation described later as in this embodiment, the value of the landing variation is Becomes difficult to reflect.
まず、画像データ、インクドットに関するデータ、および着弾ばらつきデータを読み込む（ステップＳ４１，Ｓ４２，Ｓ４３）。これらのデータの読み込み順序は任意である。 First, image data, data related to ink dots, and landing variation data are read (steps S41, S42, S43). The order of reading these data is arbitrary.
ステップ４１にて読み込まれる画像データは、シミュレーションを実施するためのデータである。本例の場合は、前述したように量子化処理により４値化されたビットマップデータである。ステップＳ４２にて読み込まれるインクドットに関するデータは、シミュレーションに用いる大，中，小のドットの形状、径、およびドットを構成する階調値である。さらに、後述するように、フェザリングの形態の違い起因するドットの歪やドット濃度を反映したデータを入力することにより、フェザリングを考慮したシミュレーションを行うことができる。 The image data read in step 41 is data for performing a simulation. In the case of this example, as described above, it is bitmap data that has been binarized by quantization processing. The data relating to the ink dots read in step S42 is the large, medium, and small dot shapes and diameters used in the simulation, and the gradation values constituting the dots. Furthermore, as will be described later, by inputting data reflecting dot distortion and dot density resulting from differences in the form of feathering, a simulation considering feathering can be performed.
また、本例におけるシミュレーションの場合には、ドットを構成する画素の階調値は、大、中、小ドットの総てについて最大値（２５５値）としている。しかし、ドットを構成する画素の全てを同じ階調値にする必要はなく、例えば、大、中、小ドットに対応する階調値を互いに異ならせてもよい。さらには、光学顕微鏡等を用いてドットの濃度を測定し、その値を用いてもよい。特に、明度の高いインク色によって大、中、小ドットの混合比率の選択処理を行う場合には、低い階調値を使用することが望ましい。 In the simulation in this example, the gradation values of the pixels constituting the dots are the maximum values (255 values) for all of the large, medium, and small dots. However, it is not necessary for all the pixels constituting the dot to have the same gradation value. For example, the gradation values corresponding to large, medium, and small dots may be different from each other. Further, the dot density may be measured using an optical microscope or the like, and the value may be used. In particular, it is desirable to use a low gradation value when selecting a mixing ratio of large, medium, and small dots with an ink color having high brightness.
ステップＳ４３にて読み込まれる着弾ばらつきデータは、ドットを形成するインク滴が記録媒体に着弾する着弾位置に関して、理想的な着弾位置からのずれ量に関するデータである。また、着弾ばらつきデータとして、記録ヘッドの特性や気流の影響による着弾位置ずれの誤差および吐出量の誤差も含まれる。さらに、経時的に変化する後述の着弾ゆらぎや吐出量ゆらぎもこれに含まれる。このような誤差は、予め記録装置によって記録した記録物から、光学顕微鏡などによって測定することができる。シミュレーションのために入力する着弾ばらつきデータとして、記録ヘッドにおける全ての吐出口に関する誤差の測定値を入力してもよい。しかし、この場合には入力データが膨大となる。そのため、本実施形態では、１００個程度の吐出口に関して、誤差の測定値の中心値と標準偏差を算出し、それらの値が正規分布に従うと想定して全吐出口に関する誤差を算出する。本実施形態における着弾ばらつきデータの一例を図１１に示す。このような着弾ばらつきデータに基づいて、後述するように、Ｘ方向（記録媒体の搬送方向）およびＸ方向と交差（本例の場合は、直交）するＹ方向に関する７つのパラメータを用いて、シミュレーションを行う。また、このような着弾のばらつき量は、インク色毎およびドットサイズ毎に異なるため、それぞれについて７つのパラメータを用意する。 The landing variation data read in step S43 is data relating to the deviation amount from the ideal landing position with respect to the landing position where the ink droplets forming the dots land on the recording medium. Further, the landing variation data includes landing position deviation errors and discharge amount errors due to the characteristics of the recording head and the influence of airflow. Further, this includes landing fluctuations and discharge amount fluctuations which change with time. Such an error can be measured by using an optical microscope or the like from a recorded matter recorded in advance by a recording device. As landing variation data input for simulation, error measurement values for all ejection ports in the print head may be input. However, in this case, the input data becomes enormous. Therefore, in this embodiment, the center value and the standard deviation of the measured error values are calculated for about 100 discharge ports, and the errors for all the discharge ports are calculated on the assumption that these values follow a normal distribution. An example of landing variation data in this embodiment is shown in FIG. Based on such landing variation data, a simulation is performed using seven parameters relating to the X direction (recording medium transport direction) and the Y direction intersecting (in the present example, orthogonal) with the X direction, as will be described later. I do. In addition, since the amount of variation in landing differs for each ink color and dot size, seven parameters are prepared for each.
ステップＳ４４においては、シミュレーションする画像のビットマップデータ（画像データ）と着弾ばらつきデータから、インクの着弾位置の座標（ｘｍｍ、ｙｍｍ）を求める。図１２に入力された大，中，小ドットのビットマップデータの一例を示す。入力された画像データの左上の画素を原点（０ｍｍ、０ｍｍ）として、解像度に対応する各ドットの座標を求める。本実施形態の場合は解像度が６００ｄｐｉであるため、図１２中の中ドット１６０１の理想の着弾位置の座標は、（０．０４２３ｍｍ、０.１６９２ｍｍ）となる。その理想の着弾位置に、前述した着弾ばらつきデータを加算することによって、シミュレーションするための着弾位置を確定する。ここで、中ドット１６０１を形成するための吐出口に関するＸ，Ｙ方向の着弾ズレ量が（０．００５ｍｍ、０.０１２ｍｍ）の場合を想定する。この場合、シミュレーションするための着弾位置の座標は、（０．０４７３（＝０．０４２３＋０．００５）ｍｍ、０．１７０４（＝０．１６９２＋０．０１２）ｍｍ）となる。このようにして、全てのドットの着弾位置を確定する。 In step S44, the coordinates (xmm, ymm) of the ink landing position are obtained from the bitmap data (image data) of the image to be simulated and the landing variation data. FIG. 12 shows an example of large, medium and small dot bitmap data input. Using the upper left pixel of the input image data as the origin (0 mm, 0 mm), the coordinates of each dot corresponding to the resolution are obtained. In the present embodiment, since the resolution is 600 dpi, the ideal landing position coordinates of the medium dot 1601 in FIG. 12 are (0.0423 mm, 0.1692 mm). The landing position for the simulation is determined by adding the above-described landing variation data to the ideal landing position. Here, it is assumed that the amount of landing deviation in the X and Y directions with respect to the ejection port for forming the medium dot 1601 is (0.005 mm, 0.012 mm). In this case, the coordinates of the landing position for simulation are (0.0473 (= 0.0423 + 0.005) mm, 0.1704 (= 0.1692 + 0.012) mm). In this way, the landing positions of all dots are determined.
ステップＳ４５においては、ステップＳ４４にて確定した着弾位置に、ステップＳ４２にて読み込んだインクドットに関するデータに対応するドットを形成するように、シミュレーションを行う。このようなシミュレーションにより、図１３のように、着弾ばらつきデータを反映した画像データが出力される。その画像は、８ビットグレースケールのビットマップ画像である。 In step S45, a simulation is performed so that dots corresponding to the data relating to the ink dots read in step S42 are formed at the landing positions determined in step S44. By such a simulation, image data reflecting landing variation data is output as shown in FIG. The image is an 8-bit grayscale bitmap image.
このような画像を評価するために、その画像の解像度を変換する。本実施形態において、画像評価に必要な解像度は８００ｄｐｉであるため、シミュレーションによる画像の解像度は８４００ｄｐｉから８００ｄｐｉに変換する。その際、バイキュービック法を用いる。しかし、画像のフォーマット、解像度、および解像度の変換方式などは、必ずしも本実施形態に限定されるものではない。 In order to evaluate such an image, the resolution of the image is converted. In this embodiment, since the resolution required for image evaluation is 800 dpi, the resolution of the image by simulation is converted from 8400 dpi to 800 dpi. At that time, the bicubic method is used. However, the image format, resolution, resolution conversion method, and the like are not necessarily limited to the present embodiment.
図１４は、図５の混合比率テーブルにおける階調値１２８に対応する複数の画像をシミュレーションした結果である。図１４（ａ）のシミュレーション画像は中小ドットのみを含むため、スジが目立つものの、粒状感は目立ちにくい。一方、図１４（ｂ）のシミュレーション画像は大ドットを多く含むため、スジは目立ちにくいが、粒状感は目立つ。このように大，中，小ドットの混合比率が異なるシミュレーション画像を後述するように評価して、全階調に関して最適な混合比率テーブルを作成する。そして、その混合比率テーブルにおける全階調の混合比率を実現するように、図３（ｂ）の量子化処理（ステップＳ４）において用いられるディザテーブルが作成される。 FIG. 14 shows the result of simulating a plurality of images corresponding to the gradation value 128 in the mixture ratio table of FIG. Since the simulation image of FIG. 14A includes only small and medium dots, streaks are conspicuous, but the graininess is not conspicuous. On the other hand, since the simulation image of FIG. 14B includes many large dots, streaks are not noticeable, but graininess is conspicuous. In this way, simulation images having different mixing ratios of large, medium, and small dots are evaluated as described later, and an optimal mixing ratio table is created for all gradations. Then, a dither table used in the quantization process (step S4) in FIG. 3B is created so as to realize the mixture ratio of all gradations in the mixture ratio table.
＜画質評価値＞
前述したように、図８（ｂ）のステップＳ３３において、シミュレーション画像を評価する。画像の評価値としては、画像の粒状度を表す評価値と、スジを表す評価値と、を用いた。
<Image quality evaluation value>
As described above, the simulation image is evaluated in step S33 of FIG. As the evaluation value of the image, an evaluation value representing the granularity of the image and an evaluation value representing the streak were used.
まず、画像の粒状度を表す評価値について説明する。評価範囲の明度データＩ（ｘ，ｙ）をフーリエ変換し、空間周波数特性Ｆｉ（ｕ，ｖ）を求める。この空間周波数特性Ｆｉ（ｕ，ｖ）に視覚特性ＶＴＦ２Ｄ（ｕ，ｖ）を掛け、ウィーナースペクトルＷＳＶＴＦ（ｕ，ｖ）を求める。 First, an evaluation value representing the granularity of an image will be described. The brightness data I (x, y) in the evaluation range is Fourier transformed to obtain the spatial frequency characteristic Fi (u, v). The spatial frequency characteristic Fi (u, v) is multiplied by the visual characteristic VTF2D (u, v) to obtain the Wiener spectrum WSVTF (u, v).
Ｍ：評価範囲の縦・横画素数
ＤＰＩ：スキャン解像度
Ｒ：ＤｏｏｌｅｙのＶＴＦの式における観察距離
そして、このウィーナースペクトルＷＳＶＴＦ（ｕ，ｖ）の積分値を粒状度評価値Ｇとする。Ｇの値が大きいほど粒状度が大きいことを表している。
M: number of vertical / horizontal pixels in evaluation range DPI: scan resolution R: observation distance in Dooley's VTF equation Then, an integrated value of this Wiener spectrum WSVTF (u, v) is defined as a granularity evaluation value G. The larger the value of G, the greater the granularity.
次に、画像のスジに関する評価値について説明する。 Next, evaluation values related to image streaks will be described.
評価範囲の画像において、画素のライン（ｘ方向）の平均明度を求める。画像の位置（ｘ，ｙ）における明度をＩ（ｘ，ｙ）とすると、ライン平均明度Ｌ＊１Ｄ（ｙ）は、下式によって求められる。 In the image in the evaluation range, the average brightness of the pixel line (x direction) is obtained. If the lightness at the position (x, y) of the image is I (x, y), the line average lightness L * 1D (y) is obtained by the following equation.
Ｍ：評価範囲の横画素数
次に、ライン毎の平均明度をフーリエ変換し、空間周波数特性Ｆ（ｖ）を求める。この空間周波数特性Ｆ（ｖ）に視覚特性ＶＴＦ１Ｄ（ｖ）を掛け、ウィーナースペクトルＷＳＶＴＦ（ｖ）を求める。
M: Number of horizontal pixels in the evaluation range Next, the average brightness for each line is Fourier-transformed to obtain a spatial frequency characteristic F (v). The spatial frequency characteristic F (v) is multiplied by the visual characteristic VTF1D (v) to obtain the Wiener spectrum WSVTF (v).
Ｎ：評価範囲の縦画素数
ＤＰＩ：スキャン解像度
Ｒ：ＤｏｏｌｅｙのＶＴＦの式における観察距離
そして、下式により、ウィーナースペクトルＷＳＶＴＦ（ｖ）の積分値を求めて、スジ評価値Ｂとする。Ｂの値が大きいほどスジが大きいことを表している。
N: Number of vertical pixels in the evaluation range DPI: Scanning resolution R: Observation distance in the formula of VTF of Dooley Then, an integrated value of the Wiener spectrum WSVTF (v) is obtained by the following formula and is set as a streak evaluation value B. The larger the value of B, the larger the stripe.
なお、これらの粒状度とスジに関する評価値は一例であり、必ずしもこれに限定されるものではない。例えば、粒状性の評価値として、ＲＭＳ粒状度、またはＩＳＯ−ＴＳ２４７９０を用いてもよい。 Note that the evaluation values regarding the granularity and the stripe are merely examples, and are not necessarily limited thereto. For example, RMS granularity or ISO-TS24790 may be used as an evaluation value of granularity.
＜総合的な評価値＞
上記で算出した粒状度評価値Ｇとスジ評価値Ｂを用いて、下式により総合評価値Ｔを算出する。
<Comprehensive evaluation value>
Using the granularity evaluation value G and the streak evaluation value B calculated above, a comprehensive evaluation value T is calculated by the following equation.
Ｇ：粒状度評価値
Ｂ：スジ評価値
α：スジ視認限界閾値
β：重み付けパラメータ
この総合評価値Ｔを用いて画像を評価し、その評価が良いものから順に並べ替える。本例の場合は、評価値が小さいものから順に並べ替えることになる。
G: Granularity evaluation value B: Stripe evaluation value α: Stripe visual recognition limit threshold β: Weighting parameter Images are evaluated using this comprehensive evaluation value T, and rearranged in order from the one with the best evaluation. In the case of this example, the evaluation values are rearranged in ascending order.
ここで、この総合評価値に関して詳細に説明する。 Here, this comprehensive evaluation value will be described in detail.
我々の検討の結果、スジに関しては、総合評価値Ｔが一定値を越えるまではほとんど視認されず、それが一定値を越えると急激に視認されることが分かった。一方、粒状性に関しては、総合評価値Ｔの連続的な上昇に応じて、連続的に視認されやすくなることが分かった。そこで、スジが視認される総合評価値Ｔの閾値Ｔｔｈを境にして、総合評価値Ｔが閾値Ｔｔｈ以下の画像は、粒状性に関する評価値Ｇによって評価し、総合評価値Ｔが閾値Ｔｔｈを越える画像は、粒状性とスジの総合的な評価値Ｔによって評価する。つまり、スジが視認されない画像に関しては、粒状性とスジのバランスを考慮せずに、粒状性のみを抑制する。一方、スジが視認される画像に関しては、粒状性とスジのバランスを考慮する。 As a result of our study, it was found that streaks were hardly visually recognized until the overall evaluation value T exceeded a certain value, and were rapidly recognized when it exceeded the certain value. On the other hand, regarding the graininess, it has been found that the continuous evaluation of the comprehensive evaluation value T facilitates continuous visual recognition. Therefore, an image having a total evaluation value T equal to or less than the threshold Tth with a threshold Tth of the total evaluation value T at which streaks are visually recognized is evaluated by the evaluation value G related to graininess, and the total evaluation value T exceeds the threshold Tth. The image is evaluated by a comprehensive evaluation value T of graininess and stripes. That is, for an image in which no streak is visually recognized, only the graininess is suppressed without considering the balance between the graininess and the streak. On the other hand, for an image in which streaks are visually recognized, the balance between graininess and streaks is considered.
一般的に、これらの評価値は画像の階調毎に変化する。記録媒体、インク、ハーフトーンなどによって多少は異なるものの、一般的に、階調値が低い画像はスジが小さくなる傾向にあり、階調値が高い画像はスジが大きくなる傾向にある。そのため、画像を階調毎に評価することによって、階調値が低い範囲では粒状性を抑制し、階調値が高くなるにしたがって粒状性とスジを抑制することが可能となる。つまり、全階調において良好な画像の記録に役立つ評価ができることになる。 In general, these evaluation values change for each gradation of an image. In general, an image with a low gradation value tends to have a small streak, and an image with a high gradation value tends to have a large streak, although it varies somewhat depending on the recording medium, ink, halftone, and the like. Therefore, by evaluating the image for each gradation, it is possible to suppress the granularity in a range where the gradation value is low, and to suppress the granularity and stripes as the gradation value increases. That is, the evaluation useful for recording a good image in all gradations can be performed.
本実施形態では、スジが視認される閾値Ｔｔｈを０．３とした。しかし、記録媒体、インク、ハーフトーンによって閾値Ｔｔｈは異なる。また、それぞれの評価値に対する重み付けパラメータは、記録媒体、記録装置、経過時間、要求画質に応じて、ユーザが自由に変更することができる。また、総合評価値Ｔが閾値Ｔｔｈ以下の場合に、粒状性のみを考慮することに限定されず、スジの評価値をも考慮しても評価してもよい。 In the present embodiment, the threshold Tth at which stripes are visually recognized is set to 0.3. However, the threshold value Tth differs depending on the recording medium, ink, and halftone. Further, the weighting parameter for each evaluation value can be freely changed by the user according to the recording medium, the recording apparatus, the elapsed time, and the required image quality. Further, when the overall evaluation value T is equal to or less than the threshold value Tth, the evaluation is not limited to considering only the graininess, and the evaluation may be performed even considering the evaluation value of streaks.
＜フェザリングに関する情報の入力方法（１）＞
フェザリングに関する情報として、ドットの歪データを図１０のステップＳ４２において入力することができる。その歪データは、インクドットに関する情報の１つである。図１５に、ドットの歪データの具体例を示す。この歪データは、異なる記録媒体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに形成したインクドットのにじみを光学顕微鏡によって観察した結果に基づくものである。本例では、シミュレーションの計算速度を向上させるために、ブラック（ｂｋ）などの単色のインクドットの歪データを用いた。しかし、歪データとして、グレーあるいは色情報をもつＲＧＢデータを用いてもよい。フェザリングによるドットにじみは、あらゆる方向にランダムに起こる現象であるため、歪データを反映させたシミュレーションにおいては、ドットの重心を中心として、ドットの歪をランダムに回転させる。
<Feeding information input method (1)>
As information relating to feathering, dot distortion data can be input in step S42 of FIG. The distortion data is one piece of information regarding ink dots. FIG. 15 shows a specific example of dot distortion data. This distortion data is based on the result of observing bleeding of ink dots formed on different recording media A, B, C, and D with an optical microscope. In this example, in order to improve the calculation speed of the simulation, distortion data of monochrome ink dots such as black (bk) is used. However, RGB data having gray or color information may be used as the distortion data. Since dot bleeding due to feathering is a phenomenon that occurs randomly in all directions, in the simulation reflecting the distortion data, the dot distortion is randomly rotated around the center of gravity of the dot.
＜フェザリングに関する情報の入力方法（２）＞
フェザリングに関する情報は、記録媒体毎の着弾ばらつきデータとして、図１０のステップ４３において入力することもできる。記録媒体毎のフェザリングを記録媒体毎の着弾ばらつきデータに反映させることにより、それらのフェザリングを再現することができる。
<Feeding information input method (2)>
Information relating to feathering can also be input in step 43 of FIG. 10 as landing variation data for each recording medium. By reflecting the feathering for each recording medium in the landing variation data for each recording medium, the feathering can be reproduced.
＜ドットの測定＞
フェザリングを考慮したシミュレーションにおいては、図１６（ａ）のような７つのパラメータを入力する。それらのパラメータを求めるために、次のようにドットを測定する。
<Dot measurement>
In the simulation considering the feathering, seven parameters as shown in FIG. In order to obtain these parameters, the dots are measured as follows.
測定対象の記録画像は、実際に使用する記録媒体に、記録装置を用いて測定パターンを記録したものである。図１６（ｂ）のように、記録装置に搭載されている記録ヘッド２の吐出口２００からインク滴を吐出させて、記録媒体上にドットＤを形成することにより測定パターンを記録する。図１６（ｂ）においては、模擬的に、吐出口２００に対応するノズルの１つによって、イベント数ｍに対応するｍ個のドットＤが形成されている。図において、ドットＤは略真円で表されている。しかし、実際に記録媒体に形成されるドットＤには、図１５のように、記録媒体の種類に応じた種々の形状のフェザリングが生じる。 The recorded image to be measured is obtained by recording a measurement pattern on a recording medium that is actually used by using a recording device. As shown in FIG. 16B, the measurement pattern is recorded by ejecting ink droplets from the ejection port 200 of the recording head 2 mounted on the recording apparatus to form dots D on the recording medium. In FIG. 16B, m dots D corresponding to the number of events m are formed by one of the nozzles corresponding to the ejection port 200 in a simulated manner. In the figure, the dot D is represented by a substantially perfect circle. However, as shown in FIG. 15, the dots D actually formed on the recording medium are feathered in various shapes depending on the type of the recording medium.
図１６（ｂ）のように、ｎ個のノズルのそれぞれによって、イベント数ｍに対応するｍ個のドットを形成する。そして、このような測定パターンの記録結果から、Ｘ方向（記録媒体の搬送方向）におけるドットの理想着弾位置に対して、ドットＤの形成位置がずれる量を（以下、「Ｘヨレ」という）を計測する。同様に、Ｙ方向（ノズルの配列方向）におけるドットの理想着弾位置に対して、ドットＤの形成位置がずれる量（以下、「Ｙヨレ」という）を計測する。このように、記録媒体上のＸ，Ｙ座標上におけるＸ軸方向のドットのずれ量（Ｘヨレ）と、Ｙ軸方向のドットのずれ量（Ｙヨレ）と、を計測する。さらに、それぞれのドットＤの径（以下、「ドット径」という）を計測する。これらのＸヨレ、Ｙヨレ、ドット径は、種々の画像処理方法用いて計測することができる。本例においては、ドットが形成された画像の読み取りデータを２値化して、その２値画像におけるドットＤの重心位置座標と、そのドットＤの理想の重心位置座標と、のズレ量をＸヨレおよびＹヨレとした。また、その２値画像におけるドットＤの形状を真円に換算し、その真円の直径をドット径とした。 As shown in FIG. 16B, m dots corresponding to the number of events m are formed by each of the n nozzles. Then, from the recording result of such a measurement pattern, the amount by which the formation position of the dot D is displaced from the ideal landing position of the dot in the X direction (recording medium conveyance direction) (hereinafter referred to as “X deflection”) is calculated. measure. Similarly, an amount of displacement of the dot D formation position (hereinafter referred to as “Y deflection”) with respect to the ideal landing position of the dot in the Y direction (nozzle arrangement direction) is measured. In this way, the amount of dot displacement (X deflection) in the X-axis direction on the X and Y coordinates on the recording medium and the amount of dot displacement (Y deflection) in the Y-axis direction are measured. Further, the diameter of each dot D (hereinafter referred to as “dot diameter”) is measured. These X deflection, Y deflection, and dot diameter can be measured using various image processing methods. In this example, the read data of the image in which the dot is formed is binarized, and the deviation amount between the center of gravity position coordinate of the dot D and the ideal center of gravity position coordinate of the dot D is X deviation. And Y Yore. Further, the shape of the dot D in the binary image was converted to a perfect circle, and the diameter of the perfect circle was taken as the dot diameter.
このように、イベント１からイベントｍまでのｍ個のイベントにおいて、１番目からｎ番目のｎ個のノズルによって、（ｎ×ｍ）のドットを形成する。図１７は、このように形成されたドットについて、Ｘヨレ、Ｙヨレ、およびドット径の測定結果をまとめた表である。つまり、ｎ（ノズル）×ｍ（イベント）分のデータが測定される。その測定のためには、例えば、ＣＣＤカメラなどのエリアスキャナ或いはラインスキャナを記録装置に搭載して、図１６（ｂ）のような測定パターンの記録結果を読み取る。そして、その読み取り画像を画像処理することにより、ドットの着弾位置の理想位置からのズレ（Ｘヨレ，Ｙヨレ）とドット径を算出することができる。ｎ（ノズル）×ｍ（イベント）分の記録領域はｎ（ノズル）に対応するドットが形成される所定領域であり、この所定領域内のドットに関する測定値のばらつきが、ｎ（ノズル）に対応するドットのゆらぎとなる。また、１つのノズルに対応するドットに関しては、そのドットの測定値のばらつきを算出するための領域は、ｍ（イベント）分の領域となる。 In this way, in m events from event 1 to event m, (n × m) dots are formed by the first to nth n nozzles. FIG. 17 is a table summarizing the measurement results of X deflection, Y deflection, and dot diameter for the dots formed in this way. That is, data for n (nozzles) × m (events) is measured. For the measurement, for example, an area scanner such as a CCD camera or a line scanner is mounted on the recording apparatus, and the recording result of the measurement pattern as shown in FIG. Then, by performing image processing on the read image, it is possible to calculate the deviation (X deflection, Y deflection) from the ideal position of the dot landing position and the dot diameter. The recording area for n (nozzles) × m (event) is a predetermined area where dots corresponding to n (nozzles) are formed, and the variation in the measured values for the dots in this predetermined area corresponds to n (nozzles). Dot fluctuates. For the dot corresponding to one nozzle, the area for calculating the variation in the measured value of that dot is an area for m (event).
＜パラメータの計算方法＞
フェザリングを考慮したシミュレーションにおいては、図１６（ａ）のような７つのパラメータ（Ｘヨレ，Ｙヨレ，Ｘゆらぎ，Ｙゆらぎ，平均ドット径，ドット径ゆらぎ，ノズルばらつき）を用いる。これらのパラメータは、上述したＸヨレ、Ｙヨレ、およびドット径の測定結果から算出する。本例では、下式１１のような一般的な統計処理の公式から求められる「平均値」や「標準偏差」によって、それぞれのパラメータを定義する。
<Parameter calculation method>
In the simulation considering feathering, seven parameters (X deflection, Y deflection, X fluctuation, Y fluctuation, average dot diameter, dot diameter fluctuation, nozzle variation) as shown in FIG. These parameters are calculated from the measurement results of the X deflection, Y deflection, and dot diameter described above. In this example, each parameter is defined by an “average value” or “standard deviation” obtained from a general statistical processing formula such as the following Expression 11.
Ａｖｅ：平均値
σ：標準偏差
Ｎ：サンプリング個数（測定ノズル数）
次に、７つのパラメータ（Ｘヨレ，Ｙヨレ，Ｘゆらぎ，Ｙゆらぎ，平均ドット径，ドット径ゆらぎ，ノズルばらつき）のそれぞれの計算式について説明する。このようなパラメータを用いてシミュレーションした結果は、前述したように画質評価の対象となる。
Ave: Average value σ: Standard deviation N: Number of samples (number of measurement nozzles)
Next, calculation formulas for each of the seven parameters (X deflection, Y deflection, X fluctuation, Y fluctuation, average dot diameter, dot diameter fluctuation, nozzle variation) will be described. The result of the simulation using such parameters is subject to image quality evaluation as described above.
＜Ｘヨレの計算方法＞
下式１２は、Ｘヨレの計算式を示す。
<Calculation method of X twist>
The following formula 12 shows the calculation formula of X twist.
ｎ：測定ノズル数
ｍ：測定イベント数
式１２によって、図１７のｎ×ｍ個の実測のＸヨレから、その平均値Ａｖｅ−ｘａｌｌを求めて、最終的に、標準偏差値としてのＸヨレを算出する。
n: Number of measurement nozzles m: Number of measurement events According to Equation 12, the average value Ave-xall is obtained from the n × m actually measured X deviations in FIG. calculate.
＜Ｙヨレの計算方法＞
Ｘヨレと同様に、下式１３によって、標準偏差値としてのＹヨレを算出する。Ｙnzl,eventは、図１７における実測のＹヨレに相当する。
<Calculation method of Y twist>
Similarly to X deflection, Y deflection as a standard deviation value is calculated by the following equation 13. Y nzl, event corresponds to the measured Y twist in FIG.
＜Ｘゆらぎの計算方法＞
下式１４は、Ｘゆらぎの計算式である。Ｘeventは、図１７における各ノズルに関するｍ個のＸヨレに相当する。
<Calculation method of X fluctuation>
The following formula 14 is a formula for calculating X fluctuation. X event corresponds to m X twists for each nozzle in FIG.
Ｘゆらぎは、ノズル毎のｍイベント内におけるＸヨレのばらつき（標準偏差）をｎノズル分の平均値としたものである。すなわち、先ずは、ノズル毎に、ｍイベント内におけるＸヨレの平均値Ａｖｅnzlを計算し、次に、ノズル毎にｍイベント内におけるＸヨレのばらつき（標準偏差）σnzlを計算し、最後に、ｎノズル分のσnzlの平均値を求めて、これをＸゆらぎとする。 The X fluctuation is an average value for n nozzles, which is a variation (standard deviation) of X deflection in m events for each nozzle. That is, first, the average value Ave nzl of X deflection within m events is calculated for each nozzle, then the variation (standard deviation) σ nzl of X deflection within m events is calculated for each nozzle, and finally Then, an average value of σ nzl for n nozzles is obtained, and this is set as X fluctuation.
＜Ｙゆらぎの計算方法＞
下式１５は、Ｙゆらぎの計算式であり、その求め方はＸゆらぎと同様である。Ｙeventは、図１７における各ノズルのｍ個のＹヨレに相当する。
<Calculation method of Y fluctuation>
The following equation 15 is a calculation formula for Y fluctuation, and the method for obtaining it is the same as that for X fluctuation. Y event corresponds to m Y deflections of each nozzle in FIG.
＜平均ドット径の計算方法＞
下式１６は、平均ドット径（Ｄｏｔ Ｄｉａｍｅｔｅｒ）の計算式である。この平均ドット径は、ｎ×ｍ個のドット径の測定データの平均値である。
<Calculation method of average dot diameter>
The following formula 16 is a formula for calculating an average dot diameter (Dot Diameter). This average dot diameter is an average value of the measurement data of n × m dot diameters.
Ｄｏｔnzl,eventは、図１７におけるドット径に相当する。 Dot nzl, event corresponds to the dot diameter in FIG.
＜ドットゆらぎの計算方法＞
下式１７は、ドット径ゆらぎの計算式である。ｄｏｔeventは、図１７における各ノズルのｍ個のドット径に相当する。
<Dot fluctuation calculation method>
The following Expression 17 is a calculation formula for dot diameter fluctuation. The dot event corresponds to m dot diameters of each nozzle in FIG.
同一ノズルのｍイベント分のドット径のデータから平均値Ａｖｅnzlを計算してから、ｍイベント内のドット径のばらつき（標準偏差）σnzlを求める。最後に、ｎノズル分のσnzlから平均値を求めて、それをドット径ゆらぎとする。 After calculating the average value Ave nzl from the dot diameter data for m events of the same nozzle, the dot diameter variation (standard deviation) σ nzl within the m event is obtained. Finally, an average value is obtained from σ nzl for n nozzles, and is used as dot diameter fluctuation.
＜ノズルばらつきの計算方法＞
下式１８は、ノズルばらつきの計算式である。
<Nozzle variation calculation method>
The following formula 18 is a formula for calculating nozzle variation.
ノズルばらつきは、実測したｎノズル間の平均ドット径のばらつき（標準偏差）を意味する。 The nozzle variation means the variation (standard deviation) of the average dot diameter between the actually measured n nozzles.
＜パラメータとフェザリングとの関係＞
記録ヘッドの各ノズルから吐出されるインク滴は、同一ノズルから吐出されたものであれば、本来、そのノズルの電気的あるいは機械的な特性によって吐出方向と吐出量が決定される。このような関係は、本来、使用する記録媒体の種類に依存しない。例えば、インクジェット記録用の専用紙などにおいては、インクによって形成されるドットは略真円となり、Ｘヨレ、Ｙヨレ、およびドット径の値はｍ個のイベント内において安定する。しかし、それらは、大きなフェザリングが生じる普通紙においては安定しない。本実施形態においては、パラメータとしてのゆらぎ（Ｘゆらぎ，Ｙゆらぎ，ドット径ゆらぎ）によって、フェザリングの発生の程度の違いを表現する。
<Relationship between parameters and feathering>
If the ink droplets ejected from each nozzle of the recording head are ejected from the same nozzle, the ejection direction and the ejection amount are originally determined by the electrical or mechanical characteristics of the nozzle. Such a relationship does not depend on the type of recording medium used. For example, in dedicated paper for inkjet recording, the dots formed by ink are substantially perfect circles, and the values of X twist, Y twist, and dot diameter are stable in m events. However, they are not stable on plain paper where large feathering occurs. In the present embodiment, the difference in the degree of occurrence of feathering is expressed by fluctuations (X fluctuation, Y fluctuation, dot diameter fluctuation) as parameters.
＜パラメータとシミュレーションとの関係＞
平均ドット径を除くＸヨレ，Ｙヨレのパラメータは、標準偏差としてシミュレーションシステムに入力される。シミュレーションのプログラムによって、入力された標準偏差を用いてノズル毎に与えるＸヨレとＹヨレを算出する。
<Relationship between parameters and simulation>
The X deviation and Y deviation parameters excluding the average dot diameter are input to the simulation system as standard deviations. The X deflection and Y deflection given to each nozzle are calculated using the input standard deviation by the simulation program.
例えば、２５６ノズルを使用して６００ｄｐｉの解像度で記録する画像をシミュレーションした場合を想定する。この場合には、標準偏差値として与えられたＸヨレとＹヨレから、計算ソフトのＥｘｃｅｌ（商標）のランダム関数を用いて、その与えられた標準偏差になるようなＸヨレとＹヨレの２５６ノズル分の正規分布データを作成する。このデータをノズル毎のＸヨレおよびＹヨレとして用いる。また、イベント毎のゆらぎに関しては、同様に与えられたＸゆらぎ，Ｙゆらぎの標準偏差値を用いてイベント毎にゆらぎを発生させる。そして、そのゆらぎの値を、先に求めたノズル毎のＸヨレとＹヨレの値に加算することによって、最終的なドットの着弾位置を求める。 For example, it is assumed that an image to be recorded at a resolution of 600 dpi using 256 nozzles is simulated. In this case, using the random function of the calculation software Excel (trademark) from the X deviation and Y deviation given as the standard deviation value, the 256 of the X deviation and the Y deviation that will be the given standard deviation. Create normal distribution data for nozzles. This data is used as the X deflection and Y deflection for each nozzle. As for the fluctuation for each event, the fluctuation is generated for each event using the standard deviation value of the X fluctuation and the Y fluctuation given in the same manner. Then, the final dot landing position is obtained by adding the fluctuation value to the previously obtained X deflection and Y deflection values for each nozzle.
また、ノズル毎のドット径としては、先ず、シミュレーションに使用する２５６ノズル全てに対して平均ドット径の値を与え、入力したノズルばらつきの値を標準偏差としてもつように、各ノズルのドット径をばらつかせる。但し、平均値は入力した平均ドット径が保たれる。また、ノズル毎のドット径ゆらぎについては、Ｘゆらぎ、Ｙゆらぎと同様に、イベント毎にゆらぎを与えてドット径を変化させる。 Also, as the dot diameter for each nozzle, first, the average dot diameter value is given to all 256 nozzles used in the simulation, and the dot diameter of each nozzle is set so as to have the input nozzle variation value as a standard deviation. To disperse. However, the average value is the same as the input average dot diameter. As for the dot diameter fluctuation for each nozzle, similarly to the X fluctuation and the Y fluctuation, the fluctuation is given for each event to change the dot diameter.
本例では、Ｘヨレ、Ｙヨレ、ノズル毎のドット径は、予め、計算ソフトのＥｘｃｅｌ（商標）がもつランダム関数機能を用いてノズル毎に算出する。その他のＸゆらぎ、Ｙゆらぎ、ドット径ゆらぎは、シミュレーションプログラムによって、関数を用いた計算を実行することにより算出する。但し、これらの算出方法は限定されず、全ての計算をプログラムによって行ってもよい。 In this example, the dot diameter for each of the X deflection, the Y deflection, and the nozzle is calculated in advance for each nozzle by using a random function function possessed by calculation software Excel (trademark). Other X fluctuations, Y fluctuations, and dot diameter fluctuations are calculated by executing calculations using functions by a simulation program. However, these calculation methods are not limited, and all calculations may be performed by a program.
＜「ゆらぎ」のパラメータ＞
次に「ゆらぎ」のパラメータについて説明する。図１８は、シミュレーションした結果としての出力画像（シミュレーション画像）のイメージ図であり、ドットの形状は略真円としている。図１８（ａ）においては、各ノズルに対応するドットの径は略同一としている。つまり、ノズルばらつきは、ゼロとしている。各ドットにＸヨレ、およびＹヨレがなくて、理想的な位置に形成された場合には、図１８（ａ）のように、シミュレーション画像にはスジなどは現れない。
<"Fluctuation"parameters>
Next, the “fluctuation” parameter will be described. FIG. 18 is an image diagram of an output image (simulation image) as a result of simulation, and the shape of the dots is a substantially perfect circle. In FIG. 18A, the diameters of dots corresponding to the nozzles are substantially the same. That is, nozzle variation is zero. When each dot has no X and Y deflections and is formed at an ideal position, no streaks appear in the simulation image as shown in FIG.
一方、あるノズルにＹヨレが発生した場合、フェザリングの小さい普通紙などの記録媒体においては、図１８（ｂ）のように、そのＹヨレに対応する位置にドットがずれて形成されて、スジが目立つ。つまり、フェザリングが小さくて、Ｘゆらぎ、およびＹゆらぎが小さい値であるため、部分Ｐａ，Ｐｂに、Ｙヨレの影響によるスジが目立つ。これに対して、フェザリングが大きな紙などの記録媒体においては、Ｘゆらぎ、およびＹゆらぎが大きいために、図１８（ｃ）のように、同一ノズルによって形成されるドットは、その着弾位置がイベント毎に変化することになる。この結果、部分Ｐａ，Ｐｂのスジが目立たなくなる。図１８（ｃ）に対して、さらに、ドット径ゆらぎを考慮することにより、図１８（ｃ）のように、イベント毎に各ノズルに対応するドットの径が変化する。これにより、部分Ｐａ，Ｐｂのスジがより目立たなくなる。 On the other hand, when Y deflection occurs in a certain nozzle, dots are formed at positions corresponding to the Y deflection on a recording medium such as plain paper with small feathering as shown in FIG. Lines stand out. That is, since feathering is small and X fluctuation and Y fluctuation are small values, streaks due to the influence of Y deflection are conspicuous in the portions Pa and Pb. On the other hand, in a recording medium such as paper with large feathering, X fluctuation and Y fluctuation are large, so that dots formed by the same nozzle as shown in FIG. It will change from event to event. As a result, the stripes of the portions Pa and Pb are not noticeable. Further, by considering the dot diameter fluctuation in FIG. 18C, the diameter of the dot corresponding to each nozzle changes for each event as shown in FIG. 18C. As a result, the stripes of the portions Pa and Pb are less noticeable.
このようなシミュレーション画像におけるフェザリングの大きさ起因するスジの見え方は、フェザリングの大きさが異なる記録媒体に画像を実際に記録したときのスジの見え方と一致する。すなわち、実際に、異なる種類の記録媒体に画像を記録した場合、記録媒体によってスジの見え方が異なり、フェザリングが大きい紙、つまりインクがにじみやすい紙を使用した方がスジは目立たなくなる。 The appearance of streaks due to the size of feathering in such a simulation image matches the appearance of streaks when images are actually recorded on recording media having different feathering sizes. That is, when images are actually recorded on different types of recording media, the appearance of streaks differs depending on the recording medium, and streaks are less noticeable when using paper with large feathering, that is, paper with which ink tends to bleed.
＜シミュレーションの具体例＞
本発明者らは、ノズル数ｎを４０、イベント数ｍを３０程度としてドットを形成し、それらのドットの実測値から前述した７つのパラメータを計算し、それらの値を、２５６ノズルを使用するシミュレーションに用いた。その結果を図１９に示す。より具体的には、フェザリングの形態が異なる１３種類の普通紙（普通紙ＡからＭ）のそれぞれについて、先述した７つのパラメータを取得した。そして、それらのパラメータを入力して、それぞれの普通紙に対して３種類の異なる濃度の画像を記録した状況をシミュレートし、そのシミュレート画像におけるスジを定量評価した。一方、それぞれの普通紙に３種類の異なる濃度の画像を実際に記録し、その実記録画像におけるスジを定量評価した。両者の定量評価の値は、図１９のような関係となった。図１９には、合計３９点がプロットされており、両者の定量評価の値に高い相関があることが分かった。このことは、シミュレーションを想定する２５６ノズルの全てに関して実測データを取得する必要はなく、代表する４０ノズル程度の実測データからパラメータを算出することによって、高精度のシミュレーションが可能なことを意味する。
<Specific examples of simulation>
The present inventors form dots by setting the number of nozzles n to 40 and the number of events m to about 30, and calculate the seven parameters described above from the measured values of those dots, and use these values for 256 nozzles. Used for simulation. The result is shown in FIG. More specifically, the seven parameters described above were obtained for each of 13 types of plain papers (plain papers A to M) having different forms of feathering. Then, these parameters were input to simulate the situation in which three different density images were recorded on each plain paper, and the streaks in the simulated image were quantitatively evaluated. On the other hand, three different density images were actually recorded on each plain paper, and the streaks in the actual recorded images were quantitatively evaluated. The values of both quantitative evaluations have a relationship as shown in FIG. In FIG. 19, a total of 39 points are plotted, and it has been found that there is a high correlation between the quantitative evaluation values of both. This means that it is not necessary to acquire actual measurement data for all 256 nozzles assumed to be simulated, and it is possible to perform highly accurate simulation by calculating parameters from representative actual measurement data of about 40 nozzles.
（第２の実施形態）
本実施形態では、フェザリングの形態に応じて記録媒体を複数のグループに分け、それぞれのグループに対して、大，中，小の打ち込み比率が異なるテーブルを割り当てる。
(Second Embodiment)
In the present embodiment, the recording medium is divided into a plurality of groups according to the form of feathering, and tables with different large, medium, and small driving ratios are assigned to each group.
グループ分けを数値化する方法としては、次のような第１，第２，第３の方法がある。 As a method for digitizing the grouping, there are the following first, second and third methods.
＜第１の方法（重心モーメント）＞
フェザリングは、図１５を用いて説明したようにドットの歪みで表すことができ、その歪は、重心モーメントによって数値化できる。
その重心モーメントは、図１５のようなドットについて、ドットを構成する各画素の濃度から求めた重心位置と、そのドットが着弾すべき理想位置と、の距離をもとめ、各画像の濃度の合計値をかけたものである。この値が大きいほどフェザリングの影響が大きいと考えることができる。図２７に、この結果を示す。重心モーメントとスジの間に大きな相関があることがわかる。
<First method (center of gravity moment)>
Feathering can be represented by dot distortion as described with reference to FIG. 15, and the distortion can be quantified by the centroid moment.
The center-of-gravity moment is obtained by calculating the distance between the center-of-gravity position obtained from the density of each pixel constituting the dot and the ideal position where the dot should land for the dot as shown in FIG. It is a thing multiplied. It can be considered that the larger the value, the greater the influence of feathering. FIG. 27 shows the result. It can be seen that there is a large correlation between the center of gravity moment and the streak.
＜第２の方法（Ｘゆらぎ，Ｙゆらぎ）＞
Ｘゆらぎ、およびＹゆらぎは、図１８を用いて説明したように、フェザリングと高い相関をもっている。図２０に、その相関の一例を示す図である。図２０の横軸は、Ｘゆらぎ（μｍ）であり、その縦軸は、スジ評価値（大きい場合はスジが目立ち、小さい場合はスジが目立たない）であり、それらは高い相関がある。すなわち、Ｘゆらぎが大きい記録媒体、つまりフェザリングの影響が大きい記録媒体の場合には、スジが目立たなくなる。逆に、Ｘゆらぎが小さい記録媒体、つまりフェザリングの影響が小さい記録媒体の場合には、スジが目立つことになる。図２１は、Ｙゆらぎとスジ評価値の相関の一例を示す図である。Ｙゆらぎとスジ評価値との間にも同様に高い相関がある。したがって、Ｘゆらぎ，Ｙゆらぎによってフェザリングを数値化して、記録媒体を複数のグループに分けることができる。つまり、複数種の記録媒体に記録された画像の測定値を評価し、その測定値評価の結果に基づいて、それらの記録媒体をグループ分けすることができる。
<Second method (X fluctuation, Y fluctuation)>
X fluctuation and Y fluctuation have a high correlation with feathering as described with reference to FIG. FIG. 20 is a diagram illustrating an example of the correlation. The horizontal axis in FIG. 20 is the X fluctuation (μm), and the vertical axis is the streak evaluation value (when it is large, streaks are conspicuous and when it is small, streaks are not conspicuous), which are highly correlated. That is, in the case of a recording medium having a large X fluctuation, that is, a recording medium having a large influence of feathering, the streak is not noticeable. On the contrary, streaks are noticeable in a recording medium with small X fluctuation, that is, a recording medium with little influence of feathering. FIG. 21 is a diagram illustrating an example of the correlation between the Y fluctuation and the streak evaluation value. Similarly, there is a high correlation between the Y fluctuation and the streak evaluation value. Therefore, the recording medium can be divided into a plurality of groups by digitizing the feathering based on the X fluctuation and the Y fluctuation. That is, it is possible to evaluate the measurement values of images recorded on a plurality of types of recording media, and group the recording media based on the results of the measurement value evaluation.
＜第３の方法（シミュレーション）＞
前述した第１の実施形態において、異なる記録媒体について大，中，小ドットの混合比率を最適化した後、それらの混合比率のプロファイルから、フェザリングの程度に応じて記録媒体を複数のグループに分けることができる。図２２および図２３は、第１の実施形態において、６つの異なる記録媒体について最適化した混合比率を示し、図２２（ａ），（ｂ），（ｃ）、図２３（ａ），（ｂ），（ｃ）は、フェザリングの程度が少ない順である。これらの図の横軸は濃度、縦軸は、大，中，小ドットのそれぞれの混合比率である。これら図から、図２２（ａ）における記録媒体はフェザリングの程度が小さいもの、プロファイルが似ている図２２（ｂ），（ｃ）における記録媒体は、フェザリングの程度が中のものとしてグループ分けすることができる。また、プロファイルが似ている図２３（ａ），（ｂ），（ｃ）における記録媒体は、フェザリングの程度が大のものとして、同一グループに分けすることができる。
<Third method (simulation)>
In the first embodiment described above, after optimizing the mixing ratio of large, medium, and small dots for different recording media, the recording medium is divided into a plurality of groups according to the degree of feathering from the profile of the mixing ratio. Can be divided. 22 and 23 show mixing ratios optimized for six different recording media in the first embodiment, and FIGS. 22 (a), (b), (c), FIGS. 23 (a), (b). ) And (c) are in the order of less feathering. In these figures, the horizontal axis represents density, and the vertical axis represents the mixing ratio of large, medium and small dots. From these figures, the recording medium in FIG. 22 (a) has a small degree of feathering, and the recording mediums in FIGS. 22 (b) and 22 (c) having similar profiles have a medium degree of feathering. Can be divided. Further, the recording media in FIGS. 23A, 23B, and 23C having similar profiles can be divided into the same group, assuming that the degree of feathering is large.
第２および第３の方法の説明から明らかなように、フェザリングの程度が大きい記録媒体は、スジが発生しにくく、結果として、より小さなドットを用いることが可能である。一方、フェザリングの程度が小さい記録媒体は、スジが見えやすいため、より大きなドットを用いることによってスジを目立たなくすることができる。 As is apparent from the description of the second and third methods, the recording medium having a large degree of feathering is less likely to cause streaks, and as a result, smaller dots can be used. On the other hand, since a streak is easy to see on a recording medium with a small degree of feathering, streaks can be made inconspicuous by using larger dots.
（第３の実施形態）
上述した第１および第２の実施形態においては、大きさの異なるドットによって画像を記録する場合に、フェザリングを考慮したシミュレーションによってドットの最適な混合比率を選択し、その混合比率を実現するためのディザテーブルを作成する。しかし、画像を形成するドットは、必ずしも異なる大きさのものでなくてもよい。
(Third embodiment)
In the first and second embodiments described above, when an image is recorded with dots of different sizes, an optimum mixing ratio of dots is selected by simulation considering feathering, and the mixing ratio is realized. Create a dither table. However, the dots forming the image are not necessarily different in size.
本実施形態は、ドットの大きさの如何に拘らず、フェザリングを考慮したシミュレーションを実行して、フェザリングの影響を反映したシミュレーション画像を生成する場合の適用例である。当然ながら、同じ大きさのドットによって画像を記録する場合を含み、また、フェザリングの影響を反映したシミュレーション画像の活用の目的は問わない。 The present embodiment is an application example in the case where a simulation image that reflects the influence of feathering is generated by executing a simulation considering feathering regardless of the size of the dots. Needless to say, the purpose of using the simulation image reflecting the influence of feathering is not limited, including the case of recording an image with dots of the same size.
図２４は、本実施形態におけるシミュレーションを説明するためのフローチャートである。本実施形態におけるシミュレーションは、前述した実施形態と同様に実行される。 FIG. 24 is a flowchart for explaining simulation in the present embodiment. The simulation in the present embodiment is executed in the same manner as in the above-described embodiment.
まず、測定パターンの記録画像から、前述した７つのパラメータの算出に必要な測定値（Ｘヨレ，Ｙヨレ，ドット径）を取得する（ステップＳ５１）。次に、前述した実施形態と同様に、それらの測定値と式１２から１８に基づいて、７つのパラメータ、つまりＸヨレ，Ｙヨレ，Ｘゆらぎ，Ｙゆらぎ，平均ドット径，ドット径ゆらぎ，ノズルばらつきを算出する（ステップＳ５２）。次に、前述した実施形態と同様に、それらのパラメータを用いてフェザリングを考慮したシミュレーションを実行する（ステップＳ５３）。 First, from the recorded image of the measurement pattern, the measurement values (X deflection, Y deflection, dot diameter) necessary for calculating the seven parameters described above are acquired (step S51). Next, in the same manner as in the above-described embodiment, based on these measured values and Expressions 12 to 18, seven parameters, that is, X deflection, Y deflection, X fluctuation, Y fluctuation, average dot diameter, dot diameter fluctuation, nozzle The variation is calculated (step S52). Next, similarly to the above-described embodiment, a simulation considering feathering is executed using these parameters (step S53).
図２５は、本実施形態におけるシミュレーションシステムの説明図である。 FIG. 25 is an explanatory diagram of a simulation system in the present embodiment.
本実施形態においては、記録装置の外部の測定器９０８を用いて、測定パターンの記録画像におけるＸヨレ，Ｙヨレ，ドット径を測定し、さらに、それらの測定値に基づいて前述した７つのパラメータを計算する。前者の測定機能および後者の計算機能は、記録装置がもっていてもよい。計算されたパラメータは、オペレータからユーザーインターフェース９０３を通して、シミュレーションシステムに入力される。シミュレーション対象の元画像９０１は、同様に、ユーザーインターフェース９０３を通して入力されてから、画像データ変換部９０５によって、ノズル情報、着弾データ、ドット径データ、吐出順番等、記録に必要なデータに変換された後、格納される。オペレータによって入力されたパラメータは入力パラメータ記憶部９０７に記憶される。 In the present embodiment, the measurement device 908 outside the recording apparatus is used to measure the X deflection, Y deflection, and dot diameter in the recorded image of the measurement pattern, and further, the seven parameters described above based on these measured values. Calculate The former measurement function and the latter calculation function may be provided by a recording device. The calculated parameters are input from the operator through the user interface 903 to the simulation system. Similarly, the original image 901 to be simulated is input through the user interface 903 and then converted into data necessary for recording, such as nozzle information, landing data, dot diameter data, and ejection order, by the image data conversion unit 905. After stored. Parameters input by the operator are stored in the input parameter storage unit 907.
その後、前述した実施形態と同様のシミュレーションを実行する。まず、インク着弾データ変換部/出力画像データ変換部９０６は、記憶部９０７に記憶されているパラメータを用いて、ノズル毎に与えるＸヨレ，Ｙヨレ，ドット径，ゆらぎ（Ｘゆらぎ，Ｙゆらぎ，ドット径ゆらぎ）を計算する。具体的には、画像データ変換部９０５に記憶されている元画像９０１のデータに、ノズル毎のＸヨレ，Ｙヨレ，ドット径，ゆらぎ（Ｘゆらぎ，Ｙゆらぎ，ドット径ゆらぎ）を反映させる。その情報に基づいて、それぞれのドットが配置されたシミュレーション画像９０２を出力する。 Thereafter, the same simulation as that of the above-described embodiment is executed. First, the ink landing data conversion unit / output image data conversion unit 906 uses the parameters stored in the storage unit 907 to provide X deflection, Y deflection, dot diameter, fluctuation (X fluctuation, Y fluctuation, Calculate dot diameter fluctuation. Specifically, X deflection, Y deflection, dot diameter, and fluctuation (X fluctuation, Y fluctuation, and dot diameter fluctuation) for each nozzle are reflected in the data of the original image 901 stored in the image data conversion unit 905. Based on the information, a simulation image 902 in which each dot is arranged is output.
（第４の実施形態）
前述した第３の実施形態においては、図２４のステップ５２にて実測したｎ×ｍの測定データから、入力パラメータとしての平均ドット径やゆらぎを算出し、それによってフェザリング状態の異なる記録媒体（普通紙など）に対するシミュレーションを実行する。このようなシミュレーションによって、前述した第１の実施形態と同様に、２５６ノズルのそれぞれに対するシミュレーションにおいて、４０ノズル程度の実測値を代表値として用いることにより、良好なシミュレーション結果を得たことができた。つまり、Ｘヨレ、Ｙヨレ、さらには、各ゆらぎを標準偏差によって与えて、外部の計算ソフトのＥｘｃｅｌ（商標）などの関数機能、またはシミュレーションのプログラムによって、ノズル毎のシミュレーション用のデータを作成する。
(Fourth embodiment)
In the third embodiment described above, the average dot diameter and fluctuation as input parameters are calculated from the n × m measurement data actually measured in step 52 in FIG. Simulation). Similar to the first embodiment described above, in such a simulation, it was possible to obtain a good simulation result by using an actual measurement value of about 40 nozzles as a representative value in the simulation for each of 256 nozzles. . In other words, X fluctuation, Y deviation, and each fluctuation are given by standard deviation, and simulation data for each nozzle is created by a function function such as an external calculation software Excel (trademark) or a simulation program. .
本実施形態においては、測定時間はかかるものの、シミュレーションを想定した全ノズル（例えば、２５６ノズル）関するデータを記録画像から実測して、それらの値から、ノズル毎の７つのパラメータを求めて、それをそのままシミュレーションに用いる。以下、その方法について説明する。 In this embodiment, although measurement time is required, data on all nozzles (for example, 256 nozzles) assumed for simulation is actually measured from the recorded image, and from these values, seven parameters for each nozzle are obtained. Are used for simulation as they are. The method will be described below.
図２６は、全ての２５６ノズルについて、前述した実施形態における図４のようなドットパターンから、３０イベント分のＸヨレ、Ｙヨレ、およびドット径を測定した結果をまとめた表である。これらの測定データから、以下の手順によって、ノズル毎に与える７つのパラメータを求める。 FIG. 26 is a table summarizing the results of measuring the X deflection, Y deflection, and dot diameter for 30 events from all the 256 nozzles from the dot pattern shown in FIG. 4 in the above-described embodiment. From these measurement data, seven parameters given for each nozzle are obtained by the following procedure.
先ず、ＸヨレとＹヨレは、各ノズルについて、３０イベントの平均値とする。 First, X twist and Y twist are the average values of 30 events for each nozzle.
Xeventは、図２６におけるノズル毎の３０イベントのそれぞれにおけるＸヨレであり、３０イベントの平均値がノズルのＸヨレnzlになる。 Xevent is the X deflection at each of the 30 events for each nozzle in FIG. 26, and the average value of the 30 events is the nozzle X deflection nzl.
ノズル毎のＸゆらぎnzlは、下式２２によって計算される。 The X fluctuation nzl for each nozzle is calculated by the following equation 22.
Ｘゆらぎnzlは、各ノズルが３０イベントの中において、どの程度のＸヨレのばらつき（標準偏差）をもっているかを表している。 X fluctuation nzl represents how much the X deviation (standard deviation) each nozzle has in 30 events.
同様に、各ノズルのＹヨレnzlおよびＹゆらぎnzlは、下式２３，２４によって計算される。 Similarly, the Y deflection nzl and Y fluctuation nzl of each nozzle are calculated by the following equations 23 and 24.
Y-eventは、図２６におけるノズル毎の３０イベントのそれぞれにおけるＹヨレであり、３０イベントの平均値がノズルのＹヨレとなる。 Y-event is the Y deviation in each of the 30 events for each nozzle in FIG. 26, and the average value of the 30 events is the Y deviation of the nozzle.
次に、各ノズルのドット径は、３０イベント分のドット径の測定値の平均値として下式２５によって計算される。 Next, the dot diameter of each nozzle is calculated by the following equation 25 as the average value of the measured values of the dot diameter for 30 events.
doteventは、図８におけるノズル毎の３０イベントのそれぞれにおけるドット径であり、３０イベントの平均値がノズルの平均ドット径となる。 The dot event is the dot diameter in each of the 30 events for each nozzle in FIG. 8, and the average value of the 30 events is the average dot diameter of the nozzle.
ドット径ゆらぎnzlは、各ノズルについて測定した３０イベントのドット径データのばらつきであり、下式２６によって計算される。 The dot diameter fluctuation nzl is a variation in the dot diameter data of 30 events measured for each nozzle, and is calculated by the following equation (26).
ノズルばらつきは、測定した２５６ノズルの平均ドット径のばらつきであるため、下式２７によって計算される。 The nozzle variation is a variation in the measured average nozzle diameter of 256 nozzles, and is calculated by the following equation (27).
このように、式２１から２７によって、２５６ノズルのそれぞれについて、7つの入力パラメータ（ノズルばらつきは、ノズル毎ではない）が決定される。前述した第３の実施形態においては、外部の測定器あるいは記録装置のシミュレーションプログラムによって与えた標準偏差から、各ノズルのＸヨレ、Ｙヨレ、ドット径、およびゆらぎ（Ｘゆらぎ，Ｙゆらぎ，トッド径ゆらぎ）を決定した。一方、本実施形態においては、計算により求めた各ノズルの標準偏差値をそのまま使用することになる。 In this manner, seven input parameters (nozzle variation is not nozzle-by-nozzle) are determined for each of the 256 nozzles using Equations 21 to 27. In the third embodiment described above, the X deviation, Y deviation, dot diameter, and fluctuation (X fluctuation, Y fluctuation, and Todd diameter) of each nozzle are calculated from the standard deviation given by the external measuring instrument or the simulation program of the recording apparatus. Fluctuation) was determined. On the other hand, in this embodiment, the standard deviation value of each nozzle obtained by calculation is used as it is.
本実施形態においては、前述した実施形態と同様に、実画像を再現するシミュレータとしては良好な結果を得ることができた。 In the present embodiment, as in the above-described embodiment, good results could be obtained as a simulator for reproducing an actual image.
（他の実施形態）
本発明は、記録媒体にインクを付与して画像を記録する種々の記録装置に対して広く適用することができ、その記録装置は、例えば、図１のようなフルラインタイプの他、いわゆるシリアルスキャンタイプなどであってよい。また、インクを付与する方式は、インクジェット記録ヘッドを用いる方式のみに特定されない。
(Other embodiments)
The present invention can be widely applied to various recording apparatuses that record an image by applying ink to a recording medium. The recording apparatus is, for example, a full line type as shown in FIG. It may be a scan type or the like. Further, the method for applying ink is not limited to the method using an ink jet recording head.
本発明の画像処理装置は、ホスト装置として構成することもでき、また、シミュレーション画像を含む画像を記録可能な記録装置と組み合わせてもよい。 The image processing apparatus of the present invention can be configured as a host apparatus, or may be combined with a recording apparatus capable of recording an image including a simulation image.
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。 The present invention supplies a program that realizes one or more functions of the above-described embodiments to a system or apparatus via a network or a storage medium, and one or more processors in a computer of the system or apparatus read and execute the program This process can be realized. It can also be realized by a circuit (for example, ASIC) that realizes one or more functions.
２ 記録ヘッド
３６ 画像処理部
３７ 記録ヘッド制御部
２００ 吐出口
Ｐ 記録媒体
Ｄ ドット
2 recording head 36 image processing unit 37 recording head control unit 200 ejection port P recording medium D dot
Claims (18)
前記複数種のドットを形成するための液体によって前記記録媒体に生じるフェザリングの形態に応じて、前記複数種のドットの混合比率を異ならせることを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus for generating image data for recording an image on a recording medium with a plurality of types of dots having different sizes,
An image processing apparatus, wherein a mixing ratio of the plurality of types of dots is varied according to a form of feathering generated in the recording medium by the liquid for forming the plurality of types of dots.
前記測定値のばらつきを前記シミュレーション画像に反映させる手段と、
を備えることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。 Obtaining means for obtaining measurement values relating to the form of feathering of the plurality of types of dots;
Means for reflecting variation in the measured value in the simulation image;
The image processing apparatus according to claim 4, further comprising:
前記測定値評価手段の評価結果に基づいて、前記複数種の記録媒体をグループ分けすることを特徴とする請求項５から１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。 A measurement value evaluation means for evaluating the measurement values for a plurality of types of recording media;
The image processing apparatus according to claim 5, wherein the plurality of types of recording media are grouped based on an evaluation result of the measurement value evaluation unit.
前記画像データに基づいて画像を記録可能な記録手段と、
を備えることを特徴とする画像記録装置。 An image processing device according to any one of claims 1 to 14,
Recording means capable of recording an image based on the image data;
An image recording apparatus comprising:
前記記録ヘッドと前記記録媒体とを相対移動させる移動手段と、
を備えることを特徴とする請求項１５に記載の画像記録装置。 A recording head capable of ejecting ink;
Moving means for relatively moving the recording head and the recording medium;
The image recording apparatus according to claim 15, further comprising:
前記複数種のドットを形成するための液体によって記録媒体に生じるフェザリングの形態に応じて、前記複数種のドットの混合比率を異ならせることを特徴とするドット混合比率の設定方法。 In order to record an image with a plurality of types of dots having different sizes, a method for setting a dot mixture ratio for setting a mixture ratio of the plurality of types of dots,
A method for setting a dot mixture ratio, wherein a mixture ratio of the plurality of types of dots is varied according to a form of feathering generated in a recording medium by the liquid for forming the plurality of types of dots.
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