JP5011703B2 - Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium - Google Patents
Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium Download PDFInfo
- Publication number
- JP5011703B2 JP5011703B2 JP2005309875A JP2005309875A JP5011703B2 JP 5011703 B2 JP5011703 B2 JP 5011703B2 JP 2005309875 A JP2005309875 A JP 2005309875A JP 2005309875 A JP2005309875 A JP 2005309875A JP 5011703 B2 JP5011703 B2 JP 5011703B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pixel
- value
- output
- density correction
- input
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Ink Jet (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Description
本発明は、ドットマトリクスを出力する装置において濃度むらを補正する技術に関する。 The present invention relates to a technique for correcting density unevenness in an apparatus that outputs a dot matrix.
インクジェットプリンタ等、液滴吐出機構を有する画像形成装置は、印刷の高速化のためにインクを吐出するノズルを複数有している。ここで、理想的にはすべてのノズルが均一な間隔で一列に配列されていることが望ましい。しかし、現実には製造技術上の問題からノズルの間隔には一定のばらつきが存在する。また、ノズルから吐出されるインクの量にばらつきが生じる場合もある。このような印刷ヘッドを用いて印刷を行うと、ヘッドから吐出されたインクは、ノズル間隔のばらつきに起因して着弾位置や大きさにばらつきが発生する。すなわち、用紙上に形成される画像(ドット)は、ノズルのばらつきを反映したものとなってしまう。特にラインヘッド型インクジェットプリンタのような用紙送り方向のみの1パス型の画像形成装置においては、このようなノズルのばらつきはいわゆるバンディング現象を引き起こす原因となる。 An image forming apparatus having a droplet discharge mechanism, such as an ink jet printer, has a plurality of nozzles that discharge ink in order to increase printing speed. Here, ideally, it is desirable that all the nozzles are arranged in a line at a uniform interval. However, in reality, there is a certain variation in the nozzle interval due to a problem in manufacturing technology. Also, there may be variations in the amount of ink ejected from the nozzles. When printing is performed using such a print head, the ink ejected from the head varies in landing positions and sizes due to variations in nozzle spacing. That is, the image (dot) formed on the paper reflects the nozzle variation. In particular, in a one-pass type image forming apparatus only in the paper feeding direction such as a line head type ink jet printer, such nozzle variation causes a so-called banding phenomenon.
ノズルのばらつきに起因するバンディング現象を抑制する技術として、画像処理によりノズルのばらつきを補償する技術がある(例えば特許文献1〜3参照)。特許文献1には、ノズルのばらつきに起因する印刷濃度のむらを、補正テーブルにより補償する技術が開示されている。すなわち、いわゆるベタパターンを印刷したときの印刷濃度に基づいて得られた補正係数をあらかじめ画像形成装置に記憶しておき、印刷時には画素の階調値に補正係数を乗じることにより濃度むらを補正するものである。特許文献2には、特許文献1に記載の技術に加え、階調特性を直線状に補正する技術が開示されている。特許文献3には、複数の補正テーブルを用いて濃度むらを補正する技術が開示されている。
しかし、特許文献1〜3に記載された補正テーブルはいずれも、補正対象となるノズルの特性のみに着目したものであって、隣接するノズルの影響を考慮したものではなかった。そのため、隣接ノズルの影響により正確な濃度補正を行うことができず、印刷画像の画質が悪化してしまうという問題があった。ここで、隣接するノズルの影響とは、以下で説明するような問題をいう。
However, all of the correction tables described in
図26は、補正テーブル作成の際の隣接ノズルの影響を説明する図である。図26は、隣接する2つのノズル(ノズル2403および2404)により用紙(記録材)上に形成される2つのドット(ドット2401および2402)を示している。例えば、ドット2401および2402が階調値120の出力データにより形成されたドットであり、補正前には、ドット2401の濃度が110、ドット2402の濃度が130と測定されたとする。この場合、ドット2401は濃度が120になるように(濃くなるように)、ドット2402は濃度が120になるように(薄くなるように)補正される。ところが、ドット2401の濃度が110と測定されるのは、「ドット2402の濃度が130である」という事実に影響されている。図26では、ドット2402が一部ドット2401と重なりを生じており、この重なりによりドット2401の濃度が110と測定される。しかし、実際にノズル2403から吐出されるインクの量は、濃度110に相当する量よりは少ない。そのため、濃度110を120にする補正を行っても、ドット2401の濃度は意図したものにはならない。これは、隣接ノズルの影響を考慮せず、補正対象のノズル単体の特性にしか着目していないことが原因である。さらに、これ以外にもノズルの取り付け位置の誤差なども隣接ノズルに影響を与える原因となる。
FIG. 26 is a diagram for explaining the influence of adjacent nozzles when a correction table is created. FIG. 26 shows two dots (
本発明は上述の事情に鑑みてなされたものであり、隣接ノズルにより形成された画素等、補正対象となる画素以外の画素の影響を考慮した補正を行うことができる画像処理技術を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and provides an image processing technique capable of performing correction in consideration of the influence of pixels other than a pixel to be corrected, such as a pixel formed by an adjacent nozzle. With the goal.
上述の課題を解決するため、本発明は、画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素に隣接する参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付けた濃度補正テーブルを記憶したテーブル記憶手段と、前記テーブル記憶手段に記憶された濃度補正テーブルと前記自画素の入力画素値とに基づいて、前記自画素の要求出力画素値を算出する要求出力画素値算出手段と、前記画像データに対し、前記濃度補正テーブルを用いて、前記参照画素の入力画素値が与えられたときに前記自画素の要求出力画素値と前記自画素の出力画素値とが等しくなるように前記自画素の補正値を決定する補正処理を行う画像補正手段と、前記画像補正手段により補正された画像データを、補正後の画素値に従って画像形成を行う複数の画素出力手段を有する画像形成手段に出力するデータ出力手段とを有し、前記濃度補正テーブルが、前記自画素と前記参照画素にあらかじめ決められたテストパターンを出力させた結果から測定された、前記自画素と前記参照画素との中間領域における濃度を用いて作成されたものであることを特徴とする画像処理装置を提供する。
この画像処理装置によれば、自画素と参照画素の入力画素値に基づいて画素値の補正が行われる。すなわち、補正対象となる画素以外の画素の影響を考慮した補正を行うことができる。
In order to solve the above-described problem, the present invention provides an input pixel value of a self-pixel to be corrected among a plurality of pixels constituting input image data including an input pixel value for each pixel, and a reference adjacent to the self-pixel. Table storage means for storing a density correction table in which an input pixel value of a pixel and an output pixel value of the own pixel are associated; a density correction table stored in the table storage means; and an input pixel value of the own pixel; When the input pixel value of the reference pixel is given to the image data using the density correction table for the required output pixel value calculation means for calculating the required output pixel value of the own pixel based on Image correction means for performing correction processing for determining a correction value of the own pixel so that the required output pixel value of the own pixel and the output pixel value of the own pixel are equal, and the image corrected by the image correction means Data output means for outputting data to an image forming means having a plurality of pixel output means for forming an image according to the corrected pixel value, and the density correction table is predetermined for the own pixel and the reference pixel. An image processing apparatus characterized by being created using a density in an intermediate region between the own pixel and the reference pixel, which is measured from a result of outputting the obtained test pattern.
According to this image processing apparatus, the pixel value is corrected based on the input pixel values of the own pixel and the reference pixel. That is, it is possible to perform correction in consideration of the influence of pixels other than the pixel to be corrected.
好ましい態様において、この画像処理装置は、前記画素出力手段が、インクを吐出する複数のノズルを有していてもよい。この態様の画像処理装置によれば、複数のノズルからインクを吐出する画像出力手段から出力される画像に対して補正対象となる画素以外の画素の影響を考慮した補正を行うことができる。 In a preferred aspect, in the image processing apparatus, the pixel output unit may include a plurality of nozzles that eject ink. According to the image processing apparatus of this aspect, it is possible to perform correction in consideration of the influence of pixels other than the pixel to be corrected on the image output from the image output unit that discharges ink from a plurality of nozzles.
別の好ましい態様において、この画像処理装置は、前記画素出力手段が、可視光を発生する表示デバイスを有していてもよい。この態様の画像処理装置によれば、可視光を発生する表示デバイスを有する画像出力手段から出力される画像に対して補正対象となる画素以外の画素の影響を考慮した補正を行うことができる。 In another preferred embodiment, in the image processing apparatus, the pixel output unit may include a display device that generates visible light. According to the image processing apparatus of this aspect, it is possible to perform correction in consideration of the influence of pixels other than the pixel to be corrected on the image output from the image output unit having a display device that generates visible light.
さらに別の好ましい態様において、この画像処理装置は、前記テーブル記憶手段が、少なくとも2つの濃度補正テーブルを記憶し、前記少なくとも2つの濃度補正テーブルのうち一の濃度補正テーブルにおける自画素と参照画素を結ぶ直線と、他の濃度補正テーブルにおける自画素と参照画素を結ぶ直線が直交していてもよい。この態様の画像処理装置によれば、2方向の参照画素を考慮した補正を行うことができる。 In still another preferred embodiment, in the image processing apparatus, the table storage unit stores at least two density correction tables, and the own pixel and the reference pixel in one density correction table of the at least two density correction tables are stored. The connecting straight line and the straight line connecting the own pixel and the reference pixel in another density correction table may be orthogonal to each other. According to the image processing apparatus of this aspect, it is possible to perform correction in consideration of reference pixels in two directions.
また、本発明は、画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素に隣接する参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付けた濃度補正テーブルを記憶したテーブル記憶手段から、前記濃度補正テーブルを読み出す読み出しステップと、前記濃度補正テーブルと前記自画素の入力画素値とに基づいて、前記自画素の要求出力画素値を算出する要求出力画素値算出ステップと、前記画像データに対し、前記濃度補正テーブルを用いて、前記自画素の要求出力画素値と前記自画素の出力画素値とが等しくなるように前記自画素の補正値を決定する補正処理を行う画像補正ステップと、前記画像補正ステップにおいて補正された画像データを、補正後の画素値に従って画像形成を行う複数の画素出力手段を有する画像形成手段に出力するデータ出力ステップとを有し、前記濃度補正テーブルが、前記自画素と前記参照画素にあらかじめ決められたテストパターンを出力させた結果から測定された、前記自画素と前記参照画素との中間領域における濃度を用いて作成されたものであることを特徴とする画像処理方法を提供する。
さらに、本発明は、コンピュータ装置に上述の画像処理方法を実行させるプログラム、およびこのプログラムを記憶した記憶媒体を提供する。
この画像処理方法、プログラム、および記憶媒体によれば、自画素と参照画素の入力画素値に基づいて画素値の補正が行われる。すなわち、補正対象となる画素以外の画素の影響を考慮した補正を行うことができる。
Further, the present invention provides an input pixel value of a self pixel to be corrected among a plurality of pixels constituting input image data including an input pixel value for each pixel, and an input pixel value of a reference pixel adjacent to the self pixel. Based on the reading step of reading out the density correction table from the table storage means storing the density correction table in which the output pixel value of the own pixel is associated, and the input pixel value of the density correction table and the own pixel A required output pixel value calculating step of calculating a required output pixel value of the own pixel, and the required output pixel value of the own pixel and an output pixel value of the own pixel using the density correction table for the image data An image correction step for performing a correction process for determining a correction value of the own pixel so as to be equal to each other, and image data corrected in the image correction step And a data output step for outputting to the image forming means having a plurality of pixel output means for performing image formation according to the above, wherein the density correction table outputs a predetermined test pattern to the own pixel and the reference pixel. An image processing method characterized by being created using a density in an intermediate region between the self pixel and the reference pixel measured from the result.
Furthermore, the present invention provides a program for causing a computer device to execute the above-described image processing method, and a storage medium storing the program.
According to the image processing method, the program, and the storage medium, the pixel value is corrected based on the input pixel values of the own pixel and the reference pixel. That is, it is possible to perform correction in consideration of the influence of pixels other than the pixel to be corrected.
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
<1.第1実施形態>
<1−1.画像形成システム>
図1は、本発明の第1実施形態に係る画像形成システム1の機能構成を示すブロック図である。画像形成システム1は、画像形成装置200およびPC(Personal Computer)100から構成される。画像形成装置200は、制御データに従ってインクの吐出を行い用紙(記録材)上に画像を形成する装置である。PC100は、画像形成装置200を制御するコンピュータ装置である。PC100は、ワードプロセッサ、画像加工ソフト等のアプリケーション108と、画像形成装置200を制御するためのデバイスドライバ109とを有する。アプリケーション108は、ユーザの指示入力などに応じて画像データをデバイスドライバ109に引き渡す。デバイスドライバ109は、処理対象の画像データ(RGB(赤、緑、青)カラー多値)を、CMYK(シアン、マゼンタ、イエロー、黒)の色毎にノズルからのインクの吐出を指示する制御データに変換し、制御データを画像形成装置200に出力する機能を有する。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
<1. First Embodiment>
<1-1. Image forming system>
FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of an
デバイスドライバ109は、詳細には以下の機能を有する。解像度変換部101は、入力されたカラー多値の画像データを、画像形成装置200で処理可能な解像度に解像度変換する。色空間変換部102は、RGB形式の画像データをCMYK形式の画像データに変換する。濃度補正部103は、濃度補正テーブルTB1を用いて画像データに濃度補正処理を行う。ここで、濃度補正テーブルTB1は画像形成装置200に記憶されている濃度補正テーブルTB1を読み出してPC100に記憶したものである。濃度補正テーブルTB1の詳細は後述する。量子化部104は、多値CMYKデータを2値CMYKデータに変換する2値化処理を行う。ラスタライズ部105は、2値CMYKデータから制御データを生成する。画像形成装置200の画像形成部250は、制御データに従ってCMYK各色のインクを吐出する。こうして、画像形成システム1は用紙(記録材)上に画像を形成する。
The
図2は、画像形成装置200のハードウェア構成を示すブロック図である。本実施形態において、画像形成装置200はラインヘッド型インクジェットプリンタである。CPU(Central Processing Unit)210は、ROM(Read Only Memory)220に記憶されている印刷処理プログラムを読み出して実行する。ROM220は、画像形成装置200に固有の濃度補正テーブルTB1を記憶している(濃度補正テーブルTB1の詳細は後述する)。また、ROM220は、書き換え可能なEEPROM(Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory)であることが望ましい。RAM(Random Access Memory)230は、CPU210がプログラムを実行する際の作業エリアとして機能する。I/F240は、PC100等の他の機器との間でデータや制御信号の送受信を行うためのインターフェースである。RAM230はまた、I/F240を介して受信したデータを記憶する。画像形成部250は、CPU210の制御下で、ノズル制御データに従って用紙上に画像形成を行う。以上の各構成要素は、バス290で相互に接続されている。CPU210がアプリケーション108およびデバイスドライバ109を実行することにより、画像形成装置200は、図1に示される各機能構成要素に相当する機能を具備する。
FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the
画像形成部250は、図2に示されるように、さらに以下で説明する構成を有している。ラインヘッド251は、インクを吐出するノズル(図示略)を複数(z個)有する印刷ヘッドである。ノズルは、圧電体により液滴を吐出するピエゾ式のもの、加熱により吐出する加熱式のもの等、いかなる構造のノズルでもよい。ラインヘッド251は、画像形成装置200が印刷可能な用紙の最大幅以上の大きさを有している。インクタンク252はノズルにインクを供給するものであって、CMYKの色毎に設けられている。本実施形態において、画像形成装置200は4色のインクを用いて画像形成を行うが、6色、7色、あるいはそれ以上の色数のインクを用いる構成としてもよい。ページバッファ257は、画像1ページ分のノズル制御データを記憶するメモリである。ヘッド駆動回路253は、制御部254の制御下で、ラインヘッド251に搭載された複数のノズルのうち、指定されたノズルからインクの液滴を吐出させるための制御信号をラインヘッド251に出力する。このように、指定されたノズルから、用紙に対しインクの液滴が吐出される。ノズルから吐出されたインクの液滴は、用紙上にドットを形成する。以下、説明の便宜上、ノズルからインクの液滴を吐出することを「ドットのオン」、ノズルからインクの液滴を吐出しないことを「ドットのオフ」と表現する。例えば「ドットのオン/オフを指定するデータ」とは、指定されたノズルについてインクの液滴を吐出するか吐出しないかを指定するデータを意味する。また、「ドット」とはノズルから吐出されるインク滴、またはそのインク滴により用紙上に形成される画像を意味する。
As illustrated in FIG. 2, the
ラインヘッド251は用紙幅以上のサイズを有しているので、1ライン分のドットを形成することができる。モータ255は用紙を所定方向に移動(紙送り)させるモータである。モータ駆動回路256は、制御部254の制御下でモータ255に駆動信号を出力する。モータ255が用紙を1ライン分移動させると、次のラインの描画が行われる。画像形成装置200は、このようにして1方向の走査(用紙の紙送り)のみで1枚の用紙に画像形成を行うことができる。
Since the line head 251 has a size equal to or larger than the paper width, dots for one line can be formed. The
図3は、PC100のハードウェア構成を示すブロック図である。CPU110は、PC100の各構成要素を制御する制御部である。CPU110は、HDD(Hard Disk Drive)150に記憶されている制御データ生成プログラム(デバイスドライバ)を読み出して実行する。RAM130は、CPU110がプログラムを実行する際の作業エリアとして機能する。ROM120は、PC100の起動に必要なプログラム等を記憶している。I/F140は、画像形成装置200等の他の機器との間でデータや制御信号の送受信を行うためのインターフェースである。HDD150は、各種データやプログラムを記憶する記憶装置である。また、HDD150は、画像形成装置200から読み出した濃度補正テーブルTB1を記憶する。キーボード160およびディスプレイ170は、ユーザがPC100に対し操作入力を行うためのユーザインターフェースである。以上の各構成要素は、バス190で相互に接続されている。CPU210が印刷処理プログラムを実行することにより、PC100は、図1に示される各機能構成要素に相当する機能を具備する。なお、図示は省略したが、PC100と画像形成装置200とは、I/F140およびI/F240を介して、有線あるいは無線で接続されている。
FIG. 3 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the
図4は、画像形成システム1の動作を示すフローチャートである。画像形成装置200の図示せぬ電源が投入されると、CPU210は、ROM220から印刷処理プログラムを読み出して実行する。印刷処理プログラムを実行すると、CPU210は、制御データの入力待ち状態となる。PC100において、アプリケーション108から印刷指示が入力されると、CPU110は、HDD150から画像形成装置200のデバイスドライバ109を読み出して実行する。まず、CPU110は処理対象の画像データをHDD150から読み出し、RAM130に記憶する(ステップS100)。本実施形態において、入力画像データはRGBカラー多値の画像データである。また、画像形成装置200はCMYK4色のインクにより画像形成を行うインクジェットプリンタである。したがって、画像形成装置200は、RGBからCMYKへと画像データの色空間を変換する必要がある。また、入力される画像データは画素ごとに階調値を有しているが、画像形成装置200のノズルから吐出されるインクは、あるサイズのドットについてドットのオン/オフ(ドットを打つ/打たない)の2階調のみで中間階調を表現することができない。また、画像形成装置200が形成することのできるドットのサイズはS、M、Lの3種類である。このため画像形成装置200においては、入力画像データの1画素に、aドット×aドットのドットマトリクスを対応させ、ドットマトリクスに描画されるドットの数で階調表現を行っている。したがって、入力画像データをドットのオン/オフを指定するデータに変換する必要がある。このために、以下で説明するように、画像データの解像度を、ノズルの数に相当する解像度に変換する処理、および、多階調の画像データをドットのオン/オフを指定する2階調のデータに変換する処理を行う必要がある。なお、画像形成装置200が形成することのできるドットサイズは3種類に限られず、それ以上でも以下でもよい。
FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the
続いてCPU110は、入力画像データの解像度を判断する。CPU110は入力画像データの解像度が画像形成装置200で処理可能な解像度と異なる場合には、入力画像データを、画像形成装置200が処理可能な解像度とする解像度変換処理を行う(ステップS110)。CPU110は、解像度変換後の画像データをRAM130に記憶する。続いてCPU110は、解像度変換後の画像データを画像形成装置200の色空間に適合させるため、RGB形式の画像データをCMYK形式の画像データに変換する(ステップS120)。CPU110は色変換後の画像データをRAM130に記憶する。続いてCPU110は、色変換後の画像データに対して濃度補正処理を行う(ステップS130)。濃度補正処理の詳細については後述する。
Subsequently, the
続いてCPU110は、濃度補正後の画像データに対してディザマトリクス法、誤差拡散法等による2値化(量子化)処理を行う(ステップS140)。CPU110は、濃度補正後の画像データをRAM130に記憶する。CPU21は、濃度補正後の画像データから、制御データを生成するラスタライズ処理を行う(ステップS150)。CPU110は、生成された制御データを画像形成装置200に出力する。画像形成装置200の画像形成部250は、制御データに従って用紙上に画像形成を行う。画像形成装置200は、このようにして濃度が補正された画像を用紙に形成する。
Subsequently, the
<1−2.濃度補正テーブルの生成>
続いて、濃度補正テーブルTB1の生成方法について説明する。ここでは、黒インク(K)を例に取り説明するが、濃度補正テーブルは各色について作成される。濃度補正テーブルとは、補正対象となる自ノズルの画素値(輝度)と、自ノズルの補正の際に参照される参照ノズルの画素値(輝度)と、実際に出力された出力画素値(出力輝度あるいは濃度データ)とを対応付けて記憶したものである。本実施形態においては、参照ノズルとして、自ノズルに隣接する隣接ノズルが採用される。
<1-2. Generation of density correction table>
Next, a method for generating the density correction table TB1 will be described. Here, black ink (K) will be described as an example, but a density correction table is created for each color. The density correction table includes the pixel value (luminance) of the target nozzle to be corrected, the pixel value (luminance) of the reference nozzle that is referred to when correcting the own nozzle, and the output pixel value (output) that is actually output. Luminance or density data) in association with each other. In the present embodiment, an adjacent nozzle adjacent to its own nozzle is employed as the reference nozzle.
図5は、本実施形態に係る濃度補正テーブル生成システム2の機能構成を示すブロック図である。濃度補正テーブル生成システム2は、画像形成装置200、PC300、およびスキャナ400から構成される。図示は省略したが、PC300と画像形成装置200、PC300とスキャナ400はそれぞれ、有線あるいは無線で接続されている。PC300は、濃度補正テーブル生成のためのテストパターン301を記憶している。画像形成装置200の画像形成部250は、テストパターン301に従って画像Dを出力する。スキャナ400は画像Dを読み取り、スキャン画像を生成する。スキャナ400は、生成したスキャン画像をPC300に出力する。PC300は、受信したスキャン画像をスキャン画像304として記憶する。PC300の濃度測定部303は、スキャナ400から出力されたスキャン画像304の濃度を計算する。濃度補正テーブル生成部302は、濃度測定部303による濃度測定結果に基づいて濃度補正テーブルを生成する。画像形成装置200は、PC300が生成した濃度補正テーブルを濃度補正テーブルTB1として記憶する。
FIG. 5 is a block diagram showing a functional configuration of the density correction
図6は、PC300のハードウェア構成を示す図である。PC300のハードウェア構成は基本的にPC100と同一であるので詳細な説明を省略し、PC100との相違点のみ説明する。HDD350は、濃度補正テーブル生成のためのテストパターン301を記憶している。また、HDD350は、濃度補正テーブル生成のための濃度補正テーブル生成プログラムを記憶している。
FIG. 6 is a diagram illustrating a hardware configuration of the
図7は、濃度補正テーブル生成処理の概要を示すフローチャートである。ユーザがキーボード360を操作する等の方法によりテストパターンの生成を指示すると、PC300のCPU310は、HDD350から濃度補正テーブル生成プログラムを読み出して実行する。CPU310はまず、テストパターンを生成する(ステップS200)。すなわち、CPU310は、HDD350からテストパターン301を読み出す。CPU310は、読み出したテストパターン301のデータをI/F340を介して画像形成装置200に出力する。
FIG. 7 is a flowchart showing an outline of the density correction table generation process. When the user instructs generation of a test pattern by a method such as operating the
図8および図9は、テストパターン301(の一部)を例示する図である。図8は、8つのノズル(順番にノズル#00〜#07と記す)から出力するテストパターンの基本パターンを示す。図中の上下方向にノズルが並んでおり、図中の左右方向が紙送り方向である。本発明は、補正対象となる自画素の画素値(輝度)と、自画素以外の画素である参照画素の画素値とから自画素の出力画素値が要求出力画素と等しくなるように補正値を決定する方法に関するものである。ここで、本実施形態においては、参照画素が、自画素を形成するノズルに隣接するノズルにより形成される画素である態様について説明する。テストパターン301は、このような補正処理を行うための濃度補正テーブルを生成するためのテストパターンである。
FIG. 8 and FIG. 9 are diagrams illustrating a test pattern 301 (part). FIG. 8 shows a basic pattern of test patterns output from eight nozzles (sequentially written as nozzles # 00 to # 07). The nozzles are arranged in the vertical direction in the figure, and the horizontal direction in the figure is the paper feed direction. The present invention sets the correction value so that the output pixel value of the own pixel becomes equal to the requested output pixel from the pixel value (luminance) of the own pixel to be corrected and the pixel value of the reference pixel that is a pixel other than the own pixel. It is about how to decide. Here, in the present embodiment, a mode in which the reference pixel is a pixel formed by a nozzle adjacent to the nozzle that forms the self pixel will be described. The
図8に示される基本パターンにおいて、ノズル#00、#02、#04、#06の4つのノズルについては、単一の輝度(図8の例では、輝度0)のパターンとなっている。なお、輝度とは、画素の明るさを意味する。画素の出力値を示す点では階調と同義であるが、輝度が最大値であるときは階調は最小値となり、輝度が最小値であるときは階調は最大値となる関係にある。ノズル#01、#03、#05、#07の4つのノズルについては、図中左から順に輝度0、51、102、153、204、255というように複数の異なる輝度のパターンを組み合わせたものになっている。図8において、ノズル#01を補正対象のノズル(以下、「自ノズル」という)とすると、自ノズルに隣接するノズル(以下、「隣接ノズル」という)は、ノズル#00である。すなわち、図8に示されるように、基本パターンは、ある輝度に固定された隣接ノズルにより形成されたパターンと、複数の輝度に変化させた自ノズルにより形成されたパターンから構成される。
In the basic pattern shown in FIG. 8, the four nozzles # 00, # 02, # 04, and # 06 have a pattern having a single luminance (
図9(a)〜(f)は、本実施形態において使用される6つの基本パターンを示す図である。図9(a)の基本パターンは、図8に示される基本パターンと同一のものである。図9(a)〜(f)はそれぞれ、隣接ノズルの輝度が異なっている。すなわち、図9(a)〜(f)の基本パターンにおいて、隣接ノズルの輝度はそれぞれ、0、51、102、153、204、255となっている。すなわち、図9(a)〜(f)の6つの基本パターンを使用することにより、自ノズル6階調×隣接ノズル6階調の36通りの組み合わせについて補正データを作成することができる。すなわち、自ノズルc階調×隣接ノズルc階調のc2通りの組み合わせについて補正データを作成するには、c個の基本パターンが必要である。 FIGS. 9A to 9F are diagrams showing six basic patterns used in the present embodiment. The basic pattern shown in FIG. 9A is the same as the basic pattern shown in FIG. 9A to 9F, the brightness of adjacent nozzles is different. That is, in the basic patterns of FIGS. 9A to 9F, the luminances of the adjacent nozzles are 0, 51, 102, 153, 204, and 255, respectively. That is, by using the six basic patterns shown in FIGS. 9A to 9F, correction data can be created for 36 combinations of the own nozzle 6 gradations × adjacent nozzle 6 gradations. That is, in order to create correction data for c two combinations of the own nozzle c gradation × adjacent nozzle c gradation, c basic patterns are required.
図8および図9において、ある輝度で出力される領域の最小単位を「単位パターン」という。例えば、図8の基本パターンにおいて、ノズル#01のパターンは、6つの単位パターンから構成される。 8 and 9, the minimum unit of an area output with a certain luminance is referred to as a “unit pattern”. For example, in the basic pattern of FIG. 8, the nozzle # 01 pattern is composed of six unit patterns.
図10は、単位パターンにおける階調表現を説明する図である。図10(a)は、画像形成装置200の1つのノズルが形成可能なドットのサイズを示している。画像形成装置200は、Sサイズ(濃度40%)、Mサイズ(濃度70%)、Lサイズ(濃度100%)の3種類のサイズのドットを打ち分けることができる。図10(b)は、単位パターンにおいて、濃度0%、20%、40%、60%、80%、100%(256階調の場合、輝度255、204、153、102、51、0に相当する)の階調表現を行う方法を示している。図10(b)に示されるように、単位パターンは6つのドットから構成される。濃度0%の階調表現をする場合、いずれのドットにもドット形成は行われない。濃度20%の階調表現をする場合、1ドットおきにSサイズ(濃度40%)のドットが形成される。6ドット分平均すると濃度は20%となる。濃度40%の階調表現をする場合、すべてのドットにMサイズのドットが形成される。以下同様に、各階調について、単位パターンについて平均すると所望の濃度となるようにドットが配置される。
FIG. 10 is a diagram for explaining gradation expression in a unit pattern. FIG. 10A shows the dot size that can be formed by one nozzle of the
なお、以上の説明では単位パターンの大きさを6ドット分として説明したが、単位パターンのサイズはこれに限定されるものではない。例えば、単位パターンの大きさを50ドットとして測定精度の向上を図ってもよい。また、単位パターン内のどの位置にドットを打つかは、2値化処理により決定してもよい。 In the above description, the size of the unit pattern is described as 6 dots, but the size of the unit pattern is not limited to this. For example, the measurement accuracy may be improved by setting the size of the unit pattern to 50 dots. In addition, it may be determined by binarization processing at which position in the unit pattern the dot is to be hit.
再び図5および図7を参照して説明する。テストパターン301のデータを受信すると、画像形成装置200は、受信したデータに従って用紙上にテストパターンを印刷する(ステップS210)。このテストパターンは濃度補正テーブルを生成するためのものであるので、テストパターンの印刷の際には濃度補正処理は行われない。したがって、テストパターンは、ノズルの物理的特性に起因する印刷むらを含んだ状態で印刷される。
The description will be given with reference to FIGS. 5 and 7 again. When the
続いてスキャナ400は、印刷されたテストパターンの画像Dを読み取る(ステップS220)。以降の処理でノズル毎の輝度値を測定するため、画像読み取りの際には印刷解像度より高い解像度で読み取りを行う。例えば、720dpi(dot per inch)の解像度で印刷した場合、2880dpiの解像度で読み取りを行う。この場合、印刷ドット1つに対し4点の濃度データを取得することができる。スキャナ400は、読み取った画像DのデータをPC300に出力する。PC300のCPU310は、入力された画像データをスキャン画像304としてHDD350に記憶する。
Subsequently, the
続いてCPU310は、スキャン画像304における濃度データと、各ノズルとの対応付けを行う。濃度データとノズルとを対応付ける方法はいくつか存在するが、本実施形態において、CPU310は、「ノズル間」の濃度データを各ノズルに対応付ける。以下の説明において、濃度データをノズルに対応付けるための領域を「単位領域」という。
Subsequently, the
図11は、ノズル間の濃度データの定義を説明する図である。図11の例は、理想的なサイズを有するドットが、理想的な位置に形成されたパターンを示している。「ノズル間」の濃度とは、ドットの理想的な形成位置に対して、隣接する2つのドットの中心間の濃度を意味する。すなわち、隣接する2つのドットの中心を結ぶ線分の中点を、隣接する2つのドットの境界点と定義すると、「ノズル間」の濃度とは、ドットの中間領域、すなわち、境界点を中心とした、理想的なドットピッチと等しい長さを有する領域における濃度を意味する。 FIG. 11 is a diagram illustrating the definition of density data between nozzles. The example of FIG. 11 shows a pattern in which dots having ideal sizes are formed at ideal positions. The density between “nozzles” means the density between the centers of two adjacent dots with respect to the ideal dot formation position. In other words, if the midpoint of the line segment connecting the centers of two adjacent dots is defined as the boundary point between two adjacent dots, the “inter-nozzle” density is the center of the dot, that is, the boundary point. The density in a region having a length equal to the ideal dot pitch is expressed as follows.
濃度データとノズルとを対応付ける方法としては他に、「ノズル毎」の濃度を用いる方法もある。「ノズル間」の濃度とは、隣接する2つの境界点の間の濃度を意味する。ノズル毎の濃度データを用いて生成された濃度補正テーブルには、以下のような問題点がある。図8および図9に例示したテストパターンにおいて、あるノズルに隣接する2つのノズルの輝度は同一である。例えば、ノズル#01に隣接するノズル#00およびノズル#02の輝度は同一である。そのため、ノズル毎の濃度データを用いて生成された濃度補正テーブルを用いて補正を行った場合、両隣のノズルが同一の入力輝度の場合はその補正データは信頼性があるが、両隣のノズルの入力輝度が異なる場合にはその信頼性は補償されない。例えばノズル#02において飛行曲がりが発生している場合を考える。この場合、ノズル#01により形成されるドットは、ノズル#02により形成されるドットの影響を大きく受けるが、ノズル#00により形成されるドットの影響はほとんど受けない。このとき、ノズル番号の若い順に、すなわちノズル#00から補正処理を行う場合と、ノズル番号の遅い順に、すなわちノズル#02から補正処理を行う場合とでは、補正値が異なる場合が多い。このように、ノズル毎の濃度データを用いて生成された濃度補正テーブルを用いると、補正値が正確に算出されない場合があるという問題がある。 As another method for associating density data with nozzles, there is a method using density for each nozzle. The “between nozzles” density means a density between two adjacent boundary points. The density correction table generated using the density data for each nozzle has the following problems. In the test patterns illustrated in FIGS. 8 and 9, the luminance of two nozzles adjacent to a certain nozzle is the same. For example, the brightness of nozzle # 00 and nozzle # 02 adjacent to nozzle # 01 is the same. Therefore, when correction is performed using the density correction table generated using the density data for each nozzle, if both adjacent nozzles have the same input luminance, the correction data is reliable. If the input luminance is different, the reliability is not compensated. For example, let us consider a case where a flight curve occurs in nozzle # 02. In this case, the dots formed by the nozzle # 01 are greatly affected by the dots formed by the nozzle # 02, but are hardly affected by the dots formed by the nozzle # 00. At this time, there are many cases where the correction values are different between the case where correction processing is performed in ascending order of the nozzle numbers, that is, from the nozzle # 00, and the case where correction processing is performed from the lowest nozzle numbers, ie, from the nozzle # 02. As described above, when the density correction table generated using the density data for each nozzle is used, there is a problem that the correction value may not be calculated accurately.
これに対し、ノズル間の濃度データを用いて生成された濃度補正テーブルを用いると、ノズルと補正データとを一意に対応付けることができるため、補正値を正確に算出することができる。また、飛行曲がりが原因のバンディングはノズル間で発生するため、ノズル間の輝度を正確に計算し補正することができるノズル間の濃度データを用いて生成された濃度補正テーブルは、有用である。 On the other hand, if a density correction table generated using density data between nozzles is used, the correction value can be accurately calculated because the nozzle and the correction data can be uniquely associated. In addition, since banding caused by flight bending occurs between nozzles, a density correction table generated using density data between nozzles that can accurately calculate and correct the luminance between nozzles is useful.
図12は、単位領域を例示する図である。濃度データにおけるノズル間の領域の特定は例えば以下のように行われる。CPU310は、濃度があらかじめ決められたしきい値を下回ったデータに相当する位置をテストパターンの端部と特定する。CPU310は、このようにしてテストパターンの例えば左隅に相当するデータを特定する。CPU310は、特定した左隅から2点分の余白を空け、縦4点×横4点=16点分の濃度データを、テストパターンの左隅の画素(ノズル)に対応する濃度データ、すなわち単位領域の濃度データとして特定する。その他のノズルについても同様である。
FIG. 12 is a diagram illustrating unit areas. For example, the area between the nozzles in the density data is specified as follows. The
続いてCPU310は、スキャン画像304に基づいて濃度補正テーブルの生成を行う(ステップS230)。ここではまず、図8のノズル#01およびノズル#02を例にとって濃度補正テーブル生成処理の詳細を説明する。図8において、点線で示した領域はノズル#01の印刷範囲である。CPU310は、スキャン画像304から、単位領域の平均輝度を算出する。以下の説明においてスキャン画像304における座標(x,y)の輝度をC(x,y)と表記する。xの正方向は図8において右方向であり、yの正方向は図8において下方向である。
Subsequently, the
単位領域の左上隅の座標を(x1+2,y1+2)とする。ここで、単位領域の大きさは前述の単位パターンの大きさと等しい。単位パターンは前述のように縦1ドット×横6ドットのドットから構成される。また、本実施形態では印刷解像度の4倍(1ドットにつき縦4点×横4点)の解像度で読み取りを行っている。したがって、単位領域は縦4点×横24点のピッチで読み取られている。すなわち、単位領域左下隅の座標は(x1+2,y1+6)、右上隅の座標は(x1+22,y1+2)、右下隅の座標は(x1+22,y1+6)となる。平均濃度Pは、次式(1)で算出される。
P=ΣC(x,y)/mD …(1)
ここで、mDは単位領域に含まれる濃度データの数(本実施形態においては4×24=96)を示す。また、本実施形態ではx=x1+2〜x1+22、y=y1+2〜y1+6であるので、この範囲でC(x,y)が足し合わされる。
The coordinates of the upper left corner of the unit area and (x 1 + 2, y 1 +2). Here, the size of the unit area is equal to the size of the unit pattern described above. As described above, the unit pattern is composed of dots of 1 vertical dot × 6 horizontal dots. In this embodiment, reading is performed at a resolution four times the printing resolution (vertical 4 points × horizontal 4 points per dot). Therefore, the unit area is read at a pitch of 4 vertical points × 24 horizontal points. That is, the coordinates of the unit areas the lower-left corner (x 1 + 2, y 1 + 6), the coordinates of the upper-right corner (x 1 + 22, y 1 +2), the lower right corner coordinates (x 1 + 22, y 1 + 6 ). The average density P is calculated by the following formula (1).
P = ΣC (x, y) / m D (1)
Here, m D indicates the number of density data included in the unit area (4 × 24 = 96 in the present embodiment). Further, in the present embodiment because it is x = x 1 + 2~x 1 + 22, y =
図13は、ノズル#01の濃度補正テーブルの生成方法を説明する図である。ここで、ノズル#01の濃度補正テーブルとは、補正対象ノズルである自ノズルがノズル#01であり、参照ノズルである隣接ノズルがノズル#00である濃度補正テーブルをいう。したがって、濃度補正テーブルは、ノズル#00とノズル#01の間の各単位領域において測定された濃度から得られる。以下、特に説明しない場合、ノズル#Nの濃度補正テーブルは、ノズル#Nとノズル#N−1の間の単位領域により求めたものと定義される。したがって、この場合、自ノズルはノズル#N、隣接ノズルはノズル#N−1である。 FIG. 13 is a diagram illustrating a method for generating a density correction table for nozzle # 01. Here, the density correction table for nozzle # 01 is a density correction table in which the correction target nozzle is the nozzle # 01 and the adjacent nozzle that is the reference nozzle is nozzle # 00. Therefore, the density correction table is obtained from the density measured in each unit region between nozzle # 00 and nozzle # 01. Hereinafter, unless otherwise described, the density correction table for nozzle #N is defined as that obtained from the unit area between nozzle #N and nozzle # N−1. Therefore, in this case, the own nozzle is nozzle #N, and the adjacent nozzle is nozzle # N-1.
図13(a)および(b)に示される基本パターンは、図9(a)および(b)に示される基本パターンと同一のものである。すなわち、図13(a)は隣接ノズル輝度が0の基本パターンを示し、図13(b)は隣接ノズル輝度が51の基本パターンを示している。CPU310はまず、隣接ノズル輝度が0の場合(図13(a))について、各単位領域の平均輝度Pを算出する。本実施形態においては、自ノズル入力輝度0、51、102、153、204、255の単位領域に対して、平均輝度が23、33、40、66、76、120であると算出される。次にCPU310は、隣接ノズル輝度が51の場合(図13(b))について、各単位領域の平均輝度Pを算出する。本実施形態においては、各単位領域に対して、平均輝度が31、38、54、79、97、132であると算出される。以下同様にして、隣接ノズル輝度が102、153、204、255の基本パターンについて各単位領域の平均輝度を算出する。CPU310は、算出した平均輝度をRAM330に記憶する。
The basic patterns shown in FIGS. 13A and 13B are the same as the basic patterns shown in FIGS. 9A and 9B. That is, FIG. 13A shows a basic pattern in which the adjacent nozzle luminance is 0, and FIG. 13B shows a basic pattern in which the adjacent nozzle luminance is 51. First, the
図14は、ノズル#02の濃度補正テーブルの生成方法を説明する図である。図14(a)および(b)に示される基本パターンも、図9(a)および(b)に示される基本パターンと同一のものである。CPU310はまず、隣接ノズル輝度が0の場合(図14(a))について、各単位領域の平均輝度Pを算出する。なお、ノズル#02、#04、#06においては、自ノズルの輝度が固定され隣接ノズルの輝度が変化する関係になっている点に注意が必要である。すなわち、図9の例では奇数番目のノズルは隣接ノズルの輝度が固定で自ノズルの輝度が変化しているが、偶数番目のノズルは自ノズルの輝度が固定で隣接ノズルの輝度が変化する関係になっている。CPU310はまず、自ノズル輝度が0の場合(図14(a))について、各単位領域の平均輝度Pを算出する。本実施形態においては、隣接ノズルの入力輝度が0、51、102、153、204、255である単位領域に対して、平均輝度が19、26、29、41、55、77であると算出される。次にCPU310は、自ノズル輝度が51の場合(図14(b))について、各単位領域の平均輝度Pを算出する。本実施形態においては、各単位領域に対して、平均輝度が25、31、40、56、74、97であると算出される。以下同様にして、自ノズル輝度が102、153、204、255の基本パターンについて各単位領域の平均輝度を算出する。CPU310は、算出した平均輝度をRAM330に記憶する。
FIG. 14 is a diagram illustrating a method for generating the density correction table for nozzle # 02. The basic patterns shown in FIGS. 14 (a) and 14 (b) are also the same as the basic patterns shown in FIGS. 9 (a) and 9 (b). First, the
なお、ノズル#00は端部に位置するノズルであるため、すなわち、隣接ノズルが存在しないため、他のノズルに対する方法とは異なる方法で濃度補正テーブルが作成される。ノズル#00は隣接ノズルが存在しないので、隣接ノズルの影響を考慮する必要がない。そこで、そこで、濃度補正テーブルのフィールド毎に全ノズルの濃度データを平均し、算出した平均値を記憶したテーブル(平均テーブル)をノズル#00の濃度補正テーブルとする。これにより、他のノズルの傾向に合わせた補正処理を行うことが可能となる。 Since nozzle # 00 is a nozzle located at the end, that is, there is no adjacent nozzle, the density correction table is created by a method different from the method for other nozzles. Since nozzle # 00 has no adjacent nozzle, it is not necessary to consider the influence of the adjacent nozzle. Therefore, the density data of all nozzles is averaged for each field of the density correction table, and a table (average table) storing the calculated average value is used as the density correction table for nozzle # 00. Thereby, it becomes possible to perform the correction process according to the tendency of other nozzles.
CPU310は、以上で説明したのと同様にしてノズル#00〜#07のすべてのノズルについて各単位領域の平均輝度Pを算出し、RAM330に記憶する。CPU310は、RAM330に記憶された平均輝度を組み合わせ、濃度補正テーブルを生成する。CPU310は、生成した濃度補正テーブルを濃度補正テーブルTB1としてRAM330に記憶する。CPU310は、濃度補正テーブルの更新を要求するテーブル更新要求および濃度補正テーブルTB1を画像形成装置200に送信する。画像形成装置200のCPU210は、テーブル更新要求を受信すると、受信した濃度補正テーブルTB1をROM220に記憶する。こうして、画像形成装置200は、自身のノズルに特有の濃度むらを補正するための濃度補正テーブルTB1を記憶する。
The
図15は、ノズル#00〜#02の3つのノズルについて、上述の方法により作成した濃度補正テーブルTB1を例示する図である。濃度補正テーブルTB1は、ノズル毎の濃度補正テーブルを含む。すなわち、ノズル#00〜#07の8つのノズルが存在する場合、濃度補正テーブルTB1は8つの濃度補正テーブルから構成される。ここで、テーブルの横方向は自ノズルの入力輝度を、縦方向は隣接ノズルの入力輝度を示す。自ノズルと隣接ノズルの交点の値が出力輝度(平均輝度)を示している。例えば、ノズル#00に対して、自ノズルの入力輝度が51で、隣接ノズルの入力輝度が102の場合、出力輝度は45となる。 FIG. 15 is a diagram illustrating the density correction table TB1 created by the method described above for the three nozzles # 00 to # 02. The density correction table TB1 includes a density correction table for each nozzle. That is, when there are eight nozzles # 00 to # 07, the density correction table TB1 includes eight density correction tables. Here, the horizontal direction of the table indicates the input luminance of the own nozzle, and the vertical direction indicates the input luminance of the adjacent nozzle. The value of the intersection of the own nozzle and the adjacent nozzle indicates the output luminance (average luminance). For example, for nozzle # 00, if the input luminance of the own nozzle is 51 and the input luminance of the adjacent nozzle is 102, the output luminance is 45.
ここで、各ノズルにおける最高輝度(図15の例では自ノズル輝度255かつ隣接ノズル輝度255)のうち、輝度が最も低いものをMaxMinと表す。図15の例では、ノズル#01の輝度241が最も低いのでMaxMin=241である。同様に、各ノズルにおける最低輝度(図15の例では自ノズル輝度0かつ隣接ノズル輝度0)のうち、輝度が最も高いものをMinMaxと表す。図15の例では、ノズル#01の輝度23が最も高いのでMinMax=23である。全てのノズルが出力できる輝度はこの範囲に制限されることになる。すなわち、この場合、全てのノズルが出力できる出力輝度範囲は23〜241である。
以下同様にして、シアン、イエロー、マゼンタ各色の濃度補正テーブルが作成される。
Here, among the highest luminance in each nozzle (in the example of FIG. 15, the
Similarly, density correction tables for each color of cyan, yellow, and magenta are created.
<1−3.濃度補正処理>
次に、上述のようにして生成された濃度補正テーブルTB1を用いた濃度補正処理について説明する。ここで説明する濃度補正処理は、図4のステップS130における濃度補正処理の詳細である。濃度補正処理の概要は次のとおりである。処理は、画像データを構成する画素のうち処理対象となる「自画素」を一画素ずつ順番に特定して行われる。自画素の補正値は、自画素以外の画素である参照画素の画素値が与えられた場合に、自画素の出力画素値が要求出力画素値と等しくなるよう、濃度補正テーブルTB1を用いて算出される。「参照画素」は、自画素と異なる画素であって、自画素との位置関係があらかじめ決められた条件を満たす画素をいう。本実施形態においては、自画素に隣接する画素が参照画素として用いられる。また、黒インク(K)に関する処理についてのみ説明するが、他の色成分(シアン、イエロー、マゼンタ)についても同様に濃度補正処理が行われる。
<1-3. Density correction processing>
Next, density correction processing using the density correction table TB1 generated as described above will be described. The density correction process described here is details of the density correction process in step S130 of FIG. The outline of the density correction process is as follows. The processing is performed by sequentially specifying “own pixels” to be processed among the pixels constituting the image data one by one. The correction value of the own pixel is calculated using the density correction table TB1 so that the output pixel value of the own pixel becomes equal to the requested output pixel value when the pixel value of the reference pixel other than the own pixel is given. Is done. The “reference pixel” refers to a pixel that is different from the own pixel and that satisfies a predetermined positional relationship with the own pixel. In the present embodiment, a pixel adjacent to its own pixel is used as a reference pixel. Although only the process relating to the black ink (K) will be described, the density correction process is similarly performed for the other color components (cyan, yellow, magenta).
図16は、本実施形態に係る濃度補正処理の詳細を示すフローチャートである。PC100のCPU110はまず、全てのノズルが出力できる出力輝度範囲を算出する(ステップS301)。すなわち、濃度補正テーブルTB1から、MaxMinおよびMinMaxを算出する。なお、以下では簡単のため、ノズル#00〜#02の3つのノズルについてのみ考慮した説明を行う。ノズル#00〜#02の濃度補正テーブルは、図15に示されるものである。したがって、MaxMin=241、MinMax=23である。
FIG. 16 is a flowchart showing details of the density correction processing according to the present embodiment. First, the
次に、CPU110は、画像内の位置を示すパラメータxおよびyを初期化する(ステップS302)。パラメータxおよびyは、自画素を特定するための位置パラメータである。xは画像幅方向(紙送り方向)の位置を、yは画像高さ方向(紙送り方向と直交する方向)の位置(すなわちノズル番号)を示すパラメータである。本実施形態において、CPU110は、xおよびyをそれぞれ0に初期化する。なお、以下の説明では、自画素を形成するインクドットを出力するノズルを「自ノズル」と、参照画素を形成するインクドットを出力するノズルを「隣接ノズル」という。
Next, the
続いてCPU110は、要求出力輝度の算出をする(ステップS303)。要求出力輝度とは、出力輝度の目標値のようなものである。本実施形態において、入力画像は256階調(0〜255)の輝度で表現されている。しかし、前述のように画像形成装置200が出力可能な輝度はMinMax〜MaxMinの範囲に制限される(本実施形態では、23〜241)。そこで、入力画像の輝度が出力輝度範囲に収まるように、入力画像の輝度を要求出力輝度に変換する必要がある。CPU110は、次式(2)に従って入力画像の輝度Iを要求出力輝度Creqに変換する。
Creq=(MaxMin−MinMax)/Cmax×I+MinMax …(2)
ここで、Cmaxは最大輝度(本実施形態ではCmax=255)を示す。
Subsequently, the
C req = (MaxMin−MinMax) / C max × I + MinMax (2)
Here, C max indicates the maximum luminance (C max = 255 in the present embodiment).
いま、入力画像として輝度128のベタ画像を入力したとすると、(2)式にMaxMin=241、MinMax=23、Cmax=255、I=128を代入してCreq=132が得られる(小数点以下四捨五入)。入力画像はベタ画像なので、すべての画素で要求出力輝度は132となる。 Assuming that a solid image having a luminance of 128 is input as an input image, C req = 132 is obtained by substituting MaxMin = 241, MinMax = 23, C max = 255, and I = 128 into the equation (2) (decimal point). Rounded down below). Since the input image is a solid image, the required output luminance is 132 for all pixels.
図17は、出力輝度範囲および要求出力輝度を視覚的に説明する図である。図17中の破線は、(2)式を示す直線である。 FIG. 17 is a diagram for visually explaining the output luminance range and the required output luminance. A broken line in FIG. 17 is a straight line representing the expression (2).
再び図16を参照して説明する。続いてCPU110は、自ノズル、すなわちノズル#yの濃度補正テーブルを取得する(ステップS304)。この処理は例えば、以下のように行われる。CPU110は、濃度補正テーブルの送信を要求するテーブル送信要求を画像形成装置200に送信する。テーブル送信要求を受信すると、画像形成装置200のCPU210は、RAM230から濃度補正テーブルTB1を読み出す。CPU210は、読み出した濃度補正テーブルTB1を含むテーブル送信応答を、テーブル送信要求の送信元であるPC100に送信する。PC100のCPU110は、テーブル送信応答を受信すると、受信したテーブル送信応答から濃度補正テーブルTB1を抽出する。CPU110は、抽出した濃度補正テーブルTB1をHDD150に記憶する。CPU110は、HDD150に記憶された濃度補正テーブルTB1の中からノズル#yの濃度補正テーブルを抽出する。CPU110は、抽出した濃度補正テーブルをRAM130に記憶する。
A description will be given with reference to FIG. 16 again. Subsequently, the
なお、画像形成装置200からPC100への濃度補正テーブルTB1の読出しは、例えば、PC100にプリンタドライバをインストールしたときなど、図16に示されるフローに先立って行われてもよい。また、画像形成装置200は、濃度補正テーブルTB1のすべてを読み出してもよいし、必要に応じて一部分だけを読み出してもよい。
Note that reading of the density correction table TB1 from the
続いて、CPU110は、自ノズルが端部に位置するノズルであるか、すなわち、y=0であるか判断する(ステップS305)。y=0の場合(ステップS305:YES)、CPU110は隣接ノズルの輝度(画素値)をあらかじめ決められた値(本実施形態においては、128)とする(ステップS307)。これは、自ノズルが端部に位置する場合は隣接ノズルが存在しないため、隣接ノズルの輝度の初期値を仮想的に与えるものである。CPU110は、隣接ノズルの輝度と要求出力輝度を用いて濃度補正テーブルから補正値を算出する(ステップS308)。補正値の算出方法は後述する。CPU110は、算出した補正値をRAM130に記憶する。
Subsequently, the
一方、y≧1の場合(ステップS305:NO)、CPU110は、RAM130から補正値M[x,y−1]を参照画素の輝度として読み出す(ステップS306)。CPU110は、参照画素の輝度と要求出力輝度を用いて濃度補正テーブルから自画素の補正値を算出する(ステップS308)。補正値の算出方法は後述する。CPU110は、算出した補正値をRAM130に記憶する。
On the other hand, when y ≧ 1 (step S305: NO), the
ステップS308における補正値の算出は、以下のように行われる。
図18は、図15に示されるノズル#00の濃度補正テーブルをグラフ化した図である。図18に示されるように、濃度補正テーブルは、隣接ノズルの輝度ごとの「自ノズル入出力特性」を示すものと考えられる。前述のように、自ノズルがノズル#00である場合、隣接ノズルの輝度はあらかじめ決められた値(本実施形態では128)が用いられる。
Calculation of the correction value in step S308 is performed as follows.
FIG. 18 is a graph of the density correction table for nozzle # 00 shown in FIG. As shown in FIG. 18, the density correction table is considered to indicate “own nozzle input / output characteristics” for each luminance of adjacent nozzles. As described above, when the self nozzle is nozzle # 00, a predetermined value (128 in this embodiment) is used as the luminance of the adjacent nozzle.
本実施形態において、濃度補正テーブルは、参照画素の輝度が0、51、102、153、204、255である場合の出力輝度(実際に形成された画像の濃度データ)を記録したものである。したがって、隣接ノズルの輝度がこれらの値以外の値である場合は、補間により値を算出する必要がある。いま、隣接ノズルの入力輝度が128であるので、輝度が102と153のときのデータを用いて線形補間を行う。具体的には次のとおりである。
本実施形態において、濃度補正テーブルは、参照画素の輝度が0、51、102、153、204、255である場合の出力輝度を記録したものである。したがって、参照画素の輝度がこれらの値以外の値である場合は、補間により補正値を算出する必要がある。いま、参照画素の入力輝度が128であるので、輝度が102と153のときのデータを用いて線形補間を行う。具体的には次のとおりである。
In this embodiment, the density correction table records the output brightness (density data of the actually formed image) when the brightness of the reference pixel is 0, 51, 102, 153, 204, 255. Therefore, when the brightness of the adjacent nozzle is a value other than these values, it is necessary to calculate the value by interpolation. Now, since the input luminance of the adjacent nozzle is 128, linear interpolation is performed using data when the luminance is 102 and 153. Specifically, it is as follows.
In the present embodiment, the density correction table records the output luminance when the luminance of the reference pixel is 0, 51, 102, 153, 204, 255. Therefore, when the luminance of the reference pixel is a value other than these values, it is necessary to calculate a correction value by interpolation. Now, since the input luminance of the reference pixel is 128, linear interpolation is performed using data when the luminance is 102 and 153. Specifically, it is as follows.
図19は、近似直線を用いた補間方法を示す図である。CPU110はまず、濃度補正テーブルから補間に用いる4点のデータを特定する。参照画素の輝度が128であるので、参照画素(隣接ノズル)の輝度がその前後の102と153であるデータが用いられる。CPU110は、隣接ノズルの輝度が102の直線と153の直線のうち、輝度が128である点を囲む4点を特定する。本実施形態においては、図15に示されるノズル#00の濃度補正テーブルのうち太線で囲まれた4点のデータが用いられる。これらの4つのデータが、図19(a)におけるD(m,n)、D(m+1,n)、D(m,n+1)、D(m+1,n+1)に相当する。この場合、D(m,n)=98、D(m+1,n)=133、D(m,n+1)=124、D(m+1,n+1)=161である。ここで、記号D(m,n)は、自画素(自ノズル)の階調番号がm、参照画素(参照ノズル)の階調番号がnであるときの濃度データ(出力輝度)を意味する。階調番号とは、例えば図15のような濃度補正テーブルを用いる場合、0、51、102、153、204、255の輝度に対して順番にm=1、2、…、6というように付す番号を意味する。
FIG. 19 is a diagram illustrating an interpolation method using an approximate straight line. First, the
続いて、CPU110は、参照画素の輝度FNから、線形補間により補間値D1およびD2の値を算出する(図19(b))。この場合、FN=128、D1=111、D2=147である。続いて、CPU110は、補間値D1およびD2を結ぶ直線の式を求める。CPU110は、この直線の式に要求輝度DOを代入し、補正値FOを算出する(図19(c))。この場合、DO=132であるので、FO=233と算出される。図18において点線は、補間により求めた参照画素の輝度が128の近似入出力特性を示している。
Subsequently, the
なお、近似直線を用いた補間方法に代えて、近似平面を用いた補間を採用してもよい。
図20は、近似平面を用いた補間方法を説明する図である。CPU110は、D(m,n)、D(m+1,n)、D(m,n+1)の3点を含む平面の式と、D(m+1,n)、D(m,n+1)、D(m+1,n+1)の3点を含む平面の式を求める。次に、CPU110は、それぞれの平面の式から、既に決まっている参照画素の輝度と要求出力輝度から補正値を算出する。続いてCPU110は、参照画素の輝度と補正値の範囲からどちらの平面が正しいか判断する。CPU110は、正しいと判断された平面の式を利用して算出された補正値を補正値FOをとして採用する。
In place of the interpolation method using the approximate line, interpolation using the approximate plane may be employed.
FIG. 20 is a diagram for explaining an interpolation method using an approximate plane. The
以上で説明したように、画素[x,0]に対して参照画素の輝度としてあらかじめ決められた値(128)と、補間により求めた参照画素の輝度が128の近似入出力特性を用いることにより、要求出力輝度132に対して必要な入力輝度、すなわち補正値を求めることができる。
As described above, by using the value (128) predetermined as the luminance of the reference pixel for the pixel [x, 0] and the approximate input / output characteristic where the luminance of the reference pixel obtained by interpolation is 128. The required input brightness, that is, the correction value can be obtained for the required
再び図16を参照して説明する。自ノズルの補正値を算出すると、CPU110は、ノズル番号yを更新する(ステップS309)。具体的には、y=y+1としてノズル番号yを更新する。CPU110は、すべてのノズルについて処理が完了したか判断する(ステップS310)。すべてのノズルについて処理が完了していない場合(ステップS310:NO)、CPU110は、上述のステップS304〜S309の処理を繰り返し実行する。本実施形態において、ノズル#00(画素[x,0])についてステップS304〜S309の処理が完了すると、続いてノズル#01(画素[x,1])についてステップS304〜S309の処理が行われる。
A description will be given with reference to FIG. 16 again. After calculating the correction value of the own nozzle, the
画素[x,1]に対するステップS304〜S309の処理も、基本的には画素[x,0]に対するステップS304〜S309の処理と同様に行われる。画素[x,0]に対する処理と異なる点は次のとおりである。いま、自ノズルはノズル#01(y=1)なので、ステップS305における判断結果はNOとなる。この場合処理はステップS306に進む。ステップS306において、CPU110は、RAM130から参照画素[x,y−1]、すなわち画素[x,0]の補正値を参照画素の輝度として読み出す。以下ステップS308〜S312の処理は画素[x,0]の場合と同様である。画素[x,2]以降の画素(ノズル#02以降のノズル)についても、同様の処理が行われる。
The processes in steps S304 to S309 for the pixel [x, 1] are basically performed in the same manner as the processes in steps S304 to S309 for the pixel [x, 0]. Differences from the processing for the pixel [x, 0] are as follows. Since the current nozzle is nozzle # 01 (y = 1), the determination result in step S305 is NO. In this case, the process proceeds to step S306. In step S306, the
一方、1ライン分すべてのノズルについて処理が完了した場合(ステップS310:YES)、CPU110は、xの値をx=x+1として更新し、ノズル番号を0に戻す(ステップS311)。CPU110は、すべての画素について処理が完了したか判断する(ステップS312)。すべての画素について処理が完了していない場合(ステップS312:NO)、CPU110は、ステップS304〜S311の処理を繰り返し実行する。すべての画素について処理が完了した場合(ステップS312:YES)、CPU110は、濃度補正処理を完了する。
On the other hand, when the processing is completed for all the nozzles for one line (step S310: YES), the
以上で説明したように、本実施形態によれば、隣接ノズルの影響を考慮した補正テーブルを生成することができる。また、本実施形態に係る画像形成システムによれば、隣接ノズル(参照画素)の影響を考慮した補正テーブルを用いることにより、ノズルの物理的特性のばらつきを補償することができる。これにより、より高画質な画像を得ることができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to generate a correction table in consideration of the influence of adjacent nozzles. Further, according to the image forming system according to the present embodiment, it is possible to compensate for variations in physical characteristics of nozzles by using a correction table that takes into account the influence of adjacent nozzles (reference pixels). Thereby, a higher quality image can be obtained.
なお、本実施形態の説明に用いた補正テーブル(図15)は、あくまで例示であり、補正テーブルの内容はこれに限定されるものではない。図15に示される例では、濃度補正テーブルTB1は、自ノズルおよび隣接ノズルについて、6つの輝度(階調値)のデータを含んでいるが、輝度の数は6つに限定されるものではない。補間の精度を向上させるためには多くの階調値のデータを用いることが望ましく、メモリ容量を節約するためには少ない階調値のデータを用いることが望ましい。 The correction table (FIG. 15) used in the description of the present embodiment is merely an example, and the content of the correction table is not limited to this. In the example shown in FIG. 15, the density correction table TB1 includes data of six luminances (gradation values) for its own nozzle and adjacent nozzles, but the number of luminances is not limited to six. . In order to improve the accuracy of interpolation, it is desirable to use data with a large number of gradation values, and in order to save memory capacity, it is desirable to use data with a small number of gradation values.
また、本実施形態においては、画像形成装置200がラインヘッド型のプリンタである態様について説明したが、いわゆる2パス型のプリンタ等、ラインヘッド型以外のプリンタであってもよい。また、本実施形態においては、画像形成装置200が4色のインクを用いて画像形成を行うプリンタである態様について説明したが、画像形成装置200が用いるインクの数は4色に限定されない。画像形成装置200は、6色、7色、あるいはそれ以上のインクを用いて画像形成を行ってもよい。
In this embodiment, the
また、本実施形態においては、図4に示される画像処理をPC100が行う態様について説明したが、図4のステップS100〜S150の処理の一部または全部を画像形成装置200が行う構成としてもよい。図4のステップS100〜S150の処理の全部を画像形成装置200が行う場合、画像形成装置200は、メモリカードからデータを読み取るためのメモリカードインターフェースを有することが望ましい。この場合、ユーザは、デジタルカメラ等の撮像装置により画像が記録されたメモリカードを、画像形成装置200のメモリカードインターフェースに挿入する。画像形成装置200は、挿入されたメモリカードから画像を読み取って図4の処理を行う。
In the present exemplary embodiment, the aspect in which the
<2.第2実施形態>
続いて、本発明の第2実施形態について説明する。本実施形態における画像形成システムおよび濃度補正テーブル生成システムの構成は、第1実施形態に係る画像形成システム1および濃度補正テーブル生成システム2と同様であるので、共通する部分については共通の参照符号を用いてその説明を省略する。以下、第1実施形態との差異点のみを説明する。
<2. Second Embodiment>
Subsequently, a second embodiment of the present invention will be described. The configurations of the image forming system and the density correction table generating system in the present embodiment are the same as those of the
上述の第1実施形態においては、参照画素が、自画素を形成するノズルに隣接するノズルにより形成される画素である態様について説明した。本実施形態においては、参照画素が、自画素を形成するノズルと同一のノズルにより形成される画素であって、特に、参照画素が自画素に隣接する画素である態様について説明する。すなわち、本実施形態において画像形成システム1は、隣接ノズルではなく隣接ラインの影響を考慮した濃度補正テーブルTB2を用いて濃度補正を行う。具体的には、濃度補正テーブル生成システム2は、第1実施形態で説明したテストパターン301に代わりテストパターン311を用いて濃度補正テーブルTB2の生成を行う。
In the first embodiment described above, an aspect has been described in which the reference pixel is a pixel formed by a nozzle adjacent to the nozzle that forms the pixel itself. In the present embodiment, a description will be given of an aspect in which the reference pixel is a pixel formed by the same nozzle as the nozzle that forms the pixel, and in particular, the reference pixel is a pixel adjacent to the pixel. That is, in the present embodiment, the
図21(a)〜(f)は、本実施形態に係るテストパターン311(の一部)を示す図である。テストパターン311は、概ね図9に示されるテストパターンを90°回転させた構造を有している。図21においても、図9と同様に図中の上下方向にノズルが並んでおり、図中の左右方向が紙送り方向である。テストパターン311において、単位パターンの大きさは、全ノズル数に相当するドット数となっている。また、テストパターン311は、印刷可能ライン数分の連続した縞模様のパターンとなっている。なお、図21のテストパターンは、全部でl個のラインを有し、ライン番号は左から順番に、ライン#00、#01、#02、…、#lというように与えられている。 FIGS. 21A to 21F are views showing a part of the test pattern 311 according to the present embodiment. The test pattern 311 has a structure obtained by rotating the test pattern shown in FIG. 9 by 90 °. Also in FIG. 21, the nozzles are arranged in the vertical direction in the figure as in FIG. 9, and the horizontal direction in the figure is the paper feed direction. In the test pattern 311, the size of the unit pattern is the number of dots corresponding to the total number of nozzles. The test pattern 311 is a continuous striped pattern for the number of printable lines. The test pattern in FIG. 21 has a total of l lines, and line numbers are given in order from the left, such as lines # 00, # 01, # 02,.
図21(a)に示される基本パターンでは、奇数ラインは輝度0、偶数ラインは輝度255である。図21に示されるように、奇数ラインおよび偶数ラインについてそれぞれ6階調ずつデータを取得するには、両者の組み合わせとして6×6=36通りの基本パターンが必要である(図21は偶数ラインが輝度255の基本パターン6種類のみ示している)。すなわち、奇数ラインおよび偶数ラインについてそれぞれc階調ずつデータを取得するには、両者の組み合わせとしてc×c=c2通りの基本パターンが必要である。
In the basic pattern shown in FIG. 21A, the odd lines have a luminance of 0 and the even lines have a luminance of 255. As shown in FIG. 21, in order to acquire data of 6 gradations for each of odd lines and even lines, 6 × 6 = 36 basic patterns are necessary as a combination of both (FIG. 21 shows that even lines are Only six basic patterns with
図22は、本実施形態における濃度補正テーブルTB2の生成方法を説明する図である。まず、偶数ライン(例えばライン#02)が補正対象のライン(以下、「自ライン」という)である場合について説明する。図21(a)〜(f)に示されるテストパターンにおいて、自ラインの輝度は255に固定され、自ラインに隣接するライン(以下、「隣接ライン」という)の輝度は、基本パターンごとに0、51、102、153、204、255と変化している。PC300のCPU310は、第1実施形態と同様に各単位領域の平均輝度を算出し、RAM330に記憶する。
FIG. 22 is a diagram illustrating a method for generating the density correction table TB2 in the present embodiment. First, a case where an even line (for example, line # 02) is a correction target line (hereinafter referred to as “own line”) will be described. In the test patterns shown in FIGS. 21A to 21F, the luminance of the own line is fixed at 255, and the luminance of the line adjacent to the own line (hereinafter referred to as “adjacent line”) is 0 for each basic pattern. , 51, 102, 153, 204, 255. The
次に、奇数ライン(例えばライン#05)が自ラインである場合について説明する。図21(a)〜(f)に示されるテストパターンにおいて、自ラインの輝度は基本パターンごとに0、51、102、153、204、255と変化し、隣接ラインの輝度は255に固定されている。PC300のCPU310は、第1実施形態と同様に各単位領域の平均輝度を算出し、RAM330に記憶する。
Next, a case where the odd line (for example, line # 05) is the own line will be described. In the test patterns shown in FIGS. 21A to 21F, the luminance of the own line changes to 0, 51, 102, 153, 204, and 255 for each basic pattern, and the luminance of the adjacent line is fixed to 255. Yes. The
CPU310は、第1実施形態と同様に、RAM330に記憶された平均輝度を組み合わせ、濃度補正テーブルTB2を生成する。画像形成システム1は、このようにして生成された濃度補正テーブルを用いて濃度補正処理を行う。濃度補正処理の詳細は、第1実施形態における「ノズル番号」を「ライン番号」と読み替える以外は基本的に第1実施形態と同様であるので、その説明を省略する。
As in the first embodiment, the
本実施形態によれば、隣接ラインの影響を考慮した補正テーブルを生成することができる。隣接ラインの影響とはすなわち、紙送り方向における自ノズルの影響を意味する。これは、ノズル自身の物理的特性のばらつきと、紙送り機構の影響とを含んでいる。また、本実施形態に係る画像形成システムによれば、隣接ラインの影響を考慮した補正テーブルを用いることにより、ライン毎のばらつきを補償することができる。これにより、より高画質な画像を得ることができる。 According to the present embodiment, it is possible to generate a correction table in consideration of the influence of adjacent lines. The influence of the adjacent line means the influence of the own nozzle in the paper feed direction. This includes variations in the physical characteristics of the nozzles themselves and the effects of the paper feed mechanism. In addition, according to the image forming system according to the present embodiment, it is possible to compensate for line-by-line variations by using a correction table that takes into account the influence of adjacent lines. Thereby, a higher quality image can be obtained.
<3.第3実施形態>
続いて、本発明の第3実施形態について説明する。本実施形態における画像形成システムおよび濃度補正テーブル生成システムの構成は、第1実施形態に係る画像形成システム1および濃度補正テーブル生成システム2と同様であるので、共通する部分については共通の参照符号を用いてその説明を省略する。以下、第1実施形態との差異点のみを説明する。
<3. Third Embodiment>
Subsequently, a third embodiment of the present invention will be described. The configurations of the image forming system and the density correction table generating system in the present embodiment are the same as those of the
上述の第1実施形態においては、参照画素が、自画素を形成するノズルに隣接するノズルにより形成される画素である態様について説明した。本実施形態においては参照画素が2つ存在する態様、特に、第1実施形態で説明した、自画素を形成するノズルに隣接するノズルにより形成される第1の参照画素に加え、第1の参照画素に隣接する第2の参照画素の影響をも考慮した濃度補正テーブルを用いて濃度補正を行う態様について説明する。具体的には、濃度補正テーブル生成システム2は、第1実施形態で説明したテストパターン301に代わりテストパターン321を用いて濃度補正テーブルの生成を行う。
In the first embodiment described above, an aspect has been described in which the reference pixel is a pixel formed by a nozzle adjacent to the nozzle that forms the pixel itself. In this embodiment, in addition to the first reference pixel formed by the nozzle adjacent to the nozzle forming the self pixel described in the first embodiment, in particular, the first reference is present. An aspect in which density correction is performed using a density correction table that also considers the influence of the second reference pixel adjacent to the pixel will be described. Specifically, the density correction
図23(a)〜(f)は、本実施形態に係るテストパターン321(の一部)を示す図である。図23(a)〜(f)はそれぞれ、自ノズルの輝度を255に固定した基本パターンを示している。図23(a)〜(f)のそれぞれにおいて、真ん中のライン(図23中k番目のライン)が自ノズルのパターンを示している。自ノズルに隣接するノズルのパターン(図23中k−1番目およびk+1番目のライン)の輝度は、図23(a)〜(f)のパターンにおいて順番に、255、204、153、102、51、0と変化している。自ノズルの隣の隣のノズルのパターン(図23中k−2番目およびk+2番目のライン)の輝度は、各基本パターンにおいて、0、51、102、153、204、255と変化している。 FIGS. 23A to 23F are views showing a part of the test pattern 321 according to this embodiment. FIGS. 23A to 23F show basic patterns in which the brightness of the own nozzle is fixed to 255, respectively. In each of FIGS. 23A to 23F, the middle line (k-th line in FIG. 23) indicates the pattern of the own nozzle. The luminance of the nozzle pattern adjacent to the own nozzle (k−1 and k + 1th lines in FIG. 23) is 255, 204, 153, 102, 51 in order in the patterns of FIGS. , 0. The brightness of the pattern of the nozzle next to its own nozzle (k-2th and k + 2th lines in FIG. 23) changes to 0, 51, 102, 153, 204, 255 in each basic pattern.
自ノズル、隣接ノズル、隣の隣のノズルについてそれぞれ6階調ずつデータを取得するには、6×6×5=180通りの基本パターンが必要である。これは次の理由による。図23に示された基本パターン(6通り)は自ノズルの輝度が固定されていたので、自ノズルの輝度を6通り変化させるには図23に示された基本パターン群がさらに6通り必要である。加えて、図23に示された各基本パターンは、自ノズルとしてデータを取得できるのはk番目のノズルのみであるので、基本パターンを形成する5つのノズルすべてについてデータを取得するためにはその5倍のパターンを形成する必要がある。すなわち、自ノズル、隣接ノズル、隣の隣のノズルについてそれぞれc階調ずつデータを取得するには、c×c×5=5c2通りの基本パターンが必要である。 6 × 6 × 5 = 180 basic patterns are necessary to acquire data of 6 gradations for each of the own nozzle, the adjacent nozzle, and the adjacent nozzle. This is due to the following reason. Since the brightness of the own nozzle is fixed in the basic patterns (six patterns) shown in FIG. 23, six more basic pattern groups shown in FIG. 23 are required to change the brightness of the nozzles in six ways. is there. In addition, since each basic pattern shown in FIG. 23 can acquire data only for the kth nozzle as its own nozzle, in order to acquire data for all five nozzles forming the basic pattern, It is necessary to form a 5 times pattern. That is, in order to acquire c gradation data for each of the own nozzle, the adjacent nozzle, and the adjacent nozzle, c × c × 5 = 5c two basic patterns are required.
図24は、テストパターン321(の一部)を示す図である。図23の基本パターン群では自ノズルの輝度が固定されていたが、図24は自ノズルの輝度を6階調に変化させたものである。実際には、自ノズルとなるノズルを変化させるため、図24の基本パターン群を5つ用意する必要がある。 FIG. 24 is a diagram showing (a part of) the test pattern 321. In the basic pattern group in FIG. 23, the brightness of the own nozzle is fixed, but in FIG. 24, the brightness of the own nozzle is changed to 6 gradations. Actually, it is necessary to prepare five basic pattern groups shown in FIG.
図25は、本実施形態に係る濃度補正テーブルTB3の構成を説明する図である。図25に示されるように、濃度補正テーブルTB3は、第1実施形態で説明した濃度補正テーブルTB1を隣の隣のノズルの輝度の分だけ重ねた3次元構造を有している。例えば、図25中の斜線部のデータを取得するには、自ノズルの輝度が204の基本パターン群のうち、隣の隣のノズルの輝度が255で、隣接ノズルの輝度が0、51、102、153、204、255と変化している単位パターンについて平均輝度を算出すればよい。 FIG. 25 is a diagram illustrating the configuration of the density correction table TB3 according to the present embodiment. As shown in FIG. 25, the density correction table TB3 has a three-dimensional structure in which the density correction table TB1 described in the first embodiment is overlapped by the luminance of the adjacent nozzle. For example, in order to obtain the data of the shaded area in FIG. 25, the brightness of the adjacent nozzle is 255 and the brightness of the adjacent nozzle is 0, 51, 102 in the basic pattern group where the brightness of the own nozzle is 204. , 153, 204, and 255, the average luminance may be calculated for the unit patterns that change.
濃度補正テーブルTB3を用いた濃度補正方法は、基本的には第1実施形態で説明したものと同様である。まず、PC100のCPU110は、ノズル#00について補正処理を行う際には、隣の隣のノズルの輝度の初期値および隣接ノズルの輝度の初期値としてあらかじめ決められた値(例えば、ともに128)を与える。CPU110は、この初期値および濃度補正テーブルTB3を用い、第1実施形態において説明したのと同様の方法により補正値を算出する。次に、ノズル#01について補正処理を行う際には、CPU110は、隣の隣のノズルの輝度の初期値としてあらかじめ決められた値(例えば128)を用いる。また、CPU110は、隣接ノズルの輝度としてノズル#00の補正値を用いる。CPU110は、これらの値および濃度補正テーブルTB3を用い、第1実施形態において説明したのと同様の方法により補正値を算出する。次に、ノズル#01について補正処理を行う際には、CPU110は、隣の隣のノズルの輝度としてノズル#00の補正値を、隣接ノズルの輝度としてノズル#01の補正値を用いる。CPU110は、これらの値および濃度補正テーブルTB3を用い、第1実施形態において説明したのと同様の方法により補正値を算出する。CPU110は、以下同様に各ノズルについて補正値を算出する。
The density correction method using the density correction table TB3 is basically the same as that described in the first embodiment. First, when the
以上で説明したように本実施形態によれば、隣接ノズルに加え、隣の隣のノズルの影響も考慮した濃度補正テーブルを生成することができる。また、本実施形態に係る画像形成システムによれば、隣接ノズルおよび隣の隣のノズルの影響を考慮した補正テーブルを用いることにより、ノズルの物理的特性のばらつきを補償することができる。これにより、より高画質な画像を得ることができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to generate a density correction table in consideration of the influence of the adjacent nozzle in addition to the adjacent nozzle. In addition, according to the image forming system according to the present embodiment, it is possible to compensate for variations in physical characteristics of nozzles by using a correction table that takes into account the influence of adjacent nozzles and adjacent adjacent nozzles. Thereby, a higher quality image can be obtained.
なお、本実施形態においては隣接ノズルおよび隣の隣のノズルの影響を考慮した濃度補正テーブルを作成するため、図23に示されるテストパターン321を用いたが、第2実施形態で説明したように、ライン方向のばらつきを補償する構成としてもよい。 In this embodiment, the test pattern 321 shown in FIG. 23 is used in order to create a density correction table in consideration of the influence of the adjacent nozzle and the adjacent nozzle, but as described in the second embodiment. Further, it may be configured to compensate for variations in the line direction.
また、本実施形態においては、隣接ノズル(第1の参照画素)および隣の隣のノズル(第2の参照画素)の影響を考慮した濃度補正テーブルを生成および使用する態様について説明したが、自ノズルに対する影響を考慮に入れるノズルの、自ノズルとの位置関係は本実施形態において説明されたものに限定されない。要は、複数のノズルのうち、自ノズルとの位置関係が所定の条件を満たす1または複数の参照ノズル(自ノズル以外のノズル)の輝度を用いて補正するものであればどのようなものでもよく、「所定の条件」は任意設計事項である。これは、第1および第2実施形態についても同様である。 In the present embodiment, the density correction table in consideration of the influence of the adjacent nozzle (first reference pixel) and the adjacent nozzle (second reference pixel) is described. The positional relationship between the nozzles taking into account the influence on the nozzles and the own nozzles is not limited to that described in the present embodiment. In short, any nozzle that corrects using the brightness of one or a plurality of reference nozzles (nozzles other than the own nozzle) whose positional relationship with the own nozzle satisfies a predetermined condition among the plurality of nozzles. Often, “predetermined conditions” are optional design items. The same applies to the first and second embodiments.
<4.第4実施形態>
続いて、本発明の第4実施形態について説明する。本実施形態における画像形成システムおよび濃度補正テーブル生成システムの構成は、第1実施形態に係る画像形成システム1および濃度補正テーブル生成システム2と同様であるので、共通する部分については共通の参照符号を用いてその説明を省略する。以下、第1実施形態との差異点のみを説明する。
<4. Fourth Embodiment>
Subsequently, a fourth embodiment of the present invention will be described. The configurations of the image forming system and the density correction table generating system in the present embodiment are the same as those of the
上述の第1実施形態においては、参照画素が、自画素を形成するノズルに隣接するノズルにより形成される画素である態様について説明した。また、上述の第2実施形態においては、参照画素が、自画素を形成するノズルと同一のノズルにより形成される画素である態様について説明した。本実施形態においては、2つの参照画素を考慮する態様、特に、第1実施形態で説明した第1の参照画素(自画素を形成するノズルに隣接するノズルにより形成される画素)と、第2実施形態で説明した第2の参照画素(自画素を形成するノズルと同一のノズルにより形成される画素であって、自画素に隣接する画素)の2つの参照画素を考慮する態様について説明する。本実施形態において、自画素を基準にして、第1の参照画素と第2の参照画素とは異なる方向に位置する。特に、第1の参照画素と自画素とを結ぶ直線と、第2の参照画素と自画素を結ぶ直線とは直交する関係にある。 In the first embodiment described above, an aspect has been described in which the reference pixel is a pixel formed by a nozzle adjacent to the nozzle that forms the pixel itself. Further, in the above-described second embodiment, the aspect in which the reference pixel is a pixel formed by the same nozzle as the nozzle that forms the own pixel has been described. In the present embodiment, an aspect that considers two reference pixels, in particular, the first reference pixel described in the first embodiment (a pixel formed by a nozzle adjacent to the nozzle that forms the pixel itself), and a second A mode in which two reference pixels of the second reference pixel described in the embodiment (a pixel formed by the same nozzle as the nozzle forming the own pixel and adjacent to the own pixel) is considered will be described. In the present embodiment, the first reference pixel and the second reference pixel are located in different directions on the basis of the own pixel. In particular, a straight line connecting the first reference pixel and the own pixel is orthogonal to a straight line connecting the second reference pixel and the own pixel.
具体的には、本実施形態において、画像形成システム1は、第1実施形態で説明した、隣接ノズルの影響を考慮した濃度補正テーブルTB1と、第2実施形態で説明した、隣接ラインの影響を考慮した濃度補正テーブルTB2との、2つの濃度補正テーブルを用いて濃度補正処理を行う。したがって、本実施形態において、濃度補正テーブル生成システム2は、濃度補正テーブルTB1および濃度補正テーブルTB2の2つの濃度補正テーブルを生成する。それぞれの濃度補正テーブルの生成方法は、第1および第2実施形態で説明したとおりであるのでここでは説明を省略する。
Specifically, in the present embodiment, the
本実施形態における濃度補正処理は、概ね以下のように行われる。本実施形態においては、一つの画素に対して濃度補正テーブルが2つ存在する。PC100のCPU110は、まず、これら2つの濃度補正テーブルを用いて2つの補正値(「仮補正値」という)を算出する。次にCPU110は、算出した2つの仮補正値の平均を算出し、処理対象となっている画素の補正値としてRAM130に記憶する。
The density correction processing in the present embodiment is generally performed as follows. In the present embodiment, there are two density correction tables for one pixel. First, the
濃度補正処理は、具体的には、例えば次のとおり行われる。ノズル#00、ライン#00の画素を補正対象とする場合、PC100のCPU110はまず、隣接ノズルの輝度の初期値をあらかじめ決められた値(例えば128)として、この初期値と濃度補正テーブルTB1とを用いて、仮補正値1を算出する。仮補正値1は、隣接ノズルの影響を考慮した補正値である。CPU110は、仮補正値1をRAM130に記憶する。さらに、CPU110は、隣接ラインの輝度の初期値をあらかじめ決められた値(例えば128)として、この初期値と濃度補正テーブルTB2とを用いて、仮補正値2を算出する。仮補正値2は、隣接ラインの影響を考慮した補正値である。CPU110は、仮補正値2をRAM130に記憶する。次に、CPU110は、仮補正値1および仮補正値2の平均を算出し、算出した平均をこの補正対象画素の補正値としてRAM130に記憶する。
Specifically, the density correction process is performed as follows, for example. When the pixels of the nozzle # 00 and the line # 00 are to be corrected, the
同様に、ノズル#k、ライン#lの画素を補正対象とする場合、CPU110はまず、ノズル#(k−1)、ライン#lの画素の補正値と、濃度補正テーブルTB1とを用いて、仮補正値1を算出する。CPU110は、仮補正値1をRAM130に記憶する。さらに、CPU110は、ノズル#k、ライン#(l−1)の画素の補正値と、濃度補正テーブルTB2とを用いて、仮補正値2を算出する。CPU110は、仮補正値2をRAM130に記憶する。次に、CPU110は、仮補正値1および仮補正値2の平均を算出し、算出した平均をこの補正対象画素の補正値としてRAM130に記憶する。
Similarly, when the pixels of nozzle #k and line #l are to be corrected, the
以上で説明したように、本実施形態によれば、隣接ノズルおよび隣接ラインの影響を考慮した補正テーブルを用いることにより、ノズルの物理的特性のばらつきを補償することができる。これにより、より高画質な画像を得ることができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to compensate for variations in physical characteristics of nozzles by using a correction table that takes into account the influence of adjacent nozzles and adjacent lines. Thereby, a higher quality image can be obtained.
なお、濃度補正テーブルTB1および濃度補正テーブルTB2の一方または双方に代わり、第3実施形態で説明したような隣の隣のノズル(あるいは隣の隣のライン)を考慮した濃度補正テーブルTB3を用いてもよい。 Note that, instead of one or both of the density correction table TB1 and the density correction table TB2, a density correction table TB3 that considers an adjacent nozzle (or an adjacent line) as described in the third embodiment is used. Also good.
<5.他の実施形態>
上述の第1〜第4実施形態においては、本発明をラインヘッドプリンタ等の画像形成装置に適用した例について説明した。本発明の適用対象はこれに限定されず、例えば、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ等のドット表示装置に本発明を適用することも可能である。すなわち、上述の実施形態で説明したテストパターンをドット表示装置に表示させ、各ドットにおける輝度を計測する。計測した輝度から、濃度補正テーブルTB1に相当する濃度補正テーブルが得られる。この濃度補正テーブルは、各ドット表示装置に固有のものである。ドット表示装置は、自身に固有の濃度補正テーブルを記憶している。
<5. Other embodiments>
In the first to fourth embodiments described above, examples in which the present invention is applied to an image forming apparatus such as a line head printer have been described. The application target of the present invention is not limited to this, and the present invention can also be applied to a dot display device such as a liquid crystal display or a plasma display. That is, the test pattern described in the above embodiment is displayed on the dot display device, and the luminance at each dot is measured. A density correction table corresponding to the density correction table TB1 is obtained from the measured luminance. This density correction table is unique to each dot display device. The dot display device stores a density correction table unique to itself.
本実施形態に係るドット表示装置は、表示を行う際、あらかじめ記憶した濃度補正テーブルを用いて濃度補正処理を行う。濃度補正テーブルの生成方法、およびこの濃度補正テーブルを用いた補正方法は基本的には上述の第1〜第4実施形態で説明したものと同様である。 When performing display, the dot display device according to the present embodiment performs density correction processing using a density correction table stored in advance. The method for generating the density correction table and the correction method using the density correction table are basically the same as those described in the first to fourth embodiments.
TB1…濃度補正テーブル、TB2…濃度補正テーブル、TB3…濃度補正テーブル、1…画像形成システム、2…濃度補正テーブル生成システム、100…PC、101…解像度変換部、102…色空間変換部、103…濃度補正部、104…量子化部、105…ラスタライズ部、108…アプリケーション、109…デバイスドライバ、110…CPU、120…ROM、130…RAM、140…I/F、150…HDD、160…キーボード、170…ディスプレイ、190…バス、200…画像形成装置、210…CPU、220…ROM、230…RAM、240…I/F、250…画像形成部、251…ラインヘッド、252…インクタンク、253…ヘッド駆動回路、254…制御部、255…モータ、256…モータ駆動回路、257…ページバッファ、290…バス、300…PC、301…テストパターン、302…濃度補正テーブル生成部、303…濃度測定部、304…スキャン画像、310…CPU、311…テストパターン、321…テストパターン、330…RAM、340…I/F、350…HDD、390…バス、400…スキャナ、2401…ドット、2402…ドット、2403…ノズル、2404…ノズル
TB1 ... density correction table, TB2 ... density correction table, TB3 ... density correction table, 1 ... image forming system, 2 ... density correction table generation system, 100 ... PC, 101 ... resolution converter, 102 ... color space converter, 103 ...
Claims (7)
前記テーブル記憶手段に記憶された濃度補正テーブルのうち、前記自画素を形成する画素出力手段に対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値の最大値および前記参照画素の入力画素値の最大値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最小のものである最大最小値と、前記自画素の入力画素値の最小値および前記参照画素の最小値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最大のものである最小最大値とを算出し、前記自画素の画素値を前記最小最大値から前記最大最小値の範囲に収まるように変換した値を、前記自画素の要求出力画素値として算出する要求出力画素値算出手段と、
前記入力画像データに対し、前記濃度補正テーブルを用いて、前記参照画素の入力画素値が与えられたときに前記自画素の要求出力画素値と前記自画素の出力画素値とが等しくなるように前記自画素の補正値を決定する補正処理を行う画像補正手段と、
前記画像補正手段により決定された補正値を含む画像データを、前記複数の画素出力手段を有する画像形成手段に出力するデータ出力手段と
を有し、
前記濃度補正テーブルが、前記自画素と前記参照画素にあらかじめ決められたテストパターンを出力させた結果から測定された、前記自画素と前記参照画素との中間領域における濃度を用いて作成されたものである
ことを特徴とする画像処理装置。 For each of the plurality of pixel output means for performing image formation according to the pixel value, the input pixel value of the own pixel to be corrected among the plurality of pixels constituting the input image data including the input pixel value for each pixel, and the own pixel A table storage unit that stores a density correction table in which an input pixel value of a reference pixel adjacent to the pixel and an output pixel value of the own pixel are associated;
Among the density correction tables stored in the table storage means, the maximum value of the input pixel value of the own pixel and the reference stored in one density correction table corresponding to the pixel output means forming the own pixel Among the output pixel values of the own pixel corresponding to the maximum value of the input pixel value of the pixel, the maximum / minimum value having the smallest pixel value, the minimum value of the input pixel value of the own pixel, and the minimum of the reference pixel The output pixel value of the own pixel corresponding to the value is calculated as a minimum maximum value having the maximum pixel value, and the pixel value of the own pixel falls within the range from the minimum maximum value to the maximum minimum value. Required output pixel value calculating means for calculating the converted value as the required output pixel value of the own pixel;
When the input pixel value of the reference pixel is given to the input image data using the density correction table, the requested output pixel value of the own pixel and the output pixel value of the own pixel are equal to each other. Image correction means for performing correction processing for determining a correction value of the own pixel;
The image data including the correction value determined by the image correcting unit, and a data output means for outputting to an image forming means having a plurality of pixel output means,
The density correction table is created using the density in the intermediate area between the own pixel and the reference pixel, measured from the result of outputting a predetermined test pattern to the own pixel and the reference pixel. An image processing apparatus characterized by the above.
前記第1濃度補正テーブルにおける前記参照画素は、前記自画素を形成する画素出力手段に隣接する画素出力手段により形成される画素であり、
前記第2濃度補正テーブルにおける前記参照画素は、前記自画素を形成する画素出力手段と同一の画素出力手段により形成され、前記自画素に隣接する画素である
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 The table storage means stores a first density correction table and a second density correction table for each of the plurality of pixel output means ,
The reference pixel in the first density correction table is a pixel formed by a pixel output unit adjacent to a pixel output unit that forms the self pixel,
2. The reference pixel in the second density correction table is a pixel that is formed by a pixel output unit that is the same as a pixel output unit that forms the self pixel, and is adjacent to the self pixel. Image processing apparatus.
前記濃度補正テーブルのうち、前記自画素を形成する画素出力手段に対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値の最大値および前記参照画素の入力画素値の最大値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最小のものである最大最小値と、前記自画素の入力画素値の最小値および前記参照画素の最小値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最大のものである最小最大値とを算出し、前記自画素の画素値を前記最小最大値から前記最大最小値の範囲に収まるように変換した値を、前記自画素の要求出力画素値として算出する要求出力画素値算出ステップと、
前記入力画像データに対し、前記濃度補正テーブルを用いて、前記自画素の要求出力画素値と前記自画素の出力画素値とが等しくなるように前記自画素の補正値を決定する補正処理を行う画像補正ステップと、
前記画像補正ステップにおいて決定された補正値を含む画像データを、前記複数の画素出力手段を有する画像形成手段に出力するデータ出力ステップと
を有し、
前記濃度補正テーブルが、前記自画素と前記参照画素にあらかじめ決められたテストパターンを出力させた結果から測定された、前記自画素と前記参照画素との中間領域における濃度を用いて作成されたものである
ことを特徴とする画像処理方法。 For each of the plurality of pixel output means for performing image formation according to the pixel value, the input pixel value of the own pixel to be corrected among the plurality of pixels constituting the input image data including the input pixel value for each pixel, and the own pixel A reading step of reading out the density correction table from a table storage unit storing a density correction table in which an input pixel value of an adjacent reference pixel and an output pixel value of the own pixel are associated;
Among the density correction tables, the maximum value of the input pixel value of the own pixel and the maximum value of the input pixel value of the reference pixel, which are stored in one density correction table corresponding to the pixel output unit that forms the self pixel. Among the output pixel values of the own pixel corresponding to the value, a maximum / minimum value having the smallest pixel value, the minimum value of the input pixel value of the own pixel, and the minimum value of the reference pixel Among the output pixel values, the minimum maximum value that is the largest pixel value is calculated, and a value obtained by converting the pixel value of the own pixel so as to be within the range of the maximum minimum value from the minimum maximum value , A required output pixel value calculating step of calculating as a required output pixel value of the own pixel;
A correction process is performed on the input image data by using the density correction table to determine the correction value of the own pixel so that the required output pixel value of the own pixel is equal to the output pixel value of the own pixel. An image correction step;
The image data including the correction value determined in the image correction step, and a data output step of outputting to an image forming means having a plurality of pixel output means,
The density correction table is created using the density in the intermediate area between the own pixel and the reference pixel, measured from the result of outputting a predetermined test pattern to the own pixel and the reference pixel. An image processing method characterized by the above.
画素値に従って画像形成を行う複数の画素出力手段の各々について画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素に隣接する参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付けた濃度補正テーブルを記憶したテーブル記憶手段から、前記濃度補正テーブルを読み出す読み出しステップと、
前記濃度補正テーブルのうち、前記自画素を形成する画素出力手段に対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値の最大値および前記参照画素の入力画素値の最大値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最小のものである最大最小値と、前記自画素の入力画素値の最小値および前記参照画素の最小値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最大のものである最小最大値とを算出し、前記自画素の画素値を前記最小最大値から前記最大最小値の範囲に収まるように変換した値を、前記自画素の要求出力画素値として算出する要求出力画素値算出ステップと、
前記入力画像データに対し、前記濃度補正テーブルを用いて、前記自画素の要求出力画素値と前記自画素の出力画素値とが等しくなるように前記自画素の補正値を決定する補正処理を行う画像補正ステップと、
前記画像補正ステップにおいて決定された補正値を含む画像データを、前記複数の画素出力手段を有する画像形成手段に出力するデータ出力ステップと
を有し、
前記濃度補正テーブルが、前記自画素と前記参照画素にあらかじめ決められたテストパターンを出力させた結果から測定された、前記自画素と前記参照画素との中間領域における濃度を用いて作成されたものである
ことを特徴とする画像処理方法を実行させるためのプログラム。 Computer equipment,
For each of the plurality of pixel output means for performing image formation according to the pixel value, the input pixel value of the own pixel to be corrected among the plurality of pixels constituting the input image data including the input pixel value for each pixel, and the own pixel A reading step of reading out the density correction table from a table storage unit storing a density correction table in which an input pixel value of an adjacent reference pixel and an output pixel value of the own pixel are associated;
Among the density correction tables, the maximum value of the input pixel value of the own pixel and the maximum value of the input pixel value of the reference pixel, which are stored in one density correction table corresponding to the pixel output unit that forms the self pixel. Among the output pixel values of the own pixel corresponding to the value, a maximum / minimum value having the smallest pixel value, the minimum value of the input pixel value of the own pixel, and the minimum value of the reference pixel Among the output pixel values, the minimum maximum value that is the largest pixel value is calculated, and a value obtained by converting the pixel value of the own pixel so as to be within the range of the maximum minimum value from the minimum maximum value , A required output pixel value calculating step of calculating as a required output pixel value of the own pixel;
A correction process is performed on the input image data by using the density correction table to determine the correction value of the own pixel so that the required output pixel value of the own pixel is equal to the output pixel value of the own pixel. An image correction step;
The image data including the correction value determined in the image correction step, and a data output step of outputting to an image forming means having a plurality of pixel output means,
The density correction table is created using the density in the intermediate area between the own pixel and the reference pixel, measured from the result of outputting a predetermined test pattern to the own pixel and the reference pixel. A program for causing an image processing method to be executed.
画素値に従って画像形成を行う複数の画素出力手段の各々について画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素に隣接する参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付けた濃度補正テーブルを記憶したテーブル記憶手段から、前記濃度補正テーブルを読み出す読み出しステップと、
前記濃度補正テーブルのうち、前記自画素を形成する画素出力手段に対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値の最大値および前記参照画素の入力画素値の最大値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最小のものである最大最小値と、前記自画素の入力画素値の最小値および前記参照画素の最小値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最大のものである最小最大値とを算出し、前記自画素の画素値を前記最小最大値から前記最大最小値の範囲に収まるように変換した値を、前記自画素の要求出力画素値として算出する要求出力画素値算出ステップと、
前記入力画像データに対し、前記濃度補正テーブルを用いて、前記自画素の要求出力画素値と前記自画素の出力画素値とが等しくなるように前記自画素の補正値を決定する補正処理を行う画像補正ステップと、
前記画像補正ステップにおいて決定された補正値を含む画像データを、前記複数の画素出力手段を有する画像形成手段に出力するデータ出力ステップと
を有し、
前記濃度補正テーブルが、前記自画素と前記参照画素にあらかじめ決められたテストパターンを出力させた結果から測定された、前記自画素と前記参照画素との中間領域における濃度を用いて作成されたものである
ことを特徴とする画像処理方法を実行させるためのプログラムを記憶した記憶媒体。 Computer equipment,
For each of the plurality of pixel output means for performing image formation according to the pixel value, the input pixel value of the own pixel to be corrected among the plurality of pixels constituting the input image data including the input pixel value for each pixel, and the own pixel A reading step of reading out the density correction table from a table storage unit storing a density correction table in which an input pixel value of an adjacent reference pixel and an output pixel value of the own pixel are associated;
Among the density correction tables, the maximum value of the input pixel value of the own pixel and the maximum value of the input pixel value of the reference pixel, which are stored in one density correction table corresponding to the pixel output unit that forms the self pixel. Among the output pixel values of the own pixel corresponding to the value, a maximum / minimum value having the smallest pixel value, the minimum value of the input pixel value of the own pixel, and the minimum value of the reference pixel Among the output pixel values, the minimum maximum value that is the largest pixel value is calculated, and a value obtained by converting the pixel value of the own pixel so as to be within the range of the maximum minimum value from the minimum maximum value , A required output pixel value calculating step of calculating as a required output pixel value of the own pixel;
A correction process is performed on the input image data by using the density correction table to determine the correction value of the own pixel so that the required output pixel value of the own pixel is equal to the output pixel value of the own pixel. An image correction step;
The image data including the correction value determined in the image correction step, and a data output step of outputting to an image forming means having a plurality of pixel output means,
The density correction table is created using the density in the intermediate area between the own pixel and the reference pixel, measured from the result of outputting a predetermined test pattern to the own pixel and the reference pixel. A storage medium storing a program for executing an image processing method.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005309875A JP5011703B2 (en) | 2005-10-25 | 2005-10-25 | Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005309875A JP5011703B2 (en) | 2005-10-25 | 2005-10-25 | Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2007118225A JP2007118225A (en) | 2007-05-17 |
JP5011703B2 true JP5011703B2 (en) | 2012-08-29 |
Family
ID=38142603
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2005309875A Expired - Fee Related JP5011703B2 (en) | 2005-10-25 | 2005-10-25 | Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5011703B2 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8336116B2 (en) | 2008-04-28 | 2012-12-25 | Angela Jodie Gomes Seguin | Garment closure system |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7748810B2 (en) | 2005-07-05 | 2010-07-06 | Seiko Epson Corporation | Image processing device, calibration table generator, image processing method, program product, and test pattern |
JP6591249B2 (en) * | 2015-09-29 | 2019-10-16 | 株式会社Screenホールディングス | Inspection chart, correction value acquisition method for inkjet printing apparatus, and inkjet printing apparatus |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3407091B2 (en) * | 1994-11-16 | 2003-05-19 | 株式会社エヌ・イー・エフ | Gradation value correction device and gradation value correction method |
JPH0983797A (en) * | 1995-09-13 | 1997-03-28 | Canon Inc | Method and device for image formation |
JP2004009372A (en) * | 2002-06-04 | 2004-01-15 | Fuji Photo Film Co Ltd | Plate making process and plate making device |
JP2004174751A (en) * | 2002-11-25 | 2004-06-24 | Canon Inc | Ink jet recorder |
JP2004209915A (en) * | 2003-01-08 | 2004-07-29 | Canon Inc | Density correcting method |
JP2004306552A (en) * | 2003-04-10 | 2004-11-04 | Fuji Xerox Co Ltd | Image recording method and image recorder |
-
2005
- 2005-10-25 JP JP2005309875A patent/JP5011703B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8336116B2 (en) | 2008-04-28 | 2012-12-25 | Angela Jodie Gomes Seguin | Garment closure system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2007118225A (en) | 2007-05-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9007655B2 (en) | Image processing apparatus, printing apparatus, and image processing method | |
JP4419947B2 (en) | Printing apparatus, printing apparatus control program, printing apparatus control method, printing data generation apparatus, printing data generation program, and printing data generation method | |
JP4428362B2 (en) | Printing apparatus, printing program, printing method and printing control apparatus, printing control program, printing control method, and recording medium recording the program | |
US8896883B2 (en) | Image processing apparatus, printing apparatus, and image processing method | |
JP2006224419A (en) | Printing device, printing program, printing method, image processor, image processing program, image processing method, and recording medium having program recorded therein | |
JP4244405B2 (en) | Printing apparatus, printing method, and recording medium | |
JP2007019652A (en) | Image processor and image processing method, program, and test pattern | |
JP7147465B2 (en) | Recording control device, recording device and recording control method | |
US20060109308A1 (en) | Image processing device and image processing method | |
JP4518003B2 (en) | Printing apparatus, printing apparatus control program, printing apparatus control method, printing data generation apparatus, printing data generation program, printing data generation method | |
JP5011703B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium | |
JP4487932B2 (en) | Density correction table generation device, density correction table generation method, program, and storage medium | |
JP2006231902A (en) | Printer, program and method for controlling the printer apparatus, program and method for generating printing data | |
JP2007022092A (en) | Printing apparatus, printing apparatus control program, printing apparatus control method, printing data generating device, printing data generating program, printing data generating method, correction information generating method, and correction information generating device | |
JP2007015336A (en) | Apparatus, method and program for image processing | |
JP6010989B2 (en) | Printing apparatus and printing method | |
JP4238852B2 (en) | Image processing device | |
JP4561600B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium | |
JP4561543B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
JP2007290171A (en) | Method for evaluating improvement of printing quality of image, and apparatus and program for evaluating improvement of printing quality of image | |
JP2005125603A (en) | Unit for outputting image while performing resolution conversion of data from a plurality of pixel arrays for forming dots simultaneously | |
JP2006247918A (en) | Printing device, printing program, printing method, image processing device, image processing program, image processing method, and recording medium on which the program is recorded | |
JP2007144872A (en) | Density correction table compressor, density correction table compressing method, program, and storage medium | |
JP2007008176A (en) | Printer, printer control program, printer control method, apparatus for generating printing data, program for generating printing data, and method for generating printing data | |
JP2008265123A (en) | Printer, its control program and method, and image processor |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20080926 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20110209 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20110222 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20110425 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20120508 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20120521 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150615 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |