JP2021122952A - 画像処理装置、網点画像生成装置、印刷システムおよび画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】印刷画像においてムラを抑制する。【解決手段】画像処理装置５は、対象領域特定部５１と、画像変換部５２とを備える。インクジェットプリンタ用の入力画像では、各位置の色が複数の色成分の濃度により表現されており、対象領域特定部５１は、一の色成分の濃度が０％である領域であり、かつ、複数の色成分に対応する複数の色のインクを利用するインクジェットプリンタにより印刷した際に印刷画像においてムラが目立ちやすい対象領域を、入力画像から特定する。画像変換部５２は、入力画像の対象領域において、当該一の色成分の濃度を０％よりも大きくしつつ複数の色成分の濃度を変更することにより、入力画像の対象領域の色を擬似色に変換した変換画像を生成する。これにより、印刷画像において対象領域におけるムラを抑制することができる。【選択図】図２

Description

本発明は、インクジェットプリンタ用の入力画像に対して処理を行う技術に関する。

従来、印刷ヘッドに設けられた複数の吐出口から、インクの微小液滴を吐出することにより、所定の基材に印刷を行うインクジェットプリンタが広く普及している。また、基材の幅全体に亘って複数の吐出口が配列された印刷ヘッドを設け、印刷ヘッドの下方を基材が一回通過することにより、基材に対して高速に印刷を行うシングルパス方式のインクジェットプリンタも、産業用印刷において用いられている。

なお、特許文献１では、多値のカラー輝度信号を、２値または多値のカラー濃度制御信号へ変換する画像処理装置が開示されている。当該装置では、カラー輝度信号の入力値を濃度出力に変換する際に、当該入力値がハイライト領域に属する場合には、第１の色に対応した濃度出力用のテーブルと第２の色に対応した濃度出力用のテーブルとの和からなるテーブルを用いて補間演算が行われる。当該入力値がハイライト領域に属さない場合には、第１の色に対応した濃度出力用のテーブルを用いて補間演算が行われる。

特開２００４−１２８９７５号公報

ところで、インクジェットプリンタでは、吐出口（例えば、ノズルプレートに設けられた吐出口）の近傍にインクのミストが付着し、インクが不適切な方向に吐出される、または、インクが吐出されない等、インク飛翔性が低下することがある。この場合、印刷画像においてスジ状のムラが生じてしまう。このようなムラは、輝度の低いインクを単色で用いて、面積の広い平網やグラデーションなどを印刷した場合に特に顕在化しやすい。なお、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）の４色で比較した場合、典型的には、Ｋの輝度が最も低く、Ｙの輝度が最も高く、ＣおよびＭの輝度はほぼ同じである。

本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、印刷画像においてムラを抑制することを目的としている。

請求項１に記載の発明は、インクジェットプリンタ用の入力画像に対して処理を行う画像処理装置であって、入力画像において各位置の色が複数の色成分の濃度により表現されており、一の色成分の濃度が０％である領域であり、かつ、前記複数の色成分に対応する複数の色のインクを利用するインクジェットプリンタにより印刷した際に印刷画像においてムラが目立ちやすい対象領域を、前記入力画像から特定する対象領域特定部と、前記入力画像の前記対象領域において、前記一の色成分の濃度を０％よりも大きくしつつ前記複数の色成分の濃度を変更することにより、前記入力画像の前記対象領域の色を擬似色に変換した変換画像を生成する画像変換部とを備える。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像処理装置であって、前記対象領域特定部が特定する前記対象領域は、濃度がおよそ一定である、または、濃度が段階的に変化する領域である。

請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の画像処理装置であって、前記対象領域特定部が特定する前記対象領域は、単一の色成分が用いられる領域である。

請求項４に記載の発明は、請求項１ないし３のいずれか１つに記載の画像処理装置であって、前記入力画像における各領域の属性を示す領域属性データが、前記対象領域特定部に入力され、前記対象領域特定部が、前記領域属性データに基づいて前記対象領域を特定する。

請求項５に記載の発明は、請求項１ないし３のいずれか１つに記載の画像処理装置であって、前記対象領域特定部の少なくとも一部が、教師データ群を用いた学習により構築され、前記教師データ群が、印刷画像においてムラが目立ちやすい属性を示す一のラベルが付与された画像と、ムラが目立ちにくい属性を示す他のラベルが付与された画像とを含む。

請求項６に記載の発明は、請求項１ないし５のいずれか１つに記載の画像処理装置であって、前記入力画像の前記対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、前記変換画像の前記対象領域において前記注目色成分の濃度が０％よりも大きい。

請求項７に記載の発明は、請求項１ないし５のいずれか１つに記載の画像処理装置であって、前記入力画像の前記対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、前記変換画像の前記対象領域において前記注目色成分の濃度が０％である。

請求項８に記載の発明は、請求項１ないし７のいずれか１つに記載の画像処理装置であって、前記画像変換部が、前記対象領域の画像の種類に基づいて前記擬似色を決定する。

請求項９に記載の発明は、インクジェットプリンタにおいて用いられる網点画像を生成する網点画像生成装置であって、請求項１ないし８のいずれか１つに記載の画像処理装置と、前記画像処理装置により生成される前記変換画像の各色成分の画像に対して網掛け処理を施すことにより、前記各色成分の網点画像を生成する網掛け部とを備える。

請求項１０に記載の発明は、印刷システムであって、請求項９に記載の網点画像生成装置と、前記網点画像生成装置により生成される前記各色成分の網点画像に基づいて、基材に対してインクジェット方式にて印刷を行うインクジェットプリンタとを備える。

請求項１１に記載の発明は、インクジェットプリンタ用の入力画像に対して処理を行う画像処理方法であって、ａ）入力画像において各位置の色が複数の色成分の濃度により表現されており、一の色成分の濃度が０％である領域であり、かつ、前記複数の色成分に対応する複数の色のインクを利用するインクジェットプリンタにより印刷した際に印刷画像においてムラが目立ちやすい対象領域を、前記入力画像から特定する工程と、ｂ）前記入力画像の前記対象領域において、前記一の色成分の濃度を０％よりも大きくしつつ前記複数の色成分の濃度を変更することにより、前記入力画像の前記対象領域の色を擬似色に変換した変換画像を生成する工程とを備える。

請求項１２に記載の発明は、請求項１１に記載の画像処理方法であって、前記ａ）工程において特定される前記対象領域は、濃度がおよそ一定である、または、濃度が段階的に変化する領域である。

請求項１３に記載の発明は、請求項１１または１２に記載の画像処理方法であって、前記ａ）工程において特定される前記対象領域は、単一の色成分が用いられる領域である。

請求項１４に記載の発明は、請求項１１ないし１３のいずれか１つに記載の画像処理方法であって、前記入力画像における各領域の属性を示す領域属性データが準備され、前記ｂ）工程において、前記領域属性データに基づいて前記対象領域が特定される。

請求項１５に記載の発明は、請求項１１ないし１３のいずれか１つに記載の画像処理方法であって、前記ａ）工程において、対象領域特定部により前記対象領域が特定され、前記対象領域特定部の少なくとも一部が、教師データ群を用いた学習により構築され、前記教師データ群が、印刷画像においてムラが目立ちやすい属性を示す一のラベルが付与された画像と、ムラが目立ちにくい属性を示す他のラベルが付与された画像とを含む。

請求項１６に記載の発明は、請求項１１ないし１５のいずれか１つに記載の画像処理方法であって、前記入力画像の前記対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、前記変換画像の前記対象領域において前記注目色成分の濃度が０％よりも大きい。

請求項１７に記載の発明は、請求項１１ないし１５のいずれか１つに記載の画像処理方法であって、前記入力画像の前記対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、前記変換画像の前記対象領域において前記注目色成分の濃度が０％である。

請求項１８に記載の発明は、請求項１１ないし１７のいずれか１つに記載の画像処理方法であって、前記ｂ）工程において、前記対象領域の画像の種類に基づいて前記擬似色が決定される。

本発明によれば、印刷画像において対象領域におけるムラを抑制することができる。

印刷システムの構成を示す図である。 コンピュータが実現する機能構成を示すブロック図である。 画像を印刷する処理の流れを示す図である。 入力画像を示す図である。 画像処理装置の他の例を示すブロック図である。

図１は、本発明の一の実施の形態に係る印刷システム１の構成を示す図である。図１では、互いに直交するＸ方向、Ｙ方向およびＺ方向を矢印にて示している。典型的には、Ｚ方向は鉛直方向であるが、Ｚ方向が鉛直方向に対して傾斜してもよい。印刷システム１は、コンピュータ１１と、インクジェットプリンタ１２とを備える。コンピュータ１１は、各種演算処理を行うＣＰＵや各種情報を記憶するメモリ等を有する。コンピュータ１１が実現する機能については後述する。

インクジェットプリンタ１２は、基材９上に複数の色成分の画像を重ねて記録する画像記録装置である。図１の例では、基材９は紙またはフィルム等の連続シートである。インクジェットプリンタ１２は、吐出部２と、搬送機構３と、制御部４とを備える。制御部４は、吐出部２および搬送機構３に接続され、両者を制御する。制御部４は、例えばＣＰＵ等を有するコンピュータである。制御部４には、既述のコンピュータ１１も接続される。

搬送機構３は、複数のローラ３１と、供給部３２と、巻取部３３とを備える。供給部３２は、最も（−Ｙ）側に配置され、ロール状の基材９（供給ロール）を保持する。巻取部３３は、最も（＋Ｙ）側に配置され、ロール状の基材９（巻取ロール）を保持する。複数のローラ３１は、供給部３２と巻取部３３との間に配置される。各ローラ３１は、Ｘ方向に平行な中心軸を有する。供給部３２と巻取部３３との間において、基材９が複数のローラ３１に掛けられる。印刷システム１では、一部のローラ３１が図示省略のモータに接続されており、中心軸を中心として一定の回転速度にて回転することにより、供給部３２から巻取部３３に至る搬送経路に沿って基材９が一定速度にて移動する。

吐出部２は、搬送経路における基材９の（＋Ｚ）側に設けられる。吐出部２は、複数のヘッド２１を備える。複数のヘッド２１は、基材９の長手方向に沿って配列される。複数のヘッド２１には、互いに異なる複数の色のインクがそれぞれ供給される。各ヘッド２１では、複数の吐出口がＸ方向に配列される。搬送経路における基材９の幅方向はＸ方向に平行であり、複数の吐出口は、基材９の幅方向に沿って配列される。好ましい印刷システム１では、当該複数の吐出口は、基材９の幅全体に亘って設けられる。各ヘッド２１の複数の吐出口は、一の色のインクの微小液滴を基材９に向けて吐出する。

図１の例では、吐出部２において４個のヘッド２１がＹ方向に配列される。最も（−Ｙ）側のヘッド２１は、シアン（Ｃ）のインクを吐出する。以下、当該ヘッド２１を「Ｃのヘッド２１」と呼ぶ。他の色のインクを吐出するヘッド２１において同様である。Ｃのヘッド２１の（＋Ｙ）側に隣接するヘッド２１は、マゼンタ（Ｍ）のインクを吐出し、Ｍのヘッド２１の（＋Ｙ）側に隣接するヘッド２１は、イエロー（Ｙ）のインクを吐出する。最も（＋Ｙ）側のヘッド２１は、ブラック（Ｋ）のインクを吐出する。これらのヘッド２１の配列順序は、適宜変更されてよい。以下の説明では、印刷システム１が、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋのヘッド２１を有するものとするが、印刷システム１では、後述の入力画像に合わせて他の色のヘッド２１が用いられてもよい。

図２は、コンピュータ１１が実現する機能構成を示すブロック図である。印刷システム１では、コンピュータ１１が所定のプログラムを実行することにより、図２中の画像処理装置５および網掛け部６の機能が実現される。画像処理装置５および網掛け部６の一部または全部が、専用の電気的回路により実現されてもよい。図２では、インクジェットプリンタ１２の制御部４も図示している。

画像処理装置５は、外部から入力される入力画像に対して所定の処理を行う。画像処理装置５は、対象領域特定部５１と、画像変換部５２とを備える。対象領域特定部５１は、入力画像から後述の対象領域を特定する。画像変換部５２は、入力画像における対象領域の色を変換して変換画像を生成する。網掛け部６は、変換画像からインクジェットプリンタ１２において利用される網点画像を生成する。

次に、印刷システム１が画像を印刷する処理について図３を参照しつつ説明する。印刷システム１が基材９上に画像を印刷する際には、まず、インクジェットプリンタ１２用の入力画像データ８１が準備される（ステップＳ１１）。入力画像データ８１は、多色の入力画像を示す画像データである。入力画像では、各位置（画素）の色が複数の色成分の濃度により表現されており、例えば、各色成分の濃度は８ｂｉｔ（０〜２５５）にて表される。以下の説明では、入力画像の各位置が、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの色成分により表現されるものとするが、２以上の色成分の他の組み合わせにより表現されてもよい。

図４は、入力画像データ８１が示す入力画像７を示す図である。入力画像７には、複数の画像領域７１〜７５が設定される。また、入力画像データ８１には、領域属性データ８２が付随する。領域属性データ８２は、各画像領域７１〜７５の位置およびサイズ（すなわち、縦方向および横方向の画素数）、並びに、当該画像領域７１〜７５の属性を示す。領域属性データ８２により、各画像領域７１〜７５に対して、画像の種類または性質を示す属性が関連付けられる。

図４の入力画像７における画像領域７１には、自然風景または人工的風景等の自然画像を示す属性が関連付けられる。画像領域７２には、比較的サイズが大きい文字であるロゴ（ロゴタイプ）を示す属性が関連付けられる。画像領域７３には、比較的サイズが小さい２値の文字列を示す属性が関連付けられる。画像領域７４には、バーコードを示す属性が関連付けられる。画像領域７５には、背景を示す属性が関連付けられる。画像領域７５は、画像領域７１〜７４を除く領域である。領域属性データ８２は、例えば、作業者が入力画像７を生成する際に、各画像領域７１〜７５の位置およびサイズを設定するとともに、当該画像領域７１〜７５の属性を決定することにより生成される。図２では、入力画像データ８１および領域属性データ８２の組合せを、入力画像データセット８として示している。

対象領域特定部５１では、入力画像７から対象領域が特定される（ステップＳ１２）。ここで、インクジェットプリンタ１２では、入力画像７に基づいて基材９に印刷が行われ、印刷画像では、入力画像７の各画像領域７１〜７５に対応する領域が形成される。上記対象領域は、入力画像７をインクジェットプリンタ１２により印刷した際に、印刷画像（の対応する領域）においてムラが目立ちやすい領域である。

例えば、入力画像７において、濃度が一定である領域は、後述する網点画像において、平網領域として表現される。また、インクジェットプリンタ１２では、幅方向における基材９の各位置に対して同じ吐出口からインクが吐出される。したがって、濃度が一定である領域の印刷では、当該領域の濃度が高く、インクの吐出頻度が比較的高い場合に、一部の吐出口のインク飛翔性が低下しているときには、印刷画像の当該領域においてスジ状のムラが目立ちやすく（顕在化しやすく）なる。対象領域特定部５１では、このような領域を含む画像領域が対象領域として特定される。一方、濃度が一定であっても、バーコード、サイズが小さい文字、細線等の領域は、スジ状のムラが目立ちにくく、当該領域のみを含む画像領域は対象領域とされない。

また、印刷画像において、複数の色のインクが用いられる領域では、一部の吐出口のインク飛翔性が低下した場合でも、その影響が緩和される。換言すると、印刷画像におけるスジ状のムラは、単一の色のインクが用いられる領域においてより顕著となる。したがって、対象領域特定部５１では、入力画像７において単一の色成分が用いられる領域が対象領域として特定されることが好ましい。本処理例では、Ｋの濃度が１００％（値が２５５）であり、かつ、Ｃ、Ｍ、Ｙのそれぞれの濃度が０％（値が０）である画像領域が、対象領域として特定されるものとする。後述するように、対象領域は、このような領域には限定されない。

対象領域特定部５１では、入力画像データ８１と共に入力される領域属性データ８２に基づいて、入力画像７の各画像領域７１〜７５が特定されるとともに、当該画像領域７１〜７５の属性が取得される。続いて、入力画像７の複数の画像領域７１〜７５のうち、予め指定された属性（以下、「指定属性」という。）の画像領域が対象領域の候補として抽出される。ここでは、ロゴおよび背景が指定属性であり、画像領域７２，７５が対象領域の候補となる。指定属性の画像領域は、一定の濃度にて広範囲に広がる領域を含む。なお、イラスト等、他の属性が指定属性に含まれてもよい。

対象領域特定部５１では、対象領域の候補である画像領域７２，７５におけるＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋの濃度が確認され、Ｋの濃度が１００％であり、かつ、他の色（Ｃ、Ｍ、Ｙのそれぞれ）の濃度が０％である場合に、当該画像領域が対象領域として特定される。このとき、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの全ての濃度が０％である空白領域は無視される。図４の例における画像領域７２では、空白領域を除く全体がＣ０％、Ｍ０％、Ｙ０％、Ｋ１００％であるため、画像領域７２が対象領域として特定される。また、画像領域７５の全体がＣ０％、Ｍ０％、Ｙ０％、Ｋ１００％であるため、画像領域７５も対象領域として特定される。対象領域として特定される画像領域のＫの濃度は、必ずしも１００％である必要はなく、所定値以上（例えば、６０％以上であり、好ましくは８０％以上）であってもよい。対象領域特定部５１では、Ｃ０％、Ｍ０％、Ｙ０％、Ｋ１００％である画像領域が先に特定され、これらの画像領域のうち指定属性の画像領域が対象領域として特定されてもよい。

入力画像７から対象領域が特定されると、画像変換部５２では、入力画像７の対象領域の色を擬似色に変換した変換画像が生成される（ステップＳ１３）。本処理例では、対象領域の色であるＫが、Ｃ、Ｍ、Ｙの混色により表現される。このとき、好ましい画像変換部５２では、対象領域の画像の種類（属性）に基づいて擬似色が決定される。例えば、背景を示す画像領域７５では、全体の色が、Ｃ３５％、Ｍ３５％、Ｙ３５％、Ｋ０％に変換（色分解）される。また、ロゴを示す画像領域７２では、空白領域を除く全体の色が、Ｃ３０％、Ｍ３０％、Ｙ３０％、Ｋ１０％に変換される。以上のように、画像変換部５２では、入力画像７の対象領域において濃度が０％である色成分（ここでは、Ｃ、Ｍ、Ｙ）の濃度を０％よりも大きくしつつ複数の色成分の濃度を変更して、変換画像が生成される。変換画像は、網掛け部６に入力される。

網掛け部６では、変換画像から各色成分の画像が生成される（すなわち、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋに分版される）。そして、各色成分の画像に対して網掛け処理を施すことにより、当該色成分の網点画像が生成される（ステップＳ１４）。網掛け処理の一例では、各色成分に対して、閾値マトリクスが準備される。閾値マトリクスは、閾値の二次元配列である。各色成分の画像と閾値マトリクスとを重ねた場合に、当該色成分の画像の各画素の値が、閾値マトリクスの対応する閾値よりも大きい場合に、網点画像において当該画素にドットが置かれる。他の場合には、ドットは置かれない。このようにして、各色成分の画像と閾値マトリクスとを比較することにより、ＡＭ（Amplitude Modulated）スクリーン、または、ＦＭ（Frequency Modulated）スクリーンにて表現される網点画像が生成される。網掛け部６では、閾値マトリクスを利用しない網掛け処理（例えば、誤差拡散法による網掛け処理等）が行われてもよい。印刷システム１では、画像処理装置５および網掛け部６により、網点画像生成装置が実現される。

複数の色成分の網点画像が生成されると、インクジェットプリンタ１２では、各色成分の網点画像に基づいて、基材９に対してインクジェット方式にて印刷が行われる（ステップＳ１５）。ここで、インクジェットプリンタ１２では、入力画像７の複数の色成分に対応する複数の色のインク（本処理例では、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋのインク）が利用される。Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの網点画像は、それぞれＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋのヘッド２１により基材９上に印刷される画像であり、各色成分の網点画像における複数の画素は基材９上に配列して設定されていると捉えられる。インクジェットプリンタ１２では、各色成分のヘッド２１の複数の吐出口にそれぞれ対応する基材９上の複数の吐出位置を基材９に対して相対的に移動しつつ、網点画像に従って、当該複数の吐出口からのインクの吐出が制御される。これにより、入力画像７を示す印刷画像が基材９に印刷され、印刷システム１における処理が完了する。

ここで、画像処理装置５を省略した比較例の印刷システムを想定する。比較例の印刷システムでは、入力画像７がそのままの状態で網掛け部６に入力されるため、ロゴを示す画像領域７２、および、背景を示す画像領域７５の双方が、Ｃ０％、Ｍ０％、Ｙ０％、Ｋ１００％の状態で網掛け処理される。これにより、インクジェットプリンタ１２による印刷画像において、画像領域７２のロゴがＫのインクのみにより形成され、画像領域７５である背景もＫのインクのみにより形成される。したがって、インクジェットプリンタ１２のＫのヘッド２１において、一部の吐出口のインク飛翔性が低下した場合に、印刷画像におけるロゴおよび背景において、スジ状のムラが目立ちやすく（顕在化しやすく）なる。

これに対し、印刷システム１の画像処理装置５では、入力画像７をインクジェットプリンタ１２により印刷した際に印刷画像においてムラが目立ちやすい画像領域７２，７５が、対象領域特定部５１により対象領域として特定される。そして、画像変換部５２により、入力画像７の対象領域の色（Ｋ）を、Ｃ、Ｍ、Ｙを用いた擬似色に変換した（Ｃ、Ｍ、Ｙの混色により表現した）変換画像が生成される。これにより、インクジェットプリンタ１２において対象領域に対して利用されるインクの色数を増加することができる。その結果、一部の吐出口のインク飛翔性が低下した場合でも、印刷画像における影響を緩和する、すなわち、印刷画像において対象領域におけるムラを抑制することができる。

一方、印刷画像においてムラが目立ちにくい画像領域（非対象領域）については、入力画像７の色を変更することなく、変換画像が生成される。したがって、入力画像７に忠実に印刷を行うことができる。印刷システム１では、各画像領域の画像の種類（属性）に応じて擬似色化の要否を決定することにより、好ましい印刷画像を形成することが可能となる。なお、バーコード、ＱＲコード（登録商標）等の二次元コード、マイクロ文字、細線（罫線）等の画像領域については、仮に複数の色のインクで印刷する（混色させる）場合、高い見当精度が求められる。したがって、このような観点においても、これらの画像領域については、入力画像７に忠実にＫのインクのみにより印刷を行うことが好ましい。

画像処理装置５では、入力画像７における各画像領域の属性を示す領域属性データ８２が、対象領域特定部５１に入力される。これにより、領域属性データ８２に基づいて対象領域を容易に特定することができる。変換画像において、ロゴを示す画像領域７２のＫの濃度が０％よりも大きくされることにより、印刷画像において画像領域７２の元の色（入力画像７における色）の再現性を向上することができる。変換画像において、背景を示す画像領域７５のＫの濃度が０％とされることにより、印刷画像の画像領域７５においてムラをさらに目立ちにくくすることができる。画像変換部５２では、対象領域の画像の種類（属性）に基づいて、変換画像における当該対象領域の擬似色を適切に決定することができる。

図５は、画像処理装置の他の例を示すブロック図である。図５の画像処理装置５では、図２の画像処理装置５と比較して、学習部５３が追加される。また、対象領域特定部５１ａの処理が、図１の対象領域特定部５１と相違する。

対象領域特定部５１ａは、後述のモデル生成処理（学習）により生成された学習済みモデルを含む。これにより、領域属性データ８２を用いることなく、未知の入力画像７の各画像領域を特定するとともに、当該画像領域の属性を取得することが可能である。図５の画像処理装置５を含む印刷システム１による印刷処理では、領域属性データ８２が付随しない入力画像データ８１が準備される（図３：ステップＳ１１）。対象領域特定部５１ａでは、入力画像７の複数の画像領域がその属性と共に特定され、当該複数の画像領域のうち、予め指定された属性（指定属性）の画像領域が対象領域の候補として抽出される。そして、対象領域の候補のうち、Ｃ０％、Ｍ０％、Ｙ０％、Ｋ１００％である画像領域が対象領域として特定される（ステップＳ１２）。

画像変換部５２では、入力画像７の対象領域の色を擬似色に変換した変換画像が生成される（ステップＳ１３）。このとき、対象領域特定部５１ａにより特定された属性、すなわち画像の種類に基づいて対象領域の擬似色が決定される。そして、変換画像の各色成分の画像に対して網掛け処理を施すことにより、当該色成分の網点画像が生成され（ステップＳ１４）、インクジェットプリンタ１２により、各色成分の網点画像を用いて印刷が行われる（ステップＳ１５）。

続いて、対象領域特定部５１ａの上記学習済みモデルを生成するモデル生成処理について説明する。モデル生成処理では、まず、複数の画像データセットを含む教師データ群８０が準備され、学習部５３に入力される。各画像データセットは、図２の入力画像データセット８と同様であり、学習用の画像を示す画像データと、当該画像の各画像領域の位置、サイズおよび属性を示す領域属性データとを含む。学習部５３では、各画像データセットが示す学習用の画像の各画像領域と、当該画像領域に関連付けられた属性との組合せが教師データとして扱われる。そして、ニューラルネットワーク等を利用する分類器を、教師データ群８０が示す複数の教師データを用いて学習させることにより、学習済みモデル（対象領域特定部５１ａの一部）が生成される。学習済みモデルは、未知の入力画像７の各画像領域を特定するとともに、当該画像領域の属性を取得することが可能である。

既述のように、教師データ群８０では、学習用の画像の各画像領域と、当該画像領域に関連付けられた属性との組合せが教師データとして扱われる。また、本処理例では、指定属性の画像領域が、印刷画像においてムラが目立ちやすい対象領域の候補として抽出される。したがって、教師データ群８０は、印刷画像においてムラが目立ちやすい属性（指定属性）を示す一のラベルが付与された画像と、印刷画像においてムラが目立ちにくい属性（指定属性以外の属性）を示す他のラベルが付与された画像と含むと捉えることが可能である。

以上に説明したように、図５の画像処理装置５においても、対象領域特定部５１ａにより入力画像７から対象領域が特定され、画像変換部５２により入力画像の対象領域の色を擬似色に変換した変換画像が生成される。これにより、印刷画像において対象領域におけるムラを抑制することができる。また、対象領域特定部５１ａの一部が、教師データ群８０を用いた学習により構築されることにより、入力画像７から対象領域を容易に特定することが可能である。また、画像変換部５２では、対象領域の画像の種類に基づいて、変換画像における対象領域の擬似色を適切に決定することが可能である。

上述の対象領域特定部５１ａによる処理では、対象領域の候補である画像領域の抽出後、当該画像領域の各色成分の濃度に基づいて対象領域が特定されるが、対象領域特定部５１ａでは、対象領域の候補を抽出することなく、入力画像から対象領域が直接的に特定されてもよい。この場合、各画像領域の属性は、印刷画像においてムラが目立ちやすい領域であるか否かとされる。したがって、学習済みモデルの生成では、印刷画像においてムラが目立ちやすいことを示す一のラベルが付与された画像と、印刷画像においてムラが目立ちにくいことを示す他のラベルが付与された画像とを含む教師データ群８０が準備される。そして、教師データ群８０を用いた学習により、対象領域特定部５１ａの全体である学習済みモデルが構築される。対象領域特定部５１ａでは、未知の入力画像７の各画像領域の属性、すなわち、当該画像領域が対象領域であるか否かを直接的に特定することが可能である。以上のように、図５の画像処理装置５では、対象領域特定部５１ａの少なくとも一部が、教師データ群８０を用いた学習により構築されていればよい。

上記画像処理装置５および画像処理方法では様々な変形が可能である。

対象領域は、濃度が僅かに変動する領域であってもよい。例えば、入力画像７における、Ｋのみが用いられる画像領域において、Ｋの濃度が所定値以上（例えば、６０％以上であり、好ましくは８０％以上）で僅かに変化する、または、段階的に変化する（グラデーション）場合でも、印刷画像における当該画像領域では、ムラが目立ちやすい場合がある。したがって、対象領域特定部５１，５１ａにより特定される対象領域は、濃度が所定値以上にておよそ一定である領域（厳密に一定である領域を含む。）、または、段階的に変化する領域であることが好ましい。なお、対象領域においてＫの濃度が変動する場合には、各位置のＫの濃度に合わせて、変換画像における当該位置の複数の色成分の濃度も変更される。

上記実施の形態では、入力画像７における、Ｃ０％、Ｍ０％、Ｙ０％、Ｋ１００％である対象領域において、Ｃ、Ｍ、Ｙの濃度を０％よりも大きくすることにより、対象領域の色が擬似色に変換されるが、例えばＣ１０％、Ｍ０％、Ｙ０％、Ｋ１００％とすることにより、対象領域の色が擬似色に変換されてもよい。この場合、印刷画像の対象領域に対してＫのインクのみならず、Ｃのインクが利用されるため、ムラを抑制することが可能となる。また、印刷画像の対象領域の濃度をさらに高くすることが可能となる。

また、典型的なインクでは、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋで比較した場合、Ｋの輝度が最も低いため、Ｃ０％、Ｍ０％、Ｙ０％、Ｋ１００％である画像領域が対象領域として特定されることが好ましいが、画像処理装置５の設計によっては、例えば、Ｃ１００％、Ｍ０％、Ｙ０％、Ｋ０％である画像領域が対象領域として特定されてもよい。この場合、例えばＣ７０％、Ｍ１０％、Ｙ１０％、Ｋ１０％とすることにより、対象領域の色が擬似色に変換され、印刷画像の対象領域に対してＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋのインクが利用される。以上のように、好ましい画像処理装置５では、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋのうち３個の色成分の濃度が０％である領域、すなわち、１個の色成分のみの濃度が０％よりも大きい領域が対象領域として特定され、当該対象領域において２個以上の色成分の濃度を０％よりも大きくして対象領域の色が擬似色に変換される。

画像処理装置５の設計によっては、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋのうち２個の色成分のみの濃度が０％よりも大きい領域が対象領域として特定され、３個以上の色成分の濃度を０％よりも大きくしつつ対象領域の色が擬似色に変換されてもよい。一例では、Ｃ５０％、Ｍ０％、Ｙ０％、Ｋ５０％である画像領域が対象領域として特定され、当該対象領域の色がＣ６０％、Ｍ１０％、Ｙ１０％、Ｋ２０％に変換される。さらに、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋのうち３個の色成分のみの濃度が０％よりも大きい領域が対象領域として特定され、４個の色成分の濃度を０％よりも大きくしつつ対象領域の色が擬似色に変換されてもよい。

以上のように、画像処理装置５では、一の色成分の濃度が０％である領域であり、かつ、インクジェットプリンタ１２により印刷した際に印刷画像においてムラが目立ちやすい対象領域が入力画像７から特定される。そして、入力画像７の対象領域において、当該一の色成分の濃度を０％よりも大きくしつつ複数の色成分の濃度を変更することにより、入力画像７の対象領域の色を擬似色に変換した変換画像が生成される。これにより、変換画像をインクジェットプリンタ１２により印刷した際に、印刷画像の対象領域に対して利用されるインクの色数を入力画像７よりも増加することができ、印刷画像の対象領域におけるムラを抑制することができる。

上述のように、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋのうち２個または３個の色成分のみの濃度が０％よりも大きい領域が対象領域として特定される場合、画像変換部５２の一の処理例では、入力画像７の対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、変換画像の対象領域において当該注目色成分の濃度が０％よりも大きくされる。これにより、印刷画像において対象領域の元の色（入力画像７における色）の再現性を向上することができる。また、画像変換部５２の他の処理例では、変換画像の対象領域において注目色成分の濃度が０％とされる。これにより、注目色成分のインクの輝度が低い場合に、印刷画像においてムラをさらに目立ちにくくすることができる。なお、１個の色成分のみの濃度が０％よりも大きい領域が対象領域として特定される場合には、当該色成分が注目色成分となる。

領域属性データ８２が示す各画像領域の属性は、当該画像領域が対象領域であるか否か（印刷画像においてムラが目立ちやすい領域であるか否か）を示すものであってもよい。この場合、例えば写真画像において、夜空を示す領域等、濃度がおよそ一定である領域を対象領域とし、他の領域を非対象領域として特定することが容易に可能である。

図１のインクジェットプリンタ１２では、基材９が吐出部２の下方を一回通過することにより、基材９に対する印刷が完了する、いわゆる、シングルパス方式の印刷が行われるが、インクジェットプリンタ１２では、いわゆる、マルチパス方式の印刷が行われてもよい。この場合、例えば、吐出部２が基材９に対してＸ方向に間欠的に移動し、基材９が吐出部２の下方を複数回通過することにより、基材９に対する印刷が完了する。吐出部２に対する基材９の移動は相対的なものであってよい。

基材９は、必ずしも連続シートである必要はなく、所定の長さに裁断されたもの（カット紙等）であってもよい。また、基材９が、金属薄板等、紙およびフィルム以外であってもよい。

上記実施の形態および各変形例における構成は、相互に矛盾しない限り適宜組み合わされてよい。

１ 印刷システム
５ 画像処理装置
６ 網掛け部
７ 入力画像
９ 基材
１２ インクジェットプリンタ
５１，５１ａ 対象領域特定部
５２ 画像変換部
７１〜７５ 画像領域
８０ 教師データ群
８２ 領域属性データ
Ｓ１１〜Ｓ１５ ステップ

Claims (18)

1. インクジェットプリンタ用の入力画像に対して処理を行う画像処理装置であって、
   入力画像において各位置の色が複数の色成分の濃度により表現されており、一の色成分の濃度が０％である領域であり、かつ、前記複数の色成分に対応する複数の色のインクを利用するインクジェットプリンタにより印刷した際に印刷画像においてムラが目立ちやすい対象領域を、前記入力画像から特定する対象領域特定部と、
   前記入力画像の前記対象領域において、前記一の色成分の濃度を０％よりも大きくしつつ前記複数の色成分の濃度を変更することにより、前記入力画像の前記対象領域の色を擬似色に変換した変換画像を生成する画像変換部と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記対象領域特定部が特定する前記対象領域は、濃度がおよそ一定である、または、濃度が段階的に変化する領域であることを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１または２に記載の画像処理装置であって、
   前記対象領域特定部が特定する前記対象領域は、単一の色成分が用いられる領域であることを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項１ないし３のいずれか１つに記載の画像処理装置であって、
   前記入力画像における各領域の属性を示す領域属性データが、前記対象領域特定部に入力され、
   前記対象領域特定部が、前記領域属性データに基づいて前記対象領域を特定することを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項１ないし３のいずれか１つに記載の画像処理装置であって、
   前記対象領域特定部の少なくとも一部が、教師データ群を用いた学習により構築され、
   前記教師データ群が、印刷画像においてムラが目立ちやすい属性を示す一のラベルが付与された画像と、ムラが目立ちにくい属性を示す他のラベルが付与された画像とを含むことを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項１ないし５のいずれか１つに記載の画像処理装置であって、
   前記入力画像の前記対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、前記変換画像の前記対象領域において前記注目色成分の濃度が０％よりも大きいことを特徴とする画像処理装置。
7. 請求項１ないし５のいずれか１つに記載の画像処理装置であって、
   前記入力画像の前記対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、前記変換画像の前記対象領域において前記注目色成分の濃度が０％であることを特徴とする画像処理装置。
8. 請求項１ないし７のいずれか１つに記載の画像処理装置であって、
   前記画像変換部が、前記対象領域の画像の種類に基づいて前記擬似色を決定することを特徴とする画像処理装置。
9. インクジェットプリンタにおいて用いられる網点画像を生成する網点画像生成装置であって、
   請求項１ないし８のいずれか１つに記載の画像処理装置と、
   前記画像処理装置により生成される前記変換画像の各色成分の画像に対して網掛け処理を施すことにより、前記各色成分の網点画像を生成する網掛け部と、
   を備えることを特徴とする網点画像生成装置。
10. 印刷システムであって、
    請求項９に記載の網点画像生成装置と、
    前記網点画像生成装置により生成される前記各色成分の網点画像に基づいて、基材に対してインクジェット方式にて印刷を行うインクジェットプリンタと、
    を備えることを特徴とする印刷システム。
11. インクジェットプリンタ用の入力画像に対して処理を行う画像処理方法であって、
    ａ）入力画像において各位置の色が複数の色成分の濃度により表現されており、一の色成分の濃度が０％である領域であり、かつ、前記複数の色成分に対応する複数の色のインクを利用するインクジェットプリンタにより印刷した際に印刷画像においてムラが目立ちやすい対象領域を、前記入力画像から特定する工程と、
    ｂ）前記入力画像の前記対象領域において、前記一の色成分の濃度を０％よりも大きくしつつ前記複数の色成分の濃度を変更することにより、前記入力画像の前記対象領域の色を擬似色に変換した変換画像を生成する工程と、
    を備えることを特徴とする画像処理方法。
12. 請求項１１に記載の画像処理方法であって、
    前記ａ）工程において特定される前記対象領域は、濃度がおよそ一定である、または、濃度が段階的に変化する領域であることを特徴とする画像処理方法。
13. 請求項１１または１２に記載の画像処理方法であって、
    前記ａ）工程において特定される前記対象領域は、単一の色成分が用いられる領域であることを特徴とする画像処理方法。
14. 請求項１１ないし１３のいずれか１つに記載の画像処理方法であって、
    前記入力画像における各領域の属性を示す領域属性データが準備され、
    前記ｂ）工程において、前記領域属性データに基づいて前記対象領域が特定されることを特徴とする画像処理方法。
15. 請求項１１ないし１３のいずれか１つに記載の画像処理方法であって、
    前記ａ）工程において、対象領域特定部により前記対象領域が特定され、
    前記対象領域特定部の少なくとも一部が、教師データ群を用いた学習により構築され、
    前記教師データ群が、印刷画像においてムラが目立ちやすい属性を示す一のラベルが付与された画像と、ムラが目立ちにくい属性を示す他のラベルが付与された画像とを含むことを特徴とする画像処理方法。
16. 請求項１１ないし１５のいずれか１つに記載の画像処理方法であって、
    前記入力画像の前記対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、前記変換画像の前記対象領域において前記注目色成分の濃度が０％よりも大きいことを特徴とする画像処理方法。
17. 請求項１１ないし１５のいずれか１つに記載の画像処理方法であって、
    前記入力画像の前記対象領域において濃度が最大の色成分を注目色成分として、前記変換画像の前記対象領域において前記注目色成分の濃度が０％であることを特徴とする画像処理方法。
18. 請求項１１ないし１７のいずれか１つに記載の画像処理方法であって、
    前記ｂ）工程において、前記対象領域の画像の種類に基づいて前記擬似色が決定されることを特徴とする画像処理方法。

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