JP7024495B2 - Image processing equipment, image processing system and image processing program - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理システムおよび画像処理プログラムに関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, an image processing system and an image processing program.

プロダクションプリンティングなどの電子写真方式の印刷システムで大量印刷を行う場合、現像装置の現像剤に含まれるトナーの帯電量が、印刷過程で大きく変化することで現像濃度ムラが発生し、ページ間での色の見え方が変化する現象を生ずることがある。この現象に対し、ユーザ画像の印刷を行う毎に、印刷したユーザ画像をスキャンして、基準となる色の画像と比較し、両者の差分（変動分）に基づいて後の印刷の階調補正を行う技術が知られている。これにより、後の印刷物の色の変動をリアルタイムに抑制することができる。 When mass printing is performed with an electrophotographic printing system such as production printing, the amount of charge of the toner contained in the developer of the developing device changes significantly during the printing process, causing uneven development density and causing uneven development density between pages. It may cause a phenomenon that the appearance of color changes. In response to this phenomenon, each time a user image is printed, the printed user image is scanned, compared with an image of a reference color, and the gradation correction of subsequent printing is performed based on the difference (variation) between the two. The technology to do is known. As a result, it is possible to suppress the color fluctuation of the printed matter later in real time.

なお、特開２０１７－６４９７９号公報（特許文献１）には、印刷用紙の状態に応じた適切な検出及び補正の少なくとも一方を行い、より良い印刷物を得ることを目的としたインクジェット印刷装置が開示されている。また、特開２０１２－２０５１２４号公報（特許文献２）には、種類が未知の媒体であっても適切な階調値で印刷可能することを目的とした印刷方法が開示されている。 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2017-64979 (Patent Document 1) discloses an inkjet printing apparatus for the purpose of obtaining a better printed matter by performing at least one of appropriate detection and correction according to the state of the printing paper. Has been done. Further, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2012-205124 (Patent Document 2) discloses a printing method for the purpose of printing with an appropriate gradation value even if the medium is of an unknown type.

しかし、印刷したユーザ画像に基づいてリアルタイムに階調補正を従来の印刷手法においては、情報量の不足により階調補正精度が低下する問題があった。具体的には、印刷を行うユーザ画像の傾向は様々であり、中には画像の構成の関係上、情報量が不十分であり、十分な階調補正精度を得ること困難な画像も存在する。情報量が不十分であると、階調補正量の算出誤差が大きくなり、必要以上に強い補正がかかり、目標とする色との差が大きくなる不都合を生ずる（過補正）。この過補正が発生すると、階調補正の補正精度が低下し、印刷に対する信頼性を維持することが困難となる。 However, in the conventional printing method of performing gradation correction in real time based on a printed user image, there is a problem that the gradation correction accuracy is lowered due to insufficient information amount. Specifically, there are various tendencies of user images to be printed, and some images have an insufficient amount of information due to the structure of the image, and it is difficult to obtain sufficient gradation correction accuracy. .. If the amount of information is insufficient, the calculation error of the gradation correction amount becomes large, the correction is applied stronger than necessary, and the difference from the target color becomes large (overcorrection). When this overcorrection occurs, the correction accuracy of the gradation correction is lowered, and it becomes difficult to maintain the reliability for printing.

本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、階調補正精度を向上させることができる画像処理装置、画像処理システムおよび画像処理プログラムの提供を目的とする。 The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to provide an image processing device, an image processing system, and an image processing program capable of improving the gradation correction accuracy.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、入力画像、および、階調処理部で階調補正された入力画像の印刷画像を画像読取部で読み取ることで得られた読み取り画像の比較結果に基づいて、入力画像の階調補正を行うための補正値を算出する算出部と、少なくとも補正値の算出に用いられた情報の情報量が前記補正値の算出に必要な情報量であるか否か、および、前記補正値の算出誤差が発生する可能性に基づいて、補正値が入力画像の階調補正に適した値であるか否かを判定する判定部と、判定部の判定結果に対応する値に補正値を補正して、階調処理部に供給する補正部とを有する。 In order to solve the above-mentioned problems and achieve the object, the present invention has a reading obtained by reading an input image and a printed image of an input image whose gradation has been corrected by the gradation processing unit with an image reading unit. The calculation unit that calculates the correction value for performing gradation correction of the input image based on the comparison result of the images, and at least the amount of information of the information used for calculating the correction value is the information necessary for calculating the correction value. A determination unit for determining whether or not the correction value is suitable for gradation correction of the input image based on whether or not the correction value is a quantity and the possibility that a calculation error of the correction value may occur. It has a correction unit that corrects the correction value to a value corresponding to the determination result of the unit and supplies the correction value to the gradation processing unit.

本発明によれば、階調補正精度を向上させることができるという効果を奏する。 According to the present invention, there is an effect that the gradation correction accuracy can be improved.

図１は、実施の形態の画像処理システムのシステム構成図である。FIG. 1 is a system configuration diagram of an image processing system according to an embodiment. 図２は、実施の形態の画像処理システムに設けられている色調制御部の構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a color tone control unit provided in the image processing system of the embodiment. 図３は、実施の形態の画像処理システムに設けられているレーザプリンタ装置の鉛直断面図である。FIG. 3 is a vertical sectional view of a laser printer device provided in the image processing system of the embodiment. 図４は、実施の形態の画像処理システムの階調補正処理の動作の流れを示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing the operation flow of the gradation correction processing of the image processing system of the embodiment. 図５は、面内偏差を説明するための図である。FIG. 5 is a diagram for explaining the in-plane deviation. 図６は、実施の形態の画像処理システムにおける、階調補正処理前後の濃度特性を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing density characteristics before and after gradation correction processing in the image processing system of the embodiment.

以下、一例として、画像処理装置、画像処理システムおよび画像処理プログラムを適用した実施の形態の画像処理システムの説明をする。 Hereinafter, as an example, an image processing device, an image processing system, and an image processing system of an embodiment to which an image processing program is applied will be described.

［実施の形態のシステム構成］
図１は、実施の形態の画像処理システムの要部のシステム構成図である。この図１に示すように、実施の形態の画像処理システムは、ユーザのパーソナルコンピュータ装置（ユーザＰＣ）１、サーバ装置７および画像形成装置８を、例えばＬＡＮ（Local Area Network）又はインターネット等の所定のネットワーク２を介して相互に接続して形成されている。ユーザＰＣ１は、ネットワーク２に対して少なくとも１台接続されており、画像形成装置８に対して画像データおよび印刷要求を送信する。サーバ装置７は、画像処理部３で行われる色変換に必要な情報が記憶（蓄積）されている。 [System configuration of the embodiment]
FIG. 1 is a system configuration diagram of a main part of the image processing system of the embodiment. As shown in FIG. 1, in the image processing system of the embodiment, a user's personal computer device (user PC) 1, a server device 7, and an image forming device 8 are designated by a predetermined LAN (Local Area Network), the Internet, or the like. It is formed by being connected to each other via the network 2 of the above. At least one user PC 1 is connected to the network 2 and transmits image data and a print request to the image forming apparatus 8. The server device 7 stores (stores) information necessary for color conversion performed by the image processing unit 3.

画像形成装置８は、ネットワーク２を介して入力される原稿データ３０を展開して処理する画像処理部３、印刷を実行する電子写真方式のプリンタエンジン４、プリンタエンジン４の制御を行うエンジン制御部９を有している。また、画像形成装置８は、画像処理部３で展開された画素配列をプリンタエンジン４で出力可能な階調数に変換する階調処理部３１、および、プリンタエンジン４からの出力画像６を出力前に画像検査部５で検査する画像検査部５（画像読取部の一例）を有している。また、画像形成装置８は、画像検査部５で検出された画像から出力画像の色調変動（濃度変動又は色相変動など）を検出し、階調処理部３１に対して補正パラメータを供給する色調制御部２８を有している。 The image forming apparatus 8 is an image processing unit 3 that expands and processes the original data 30 input via the network 2, an electrophotographic printer engine 4 that executes printing, and an engine control unit that controls the printer engine 4. Has 9. Further, the image forming apparatus 8 outputs the gradation processing unit 31 that converts the pixel arrangement developed by the image processing unit 3 into the number of gradations that can be output by the printer engine 4, and the output image 6 from the printer engine 4. It has an image inspection unit 5 (an example of an image reading unit) to be inspected by the image inspection unit 5 before. Further, the image forming apparatus 8 detects a color tone variation (density variation, hue variation, etc.) of the output image from the image detected by the image inspection unit 5, and supplies a correction parameter to the gradation processing unit 31. It has a part 28.

エンジン制御部９は、プリンタエンジン４と同一の筐体に設けられている。エンジン制御部９、プリンタエンジン４、画像検査部５、及び、色調制御部２８は、本体ユニット群３２を構成している。なお、図１の例では、階調処理部３１を、本体ユニット群３２の外部に設けるかたちで図示しているが、階調処理部３１は、本体ユニット群３２の内部に設けてもよい。 The engine control unit 9 is provided in the same housing as the printer engine 4. The engine control unit 9, the printer engine 4, the image inspection unit 5, and the color tone control unit 28 constitute a main body unit group 32. In the example of FIG. 1, the gradation processing unit 31 is shown outside the main body unit group 32, but the gradation processing unit 31 may be provided inside the main body unit group 32.

画像処理部３は、ソフトウェアおよび拡張ボードで構成されている。画像処理部３は、本体ユニット群３２とは別体となっており、本体ユニット群３２に対して交換可能となっている。 The image processing unit 3 is composed of software and an expansion board. The image processing unit 3 is separate from the main body unit group 32 and can be replaced with the main body unit group 32.

画像検査部５は、画像計測部となるＲＧＢラインセンサ（ＲＧＢ：赤緑青）、および、紙送り機構を備えたスキャナ装置を有している。この画像検査部５により、画像を面で測色することを可能としている。 The image inspection unit 5 has an RGB line sensor (RGB: red, green, blue) as an image measurement unit, and a scanner device provided with a paper feed mechanism. The image inspection unit 5 makes it possible to measure the color of an image on a surface.

通常、ユーザＰＣ１から印刷要求された際に送信される原稿データ３０は、例えば図２に示すようにＲＧＢあるいはＣＭＹＫ（シアン、マゼンタ、イエロー、キープレート）でカラー指定されたビットマップデータ又はテキストデータなどの、図形の描画命令を含んだ複雑なデータフォーマットのデータであり、ネッワーク２を介して画像処理部３に送信される。 Normally, the manuscript data 30 transmitted when a print request is made from the user PC 1 is bitmap data or text data color-designated by RGB or CMYK (cyan, magenta, yellow, key plate) as shown in FIG. 2, for example. It is data in a complicated data format including a drawing command of a figure such as, and is transmitted to the image processing unit 3 via the network 2.

画像処理部３は、デジタルフロントエンド（ＤＦＥ）とも呼ばれる。画像処理部３は、受信した原稿データ３０を展開し、プリンタエンジン４の基本色で構成された画素配列のデータ（ビットマップデータ、又は、ビットマップデータと等価な圧縮形式のデータ）として階調処理部３１に供給する。階調処理部３１は、例えばビットマップデータの各画素データを、プリンタエンジン４で表現可能な階調数の画素データに変換処理する。プリンタエンジン４は、このような変換処理が施されたビットマップデータに基づいて、用紙上に出力画像６を形成する。 The image processing unit 3 is also called a digital front end (DFE). The image processing unit 3 expands the received original data 30 and gradations as data of a pixel array composed of the basic colors of the printer engine 4 (bitmap data or data in a compression format equivalent to bitmap data). It is supplied to the processing unit 31. The gradation processing unit 31 converts, for example, each pixel data of the bitmap data into pixel data having a number of gradations that can be expressed by the printer engine 4. The printer engine 4 forms an output image 6 on paper based on the bitmap data subjected to such conversion processing.

画像検査部５は、プリンタエンジン４の出力画像をスキャン処理し、色調制御部２８に供給する。色調制御部２８は、原画像の色（原稿データ３０の色）と、画像検査部５でスキャン処理された画像の色との差を最小とする階調補正データを階調処理部３１に設定する。これにより、階調処理部３１において、原稿データ３０の階調補正処理を行い、出力画像６の再現色を安定化させることができる。 The image inspection unit 5 scans the output image of the printer engine 4 and supplies it to the color tone control unit 28. The color tone control unit 28 sets the gradation correction data that minimizes the difference between the color of the original image (the color of the original data 30) and the color of the image scanned by the image inspection unit 5 in the gradation processing unit 31. do. As a result, the gradation processing unit 31 can perform gradation correction processing on the original data 30 to stabilize the reproduced color of the output image 6.

（色調制御部の構成）
図２は、色調制御部２８の各機能を示すブロック図である。この図２に示すように、色調制御部２８は、差分検出部４０、および、補正ＴＲＣ算出部４１（ＴＲＣ：Tone Reproduction Curve）を有している。差分検出部４０は、ＲＧＢ変換部７０、位置合わせ部７１，７２、および、減算器７３を有している。 (Structure of color tone control unit)
FIG. 2 is a block diagram showing each function of the color tone control unit 28. As shown in FIG. 2, the color tone control unit 28 has a difference detection unit 40 and a correction TRC calculation unit 41 (TRC: Tone Reproduction Curve). The difference detection unit 40 includes an RGB conversion unit 70, alignment units 71 and 72, and a subtractor 73.

補正ＴＲＣ算出部４１は、領域抽出部８１、主走査偏差補正処理部８２、局所θ算出部８３、記憶部（バッファメモリ）８４、副走査偏差補正処理部８５（算出部の一例）、妥当性判定処理部８６、転送部８７、マップ生成部８８、測色リスト生成部８９、および、タイマ９０を有している。妥当性判定処理部８６は、妥当性判定部９１、および、θ補正部９２を有している。 The correction TRC calculation unit 41 includes an area extraction unit 81, a main scan deviation correction processing unit 82, a local θ calculation unit 83, a storage unit (buffer memory) 84, a sub-scanning deviation correction processing unit 85 (an example of the calculation unit), and validity. It has a determination processing unit 86, a transfer unit 87, a map generation unit 88, a color measurement list generation unit 89, and a timer 90. The validity determination processing unit 86 has a validity determination unit 91 and a θ correction unit 92.

このような差分検出部４０、および、補正ＴＲＣ算出部４１は、一部又は全部をハードウェアで実現してもよいし、一部又は全部をソフトウェアで実現してもよい。差分検出部４０および補正ＴＲＣ算出部４１をソフトウェアで実現するための画像処理プログラムは、画像形成装置８のＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、又は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶部に記憶され、画像形成装置８のＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御部により実行されることで、上述の各機能が実現される。 Such a difference detection unit 40 and a correction TRC calculation unit 41 may be partially or wholly realized by hardware, or may be partially or wholly realized by software. The image processing program for realizing the difference detection unit 40 and the correction TRC calculation unit 41 by software is a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), an HDD (Hard Disk Drive), or the like of the image forming apparatus 8. Each of the above-mentioned functions is realized by being stored in the storage unit of the above and being executed by a control unit such as a CPU (Central Processing Unit) of the image forming apparatus 8.

図２において、画像処理部３は、上述のように様々な入力形式で記述された原稿データ３０を、ページ毎にＣＭＹＫの各値がそれぞれ８ｂｉｔの面順次の画素配列であるＣＭＹＫマスタ画像（入力画像の一例）として差分検出部４０、補正ＴＲＣ算出部４１および階調処理部３１に供給する。 In FIG. 2, the image processing unit 3 inputs the manuscript data 30 described in various input formats as described above into a CMYK master image (input) in which each page has a CMYK master image (input) in which each CMYK value is an 8-bit surface-sequential pixel array. As an example of an image), it is supplied to the difference detection unit 40, the correction TRC calculation unit 41, and the gradation processing unit 31.

階調処理部３１は、例えば面積階調法によりＣＭＹＫの色面毎に８ｂｉｔとされた画素配列を、プリンタエンジン４で描画可能なｂｉｔ数（例えば２ｂｉｔ）の階調の画素配列に変換して出力する。画像検査部５は、実際にはプリンタエンジン４に直接接続（直結）されており、プリンタエンジン４の印刷処理により形成された出力画像６をインラインでスキャンする。 The gradation processing unit 31 converts, for example, a pixel array having 8 bits for each color plane of CMYK by the area gradation method into a pixel array having a number of bits (for example, 2 bits) that can be drawn by the printer engine 4. Output. The image inspection unit 5 is actually directly connected (directly connected) to the printer engine 4, and scans the output image 6 formed by the printing process of the printer engine 4 in-line.

色調制御部２８の差分検出部４０は、画像検査部５がプリンタエンジン４からの出力画像６をスキャンすることで形成されたスキャン画像（ＲＧＢ）と、画像処理部３からのＣＭＹＫマスタ画像をＲＧＢ画像に変換したＲＧＢマスタ画像に基づいて、印刷再現色の変化（差分）を検出する。そして、色調制御部２８の補正ＴＲＣ算出部４１は、検出した両者の差分を小さくする階調補正データ（ＴＲＣ）を階調処理部３１に設定する。これにより、出力画像６の再現色を安定化させることができる。 The difference detection unit 40 of the color tone control unit 28 displays a scanned image (RGB) formed by the image inspection unit 5 scanning the output image 6 from the printer engine 4 and a CMYK master image from the image processing unit 3 in RGB. A change (difference) in print reproduction color is detected based on the RGB master image converted into an image. Then, the correction TRC calculation unit 41 of the color tone control unit 28 sets the gradation correction data (TRC) for reducing the difference between the detected two in the gradation processing unit 31. As a result, the reproduced color of the output image 6 can be stabilized.

具体的には、補正ＴＲＣ算出部４１は、ＣＭＹＫマスタ画像、および、ＲＧＢマスタ画像とスキャン画像との差分から得られたデータに基づき、リアルタイムで階調補正処理を行う。差分検出部４０から得られたＲＧＢマスタ画像とスキャン画像との差分であるＲＧＢ差分データ（ΔＲＧＢ）と、画像処理部３から得られたＣＭＹＫマスタ画像から色の変動モデルに対する係数（以下、θ値）を算出して階調補正データ（ＴＲＣ）を更新し、階調処理部３１に供給する。 Specifically, the correction TRC calculation unit 41 performs gradation correction processing in real time based on the data obtained from the CMYK master image and the difference between the RGB master image and the scanned image. The RGB difference data (ΔRGB), which is the difference between the RGB master image obtained from the difference detection unit 40 and the scanned image, and the CMYK master image obtained from the image processing unit 3 have a coefficient for the color variation model (hereinafter, θ value). ) Is calculated, the gradation correction data (TRC) is updated, and the gradation correction data (TRC) is supplied to the gradation processing unit 31.

（差分検出部の動作）
すなわち、差分検出部４０の各部の動作は、以下のとおりである。ＲＧＢ変換部７０は、原稿データ３０のＣＭＹＫ値、および、印刷した原稿データ３０から得られるＲＧＢ値が対応付けされたデータテーブルを有している。このデータテーブルの値は、キャリブレーション毎に更新される。ＲＧＢ変換部７０は、データテーブルを参照することで、原稿データ３０のＣＭＹＫ値（ＣＭＹＫマスタ画像）をＲＧＢ値に変換して、ＲＧＢマスタ画像を形成する。 (Operation of difference detection unit)
That is, the operation of each part of the difference detection unit 40 is as follows. The RGB conversion unit 70 has a data table in which the CMYK values of the original data 30 and the RGB values obtained from the printed original data 30 are associated with each other. The values in this data table are updated at each calibration. The RGB conversion unit 70 converts the CMYK value (CMYK master image) of the original data 30 into an RGB value by referring to the data table to form an RGB master image.

位置合せ部７１および位置合せ部７２は、画像検査部５がインラインで印刷物６のスキャンを行うことで形成されたスキャン画像と、上述のＲＧＢマスタ画像との間の位置のズレを補正する（位置合せ処理）。減算器７３は、画像検査部５でスキャンされたスキャン画像と、ＲＧＢマスタ画像との差分を検出し、差分データ（ΔＲＧＢ）を補正ＴＲＣ算出部４１の領域抽出部８１に供給する。 The alignment unit 71 and the alignment unit 72 correct the positional deviation between the scanned image formed by the image inspection unit 5 in-line scanning the printed matter 6 and the above-mentioned RGB master image (position). Matching process). The subtractor 73 detects the difference between the scanned image scanned by the image inspection unit 5 and the RGB master image, and supplies the difference data (ΔRGB) to the area extraction unit 81 of the correction TRC calculation unit 41.

（補正ＴＲＣ算出部の動作）
補正ＴＲＣ算出部４１の各部の動作は、以下のとおりである。マップ生成部８８は、ＣＭＹＫマスタ画像から、ＣＭＹＫの色毎に測色領域として使用可能な小領域を抽出し、抽出した測色領域を全てまとめたマップを形成する。一例ではあるが、マップ生成部８８は、以下の条件に基づいて小領域を抽出する。 (Operation of correction TRC calculation unit)
The operation of each part of the correction TRC calculation unit 41 is as follows. The map generation unit 88 extracts a small area that can be used as a color measurement area for each color of CMYK from the CMYK master image, and forms a map in which all the extracted color measurement areas are put together. As an example, the map generation unit 88 extracts a small area based on the following conditions.

１．小領域のサイズは２０×２０^２画素（変更可能）、
２．小領域を拡げた拡張領域内の各色の濃度変化が小さい、
３．拡張領域のサイズは５０×５０^２画素（変更可能）、
４．小領域が紙の端から既定値以上離れている、
５．小領域内の各色の平均濃度が既定の値域内である、
６．小領域内のトナー総量が一定値以下である、
７．ＣＭＹ版の場合、混色されているＫの濃度が既定の閾値未満である、
８．Ｋ版の場合は混色されているＣＭＹの濃度に対し一定の割合以上の濃度になっている。このような条件に基づいて形成されたマップは、測色リスト生成に用いられる。 1. 1. The size of the small area is 20 x 20 ² pixels (changeable),
2. 2. The density change of each color in the expanded area that expanded the small area is small,
3. 3. The size of the expansion area is 50 x 50 ² pixels (changeable),
4. A small area is more than the default value away from the edge of the paper,
5. The average density of each color in the small area is within the default range,
6. The total amount of toner in the small area is below a certain value,
7. In the case of the CMY version, the density of the mixed K is less than the default threshold.
8. In the case of the K version, the density is equal to or higher than a certain ratio with respect to the density of the mixed CMY. The map formed based on such conditions is used for color measurement list generation.

測色リスト生成部８９は、上述のマップに基づいて、各セグメントから規定の数の測色領域をランダムに選択して「測色リスト」を形成する。セグメントは、画像を副走査方向に均等に分割した各領域である。画像の分割数は、例えば１ページあたり１６セグメントとなっている（変更可能）。上述の「θ値」は、測色リストに登録された測色領域の情報に基づいて算出される。 The color measurement list generation unit 89 forms a "color measurement list" by randomly selecting a predetermined number of color measurement areas from each segment based on the above map. A segment is an area in which an image is evenly divided in the sub-scanning direction. The number of image divisions is, for example, 16 segments per page (changeable). The above-mentioned "θ value" is calculated based on the information of the color measurement area registered in the color measurement list.

次に、領域抽出部８１は、領域検出部の一例であり、測色リストに登録されている測色領域に対応するＲＧＢの差分データを抽出し、座標情報およびＣＭＹＫ階調情報と共に、主走査偏差補正処理部８２に供給する。 Next, the area extraction unit 81 is an example of the area detection unit, extracts RGB difference data corresponding to the color measurement area registered in the color measurement list, and performs a main scan together with coordinate information and CMYK gradation information. It is supplied to the deviation correction processing unit 82.

ここで、現像剤、トナーの偏り又は帯電ムラなどにより主走査方向の濃度バラツキが生ずることで、主走査方向に沿って印刷した色に変動偏り（主走査偏差）が生ずることがある。主走査偏差補正処理部８２は、抽出された測色領域に対して、座標情報およびＣＭＹＫ階調情報に基づいて主走査偏差量を算出する。そして、主走査偏差補正処理部８２は、算出した主走査偏差量を、測色領域におけるＲＧＢ差分から減算処理することで、主走査偏差の影響を除去したＲＧＢの差分データを形成し、これを後段の局所θ算出処理部８３に供給する。 Here, the density variation in the main scanning direction may occur due to the bias of the developer, the toner, or the uneven charging, and the color printed along the main scanning direction may have a variation bias (main scanning deviation). The main scanning deviation correction processing unit 82 calculates the main scanning deviation amount for the extracted color measurement area based on the coordinate information and the CMYK gradation information. Then, the main scanning deviation correction processing unit 82 forms RGB difference data from which the influence of the main scanning deviation is removed by subtracting the calculated main scanning deviation amount from the RGB difference in the color measurement region, and obtains this. It is supplied to the local θ calculation processing unit 83 in the subsequent stage.

局所θ算出部８３は、測色リストに登録された測色領域の座標情報、ＣＭＹＫ情報、および、主走査偏差補正処理済みのＲＧＢ差分情報に基づいて、上述のセグメント毎に局所θを算出する。算出された各セグメントの局所θは、バッファメモリ等の記憶部８４に記憶される。なお、十分な数の測色領域を得ることが困難なセグメントは無効のセグメントとなり、この無効のセグメントから算出された局所θは使用されない。 The local θ calculation unit 83 calculates the local θ for each of the above segments based on the coordinate information of the color measurement area registered in the color measurement list, the CMYK information, and the RGB difference information for which the main scan deviation correction process has been performed. .. The calculated local θ of each segment is stored in a storage unit 84 such as a buffer memory. A segment in which it is difficult to obtain a sufficient number of color measurement regions is an invalid segment, and the local θ calculated from this invalid segment is not used.

次に、感光体ドラム（図３の符号５０ｋ等）は、通常、厳密な管理によって位置決めされているが、部品の管理精度内のばらつきにより、ドラム回転軸とドラムの中心軸に微小な偏心を生じる。このような偏心が生ずると、感光体ドラムの位相に対応した周期変動（副走査偏差）が生ずる。副走査偏差は、周期的に現れる。このため、ドラム周期が半位相ずれた位置の色同士は、副走査偏差の影響を相殺して軽減することが可能となる。 Next, the photoconductor drum (reference numeral 50k, etc. in FIG. 3) is usually positioned by strict control, but due to variations within the control accuracy of the parts, a slight eccentricity is formed between the drum rotation axis and the central axis of the drum. Occurs. When such eccentricity occurs, periodic variation (sub-scanning deviation) corresponding to the phase of the photoconductor drum occurs. Subscan deviations appear periodically. Therefore, the colors at positions where the drum periods are half-phase shifted can be reduced by canceling the influence of the sub-scanning deviation.

副走査偏差補正処理部８５は、局所θ算出部８３で算出された局所θのうち、ドラム周期が半位相ずれた領域から算出した局所θのペアを検出する。この際、副走査偏差補正処理部８５は、既定の数以上のペアが検出された場合は、それらの局所θのペアを平均化して１つの局所θとして扱い、さらにペアから算出されたθを平均化して最終的なθ値（平準化θ）とする。また、副走査偏差補正処理部８５は、ペア数が既定の数に満たない場合、全ての局所θを平均化して最終的なθ値（平準化θ）とする。この平準化θは、１セットを形成する複数ページの入力画像に対して共通して用いる階調補正用の係数となっている。また、この平準化θは、補正値の一例である。 The sub-scanning deviation correction processing unit 85 detects a pair of local θ calculated from a region where the drum period is half-phase shifted among the local θ calculated by the local θ calculation unit 83. At this time, when the sub-scanning deviation correction processing unit 85 detects more than a predetermined number of pairs, the pair of those local θs is averaged and treated as one local θ, and the θ calculated from the pairs is further calculated. It is averaged to obtain the final θ value (leveling θ). Further, when the number of pairs is less than the predetermined number, the sub-scanning deviation correction processing unit 85 averages all the local θs to obtain the final θ value (leveling θ). This leveling θ is a coefficient for gradation correction commonly used for input images of a plurality of pages forming one set. Further, this leveling θ is an example of a correction value.

妥当性判定処理部８６は、タイマ９０からのタイマ情報、副走査偏差補正処理部８５で検出されたドラム位相半周期ペア数、測色リスト生成部８９からの測色領域情報に基づいて、階調補正を行うための平準化θの値の妥当性を判定し、判定結果に基づいて平準化θの値を補正する。合成部９３は、補正されたθ値に基づいて階調補正データ（ＴＲＣ）を生成（更新）し転送部８７に供給する。転送部８７は、生成された階調補正データ（ＴＲＣ）を階調処理部３１に供給する。これにより、階調補正処理を施したＣＭＹＫ画像で印刷を実行でき、初期の印刷特性を維持して、安定した色再現性の印刷物を得ることができる。 The validity determination processing unit 86 is based on the timer information from the timer 90, the number of drum phase half-period pairs detected by the sub - scanning deviation correction processing unit 85, and the color measurement area information from the color measurement list generation unit 89. The validity of the value of the leveling θ for performing the adjustment correction is determined, and the value of the leveling θ is corrected based on the determination result. The synthesis unit 93 generates (updates) gradation correction data (TRC) based on the corrected θ value and supplies it to the transfer unit 87. The transfer unit 87 supplies the generated gradation correction data (TRC) to the gradation processing unit 31. As a result, printing can be executed on the CMYK image subjected to the gradation correction processing, the initial print characteristics can be maintained, and a printed matter having stable color reproducibility can be obtained.

（全体的な印刷処理の流れ）
次に、図４のフローチャートを用いて、全体的な印刷処理の流れを説明する。なお、以下に説明する領域抽出部８１、主走査偏差補正処理部８２、局所θ算出部８３、副走査偏差補正処理部８５（平準化θ算出を含む）、妥当性判定処理部８６、マップ生成部８８、測色リスト生成部８９、および、合成部９３の各処理は、ＣＭＹＫの色版毎に独立して実行される。 (Overall printing process flow)
Next, the flow of the overall printing process will be described with reference to the flowchart of FIG. The area extraction unit 81, the main scan deviation correction processing unit 82, the local θ calculation unit 83, the sub-scanning deviation correction processing unit 85 (including the leveling θ calculation), the validity determination processing unit 86, and the map generation described below are described below. Each process of the unit 88, the color measurement list generation unit 89, and the composition unit 93 is executed independently for each color plate of CMYK.

まず、ステップＳ１では、差分検出部４０及び補正ＴＲＣ算出部４１が、印刷画像の画像データ（ＣＭＹＫ画像データ）を、画像処理部から取得する。ステップＳ２では、差分検出部４０のＲＧＢ変換部７０が、ＣＭＹＫ画像データをＲＧＢマスターデータに変換する。 First, in step S1, the difference detection unit 40 and the correction TRC calculation unit 41 acquire image data (CMYK image data) of the printed image from the image processing unit. In step S2, the RGB conversion unit 70 of the difference detection unit 40 converts the CMYK image data into RGB master data.

ステップＳ３では、差分検出部４０の減算器７３が、画像検査部５（スキャナ）によりスキャンされた印刷画像のＲＧＢ画像データと、ＲＧＢマスターデータとの差分（ΔＲＧＢ）を算出し、補正ＴＲＣ算出部４１に供給する。 In step S3, the subtractor 73 of the difference detection unit 40 calculates the difference (ΔRGB) between the RGB image data of the printed image scanned by the image inspection unit 5 (scanner) and the RGB master data, and the correction TRC calculation unit. Supply to 41.

ステップＳ４では、補正ＴＲＣ算出部４１のマップ生成部８８が、ＣＭＹＫマスタ画像から、上述の１～８の条件に基づいてＣＭＹＫの色毎に測色領域として使用可能な小領域を抽出し、抽出した測色領域を全てまとめたマップを形成する。また、ステップＳ４では、補正ＴＲＣ算出部４１の測色リスト生成部８９が、上述のマップに基づいて、各セグメントから規定の数の測色領域をランダムに選択して「測色リスト」を形成する。 In step S4, the map generation unit 88 of the correction TRC calculation unit 41 extracts and extracts a small area that can be used as a color measurement area for each CMYK color based on the above-mentioned conditions 1 to 8 from the CMYK master image. Form a map that summarizes all the color measurement areas. Further, in step S4, the color measurement list generation unit 89 of the correction TRC calculation unit 41 randomly selects a predetermined number of color measurement areas from each segment based on the above map to form a “color measurement list”. do.

ステップＳ５では、補正ＴＲＣ算出部４１の領域抽出部８１が、測色リストに登録されている測色領域に対応するＲＧＢの差分データを抽出し、座標情報およびＣＭＹＫ階調情報と共に、主走査偏差補正処理部８２に供給する。主走査偏差補正処理部８２は、抽出された測色領域に対して、座標情報およびＣＭＹＫ階調情報に基づいて主走査偏差量を算出する。また、主走査偏差補正処理部８２は、算出した主走査偏差量を、測色領域におけるＲＧＢ差分から減算処理することで、主走査偏差の影響を除去したＲＧＢの差分データを形成する。 In step S5, the area extraction unit 81 of the correction TRC calculation unit 41 extracts RGB difference data corresponding to the color measurement area registered in the color measurement list, and along with the coordinate information and the CMYK gradation information, the main scanning deviation. It is supplied to the correction processing unit 82. The main scanning deviation correction processing unit 82 calculates the main scanning deviation amount for the extracted color measurement area based on the coordinate information and the CMYK gradation information. Further, the main scanning deviation correction processing unit 82 forms RGB difference data from which the influence of the main scanning deviation is removed by subtracting the calculated main scanning deviation amount from the RGB difference in the color measurement region.

また、ステップＳ５では、局所θ算出処理部８３が、測色リストに登録された測色領域の座標情報、ＣＭＹＫ情報、および、主走査偏差補正処理済みのＲＧＢ差分情報に基づいて、上述のセグメント毎に局所θを算出し、記憶部８４に記憶する。 Further, in step S5, the local θ calculation processing unit 83 bases the coordinate information of the color measurement area registered in the color measurement list, the CMYK information, and the RGB difference information that has been subjected to the main scanning deviation correction processing, into the above-mentioned segment. The local θ is calculated for each and stored in the storage unit 84.

ステップＳ６では、色調制御部２８が、所定枚数分の画像である１セット分の全ての画像に対して、ステップＳ１～ステップＳ５の処理が完了したか否かを判別する。１セット分の全ての画像に対するステップＳ１～ステップＳ５の処理が完了していない場合は、ステップＳ１に処理が戻され、ステップＳ１～ステップＳ５の処理が繰り返し実行される。これに対して、１セット分の全ての画像に対するステップＳ１～ステップＳ５の処理が完了した場合は、ステップＳ７に処理が進む。１セット分の全ての画像に対するステップＳ１～ステップＳ５の処理が完了した時点で、記憶部８４には、１セット分の全ての画像のセグメント毎の局所θがそれぞれ記憶される。 In step S6, the color tone control unit 28 determines whether or not the processes of steps S1 to S5 have been completed for all the images for one set, which are the images for a predetermined number of sheets. If the processing of steps S1 to S5 for all the images for one set is not completed, the processing is returned to step S1, and the processing of steps S1 to S5 is repeatedly executed. On the other hand, when the processing of steps S1 to S5 for all the images for one set is completed, the processing proceeds to step S7. When the processes of steps S1 to S5 for all the images for one set are completed, the storage unit 84 stores the local θ for each segment of all the images for one set.

次に、１セット分の全ての画像に対するステップＳ１～ステップＳ５の処理が完了することでステップＳ７に処理が進むと、補正ＴＲＣ算出部４１の副走査偏差補正処理部８５が、局所θ算出部８３で算出された局所θのうち、感光体ドラム（例えば、感光体ドラム５０ｋ）のドラム周期が半位相ずれた領域から算出した局所θのペアを検出して平均化し、最終的なθ値（平準化θ）を算出する。 Next, when the processing of steps S1 to S5 for all the images for one set is completed and the processing proceeds to step S7, the sub-scanning deviation correction processing unit 85 of the correction TRC calculation unit 41 changes to the local θ calculation unit. Of the local θ calculated in 83, the pair of local θ calculated from the region where the drum period of the photoconductor drum (for example, the photoconductor drum 50k) is half-phase shifted is detected and averaged, and the final θ value (for example) Calculate the leveling θ).

（平準化θの算出手法の詳細）
このような平準化θの算出手法を、詳細に説明する。まず、図５（ａ）は、用紙に対するインクヘッドの移動方向である主操作方向、および、用紙の搬送方向である副走査方向の、いずれの方向にも面内偏差が発生しておらず、用紙に一様に色が印刷された理想の状態の画像を示している。 (Details of leveling θ calculation method)
Such a method for calculating the leveling θ will be described in detail. First, in FIG. 5A, no in-plane deviation occurs in either the main operation direction, which is the movement direction of the ink head with respect to the paper, or the sub-scanning direction, which is the paper transport direction. It shows an image in an ideal state in which colors are printed uniformly on paper.

しかし、実際は、画像形成装置８の部品精度のばらつきなどの要因で、多くの場合、図５（ｂ）に示すように主走査方向、および、副走査方向にそれぞれ周期的な面内偏差が発生する。このような面内偏差はθ値を算出する際のノイズとなり、誤差の要因となる。 However, in reality, due to factors such as variations in the accuracy of parts of the image forming apparatus 8, periodic in-plane deviations occur in the main scanning direction and the sub-scanning direction, respectively, as shown in FIG. 5 (b). do. Such an in-plane deviation becomes noise when calculating the θ value, and becomes a factor of error.

例えば、図５（ｃ）に示すオブジェクト１００が含まれるＣＭＹＫマスタ画像を、図５（ｂ）に示す面内偏差が生じている画像に重ねて印刷する。この場合、図５（ｃ）に示すように、オブジェクト１００が含まれるＣＭＹＫマスタ画像は、全体的には色の変動は生じていないのであるが、図５（ｂ）に示す面内偏差が生じている画像と重ねて印刷すると、図５（ｄ）に示すように色が印刷されるオブジェクト１００の領域には、図５（ｂ）に示す面内偏差の影響が強く現れる。このため、本来であればθ値は「０」となるのであるが、面内偏差の分だけθ値に誤差の影響が出る。また、次以降のページに同じ画像が来るとは限らず、ページにより面内偏差の現れ方も変わるため、面内偏差の誤差の影響を受けた状態で階調補正を行っても、正しい階調補正が困難となる。 For example, the CMYK master image including the object 100 shown in FIG. 5 (c) is printed by superimposing it on the image in which the in-plane deviation shown in FIG. 5 (b) occurs. In this case, as shown in FIG. 5 (c), the CMYK master image including the object 100 does not have color variation as a whole, but the in-plane deviation shown in FIG. 5 (b) occurs. When the image is printed on top of the image, the influence of the in-plane deviation shown in FIG. 5B appears strongly in the area of the object 100 where the color is printed as shown in FIG. 5D. Therefore, the θ value is originally “0”, but the θ value is affected by the error by the amount of the in-plane deviation. In addition, the same image does not always appear on the next and subsequent pages, and the appearance of in-plane deviation changes depending on the page, so even if gradation correction is performed while being affected by the in-plane deviation error, the correct floor Key adjustment becomes difficult.

このようなことから、実施の形態の画像形成システムは、色が濃くなる偏差が現れる領域と色が薄くなる偏差が現れる領域を均等に抽出し、両者の影響を相殺することで、面内偏差の影響を軽減している。 Therefore, in the image forming system of the embodiment, the in-plane deviation is obtained by evenly extracting the region where the deviation in which the color becomes dark and the region in which the deviation in which the color becomes light appears, and canceling the influences of both. The influence of is reduced.

具体的に説明すると、主走査偏差の場合、図５（ｅ）に示すように、副走査方向の影響が小さい。このため、主走査方向の座標で現れる偏差量を事前に算出しておき、各測色領域のＲＧＢ差分情報から取り除くことで、ある程度偏差の影響を解消できる。しかし、さらに高い階調補正精度を得るには、主走査方向から満遍なく測色領域が抽出されることが望ましい。 Specifically, in the case of the main scanning deviation, as shown in FIG. 5 (e), the influence of the sub-scanning direction is small. Therefore, the influence of the deviation can be eliminated to some extent by calculating the deviation amount appearing in the coordinates in the main scanning direction in advance and removing it from the RGB difference information of each color measurement area. However, in order to obtain even higher gradation correction accuracy, it is desirable that the color measurement region is evenly extracted from the main scanning direction.

副走査偏差の場合、図５（ｆ）に示すように主走査方向の影響は小さいが、紙搬送における紙間の存在により周期性は存在するが、ページ毎に偏差の位相が変化するため、事前に偏差量を算出することが困難である。 In the case of the sub-scanning deviation, as shown in FIG. 5 (f), the influence of the main scanning direction is small, but the periodicity exists due to the presence of the paper in the paper transport, but the phase of the deviation changes from page to page. It is difficult to calculate the deviation amount in advance.

このため、実施の形態の画像形成システムは、ドラム周期の半位相分ずれた位置にあるセグメント同士をペアとみなし、それらのセグメントで算出された局所θの平均を使用することで偏差の影響を相殺する。なお、ペアとして選出されなかったセグメントの偏差は残ってしまうため、選出されなかったセグメントの局所θは平準化θ算出に使用しない。また、画像の配置の関係でセグメントのペアが検出困難である場合、副走査偏差補正処理部８５は、ペア同士の局所θの平均は算出せずに、有効なセグメントの局所θの全平均を算出する。これにより、全体の副走査偏差の影響を軽減することができる。 Therefore, in the image forming system of the embodiment, the segments located at positions shifted by half a phase of the drum period are regarded as a pair, and the influence of the deviation is affected by using the average of the local θ calculated in those segments. cancel. Since the deviation of the segment not selected as a pair remains, the local θ of the segment not selected is not used for the calculation of the leveling θ. Further, when it is difficult to detect a pair of segments due to the arrangement of images, the sub-scanning deviation correction processing unit 85 does not calculate the average of the local θ between the pairs, but calculates the total average of the local θ of the valid segments. calculate. This makes it possible to reduce the influence of the overall sub-scanning deviation.

一例ではあるが、副走査偏差補正処理部８５は、図５（ｆ）に示すセグメントＡおよびセグメントＢのように、偏差が逆位相に現れているセグメント同士をペアとして検出する。また、副走査偏差補正処理部８５は、偏差が弱いセグメントＣおよびセグメントＤも、逆位相に位置しているため、ペアとして検出する。 As an example, the sub-scanning deviation correction processing unit 85 detects the segments in which the deviations appear in opposite phases as a pair, as in the segments A and B shown in FIG. 5 (f). Further, the sub-scanning deviation correction processing unit 85 also detects the segment C and the segment D having a weak deviation as a pair because they are located in opposite phases.

なお、図５（ｆ）の例では、８つのセグメントを図示しているが、１ページのセグメント数は自由であり、例えば上述のように１ページあたり１６個のセグメントに分割してもよい。また、セット内であれば他のページのセグメントをペアとして検出してもよい。 In the example of FIG. 5 (f), eight segments are shown, but the number of segments per page is arbitrary, and for example, as described above, each page may be divided into 16 segments. Further, if it is within the set, segments of other pages may be detected as a pair.

（妥当性の判定動作）
次に、図４のフローチャートのステップＳ８では、妥当性判定処理部８６の妥当性判定部９１（判定部の一例）が、副走査偏差補正処理部８５で算出された平準化θの値が、階調補正処理に用いるのに妥当な値であるか否かの判定である妥当性判定処理を行う。また、ステップＳ８では、妥当性判定処理部８６のθ補正部９２（補正部の一例）が、妥当性判定部９１の判定結果に基づいて、平準化θの値の補正処理を行う。 (Validity judgment operation)
Next, in step S8 of the flowchart of FIG. 4, the validity determination unit 91 (an example of the determination unit) of the validity determination processing unit 86 determines the value of the leveling θ calculated by the sub-scanning deviation correction processing unit 85. Performs validity determination processing, which is a determination as to whether or not the value is appropriate for use in the gradation correction processing. Further, in step S8, the θ correction unit 92 (an example of the correction unit) of the validity determination processing unit 86 performs correction processing for the value of the leveling θ based on the determination result of the validity determination unit 91.

具体的には、妥当性の判定を行う場合、θ値の算出に必要な情報量（θ値の算出に用いられた情報量）、および、θ値の算出誤差が発生する可能性を考慮する必要がある。なお、この例では、θ値の算出に必要な情報量（θ値の算出に用いられた情報量）、および、θ値の算出誤差が発生する可能性の２つのファクタから妥当性の判定を行うこととするが、いずれか一方のファクタに基づいて、妥当性の判定を行ってもよい。この場合、妥当性の判定演算の演算量を削減でき、高速に判定結果を得ることができる。 Specifically, when determining the validity, consider the amount of information required to calculate the θ value (the amount of information used to calculate the θ value) and the possibility of an error in calculating the θ value. There is a need. In this example, the validity is judged from two factors: the amount of information required to calculate the θ value (the amount of information used to calculate the θ value) and the possibility of an error in calculating the θ value. However, the validity may be determined based on one of the factors. In this case, the calculation amount of the validity determination operation can be reduced, and the determination result can be obtained at high speed.

θ値の算出に必要な情報量としては、測色領域数、セグメントのペア数、階調色の網羅性が関連する。測色領域数は、多ければ利用できる情報量が増えるため妥当性が向上する。セグメントのペア数も同様であり、多ければ妥当性が向上する。以下に示す表１に示す「２５組」という数値は、ペア数が十分に存在するか否かを判別するための閾値となっており、妥当性判定部９１は、ペア数が２５組以上であればペア毎に局所θを平均化して平準化θを算出し、２５組未満であればペア毎の平均は算出せずにセグメント全部を平均化して平準化θを算出する。 The amount of information required to calculate the θ value is related to the number of color measurement areas, the number of segment pairs, and the completeness of gradation colors. The validity of the number of color measurement areas is improved because the amount of information that can be used increases as the number of color measurement areas increases. The same applies to the number of pairs of segments, and the larger the number, the better the validity. The numerical value "25 pairs" shown in Table 1 below is a threshold value for determining whether or not the number of pairs is sufficient, and the validity determination unit 91 has 25 or more pairs. If there is, the local θ is averaged for each pair to calculate the leveling θ, and if it is less than 25 pairs, the entire segment is averaged without calculating the average for each pair to calculate the leveling θ.

階調色の網羅性に関しては、色版における測色領域の階調が所定の範囲内であった場合、所定の範囲外の階調では情報が足りず、その範囲の色の変動は正しく算出できなくなる可能性がある。このため、広い範囲の階調の情報を得ることで、上述の妥当性の判断精度を向上させることが可能となる。 Regarding the completeness of gradation colors, if the gradation of the color measurement area in the color plate is within a predetermined range, information is insufficient for gradations outside the predetermined range, and the color variation in that range is calculated correctly. It may not be possible. Therefore, by obtaining information on a wide range of gradations, it is possible to improve the above-mentioned validity determination accuracy.

θ値の算出誤差が発生する可能性は、面内偏差、および、処理時間などが発生要因となる。上述のように、面内偏差が含まれるとθ値算出の精度が落ちる。このため、広い範囲の測色領域から十分な情報量の情報を得て、面内偏差の影響を抑えることが好ましい。妥当性判定部９１は、主走査方向においては、１ページを３分割し、分割した各範囲内に存在する測色領域の個数の割合を検出することにより、測色点が広く分布している否かを判断する。また、副走査偏差に関しては、広く分布していれば、この分布に応じてセグメントのペア数も増えることが予想される。このため、妥当性判定部９１は、副走査偏差に関しては、セグメントのペア数に基づいて判断を行う。 The possibility of an error in calculating the θ value is caused by in-plane deviation, processing time, and the like. As described above, if the in-plane deviation is included, the accuracy of θ value calculation decreases. Therefore, it is preferable to obtain a sufficient amount of information from a wide range of color measurement regions and suppress the influence of in-plane deviation. The validity determination unit 91 divides one page into three in the main scanning direction, and detects the ratio of the number of color measurement regions existing in each divided range, so that the color measurement points are widely distributed. Judge whether or not. Further, regarding the sub-scanning deviation, if it is widely distributed, it is expected that the number of pairs of segments will increase according to this distribution. Therefore, the validity determination unit 91 determines the sub-scanning deviation based on the number of pairs of segments.

処理時間に関しては、θ値算出と並行してユーザ画像の印刷が行われるため、時間の経過と共にプリンタエンジン４で印刷される色が変化する可能性がある。このため、算出されたθ値が、時間と共に変動する実際の色の変化に追従していない可能性が高くなる。このため、妥当性判定部９１は、処理時間に関しては、ある一定時間内に印刷処理が完了しなければ妥当性が失われると判断する。 As for the processing time, since the user image is printed in parallel with the θ value calculation, the color printed by the printer engine 4 may change with the passage of time. Therefore, it is highly possible that the calculated θ value does not follow the actual color change that fluctuates with time. Therefore, the validity determination unit 91 determines that the processing time is not valid unless the printing process is completed within a certain period of time.

以下、一例として示す表１～表５を用いて、このような妥当性の判定処理に用いられる各条件について説明する。この表１～表５は、画像のセット毎に算出した平準化θの妥当性を判定する具体的な条件である。各表内の数値は色版毎、セット毎に集計した数値である。また、この数値は一例であり、設計等に応じて任意に変更してもよい。 Hereinafter, each condition used for such validity determination processing will be described with reference to Tables 1 to 5 shown as an example. Tables 1 to 5 are specific conditions for determining the validity of the leveling θ calculated for each set of images. The numerical values in each table are the numerical values aggregated for each color plate and each set. Further, this numerical value is an example, and may be arbitrarily changed according to the design and the like.

まず、妥当性判定部９１は、以下の表１に示す条件に合致する場合、算出された平準化θの値は、「妥当性が高い」と判定する。 First, the validity determination unit 91 determines that the calculated value of the leveling θ is “highly valid” when the conditions shown in Table 1 below are met.

この表１に示すように、測色領域をその色版でハイライト、ミドル、シャドウの３つの階調領域に分類したとき、それぞれの階調領域に測色領域が１８７以上存在し（基本色の階調の分布）、主走査方向に画像を３分割したときに、左側．中央．右側の３つの領域に、それぞれ測色領域が全数の１／６以上存在しており、副走査偏差の逆位相に位置する有効なセグメントのペアが２５組以上成立しており、設定された時間内に印刷処理が完了している、との条件を満たす場合、十分な情報量の情報を取得できており、誤差が軽減されているため、妥当性判定部９１は、算出された平準化θの値は、「妥当性が高い」と判定する。 As shown in Table 1, when the color measurement area is classified into three gradation areas of highlight, middle, and shadow by the color plate, there are 187 or more color measurement areas in each gradation area (basic color). (Distribution of gradation), left side when the image is divided into three in the main scanning direction. Center. In each of the three areas on the right side, there are more than 1/6 of the total number of color measurement areas, and 25 or more pairs of valid segments located in the opposite phase of the sub-scanning deviation are established, and the set time is set. If the condition that the printing process is completed is satisfied, a sufficient amount of information can be acquired and the error is reduced. Therefore, the validity determination unit 91 calculates the leveling θ. The value of is determined to be "highly valid".

この表１に示す条件の場合、主走査偏差および副走査偏差の両方の誤差を十分に抑えることが可能と考えられる。また、階調毎に見ても広い範囲で分布していると考えられる。表１において、測色領域数の条件を空欄としているが、これは、副走査のセグメントのペアの処理により、使用されない測色領域が出てしまうために、この部分での指定が意味を持たないこと、および、代わりに階調色で具体的な個数を指定していることなどが理由である。 In the case of the conditions shown in Table 1, it is considered possible to sufficiently suppress the errors of both the main scan deviation and the sub scan deviation. In addition, it is considered that they are distributed in a wide range even when viewed for each gradation. In Table 1, the condition for the number of color measurement areas is left blank, but this is meaningful because some color measurement areas are not used due to the processing of the pair of sub-scanning segments. The reason is that there is no such thing, and that a specific number is specified by the gradation color instead.

次に、妥当性判定部９１は、以下の表２に示す条件に合致する場合、算出された平準化θの値は、「妥当性が高い」と判定する。 Next, the validity determination unit 91 determines that the calculated value of the leveling θ is “highly valid” when the conditions shown in Table 2 below are met.

この表２に示すように、測色領域をその色版でハイライト、ミドル、シャドウの３つの階調領域に分類した際に、それぞれの階調領域に測色領域が全数の１／６以上存在しており、主走査方向に画像を３分割したときに、左側．中央．右側の３つの領域に、測色領域が全数の１／６以上存在しており、測色領域数が全部で５６０以上存在し、設定された時間内に印刷処理が完了している、との条件を満たす場合、妥当性判定部９１は、算出された平準化θの値は、「妥当性が高い」と判定する。 As shown in Table 2, when the color measurement area is classified into three gradation areas of highlight, middle, and shadow by the color plate, the color measurement area is 1/6 or more of the total number in each gradation area. It exists, and when the image is divided into three in the main scanning direction, the left side. Center. In the three areas on the right side, there are more than 1/6 of the total number of color measurement areas, there are 560 or more color measurement areas in total, and the printing process is completed within the set time. When the condition is satisfied, the validity determination unit 91 determines that the calculated value of the leveling θ is “highly valid”.

この表２の条件は、副走査のセグメントのペア数が十分に取得できなかったが、測色領域が十分に存在しているため、副走査偏差の影響をカバーできていると考えられる条件である。この表２の条件においては、測色領域数の判定に具体的な数値を設定しているため、階調色は測色領域数の割合で判定している。 The conditions in Table 2 were such that the number of pairs of sub-scan segments could not be obtained sufficiently, but the influence of the sub-scan deviation could be covered because the color measurement area was sufficiently present. be. In the conditions of Table 2, since a specific numerical value is set for the determination of the number of color measurement areas, the gradation color is determined by the ratio of the number of color measurement areas.

次に、妥当性判定部９１は、以下の表３に示す条件に合致する場合、算出された平準化θの値は、「妥当性が中程度」と判定する。 Next, the validity determination unit 91 determines that the calculated value of the leveling θ is “medium validity” when the conditions shown in Table 3 below are met.

この表３に示すように、測色領域をその色版でハイライト、ミドル、シャドウの３つの階調領域に分類したときに、測色領域が１８７以上存在する階調領域が１つ以上存在し、主走査方向に画像を３分割したときに、左側，中央，右側の３領域に、それぞれ測色領域が全数の１／８以上存在しており、測色領域数が全部で３６０以上存在し、設定された時間内に印刷処理が完了しており、かつ、上述の表１及び表２の各条件を満たさない場合に、妥当性判定部９１は、算出された平準化θの値は、「妥当性が中程度」と判定する。 As shown in Table 3, when the color measurement area is classified into three gradation areas of highlight, middle, and shadow by the color plate, there is one or more gradation areas having 187 or more color measurement areas. When the image is divided into three in the main scanning direction, the left side, the center, and the right side each have more than 1/8 of the total number of color measurement areas, and the total number of color measurement areas is 360 or more. However, when the printing process is completed within the set time and the above-mentioned conditions in Tables 1 and 2 are not satisfied, the validity determination unit 91 determines the calculated leveling θ value. , Judged as "moderate validity".

この表３の条件は、主走査、副走査、階調色のいずれかが、平準化θに発生している誤差をカバーしきれない可能性があることを示す条件である。 The conditions in Table 3 indicate that any of the main scan, the sub scan, and the gradation color may not be able to cover the error occurring in the leveling θ.

次に、妥当性判定部９１は、以下の表４に示す条件に合致する場合、算出された平準化θの値は、「妥当性が低い」と判定する。 Next, the validity determination unit 91 determines that the calculated value of the leveling θ is “low validity” when the conditions shown in Table 4 below are met.

この表４に示すように、測色領域数が全部で１つ以上存在し、設定された時間内に印刷処理が完了しており、かつ、上述の表１～表３の条件を満たさない場合に、妥当性判定部９１は、算出された平準化θの値は、「妥当性が低い」と判定する。すなわち、この表４の条件は、測色領域が最低限の数だけ存在していることを示す条件である。この条件では誤差はかなり大きくなる可能性が高いため、妥当性判定部９１は、算出された平準化θの値は、「妥当性が低い」と判定する。 As shown in Table 4, when the number of color measurement areas is one or more in total, the printing process is completed within the set time, and the above conditions of Tables 1 to 3 are not satisfied. In addition, the validity determination unit 91 determines that the calculated value of the leveling θ is “low validity”. That is, the conditions in Table 4 are conditions indicating that the minimum number of color measurement regions exists. Since the error is likely to be considerably large under this condition, the validity determination unit 91 determines that the calculated value of the leveling θ is “low validity”.

次に、妥当性判定部９１は、以下の表５に示す条件に合致する場合、算出された平準化θは「無効」と判定する。 Next, the validity determination unit 91 determines that the calculated leveling θ is “invalid” when the conditions shown in Table 5 below are met.

この表５は、上述の表１～表４の条件を、いずれも満たさず、測色領域が存在しないことを示す条件である。この場合、色の変動の判断材料がないため、算出された平準化θは破棄される。 This Table 5 is a condition indicating that none of the above-mentioned conditions of Tables 1 to 4 is satisfied and the color measurement region does not exist. In this case, since there is no material for judging the color variation, the calculated leveling θ is discarded.

１ページ毎に得られる測色領域のみでは、精度よくθ値を算出するための情報量が不十分となることが多いため、実施の形態の画像形成システムの場合、数ページをまとめて１セットとし、１セット毎にθ値を算出して階調処理部３１にフィードバックしている。これにより、測色領域数、および、副走査のセグメントのペア数の確保を容易化することができる。そして、上述の画像形成システムでは、上述の妥当性判定処理も、１セット毎に行うことで、実施の形態の画像形成システムのθ値算出の仕組みに即した判定を行うことができる。 Since the amount of information for accurately calculating the θ value is often insufficient only in the color measurement area obtained for each page, in the case of the image formation system of the embodiment, several pages are collectively set as one set. The θ value is calculated for each set and fed back to the gradation processing unit 31. This makes it easy to secure the number of color measurement areas and the number of pairs of sub-scanning segments. Then, in the above-mentioned image forming system, by performing the above-mentioned validity determination processing for each set, it is possible to make a determination according to the mechanism of θ value calculation of the image forming system of the embodiment.

１セットのページ数は、測色領域数の確保、および、副走査のセグメントのペア数が一般的なカタログなどの原稿で経験的に十分に確保できるページ数（例えば、Ａ３サイズで８枚程度）を予め設定しておく。または、１セットのページ数は事前に設定せずに、原稿の印刷およびスキャンを繰り返し、上述の表１の条件又は表２の条件に該当する測色領域数、副走査のセグメントのペア数が得られた時点のページ数を１セットとするような動的な決め方でもよい。 The number of pages in one set is the number of pages that can secure the number of color measurement areas and the number of pairs of sub-scanning segments empirically sufficiently in a manuscript such as a general catalog (for example, about 8 pages in A3 size). ) Is set in advance. Alternatively, the number of pages in one set is not set in advance, and the printing and scanning of the original are repeated, and the number of color measurement areas and the number of pairs of sub-scanning segments corresponding to the conditions of Table 1 or Table 2 described above are determined. A dynamic method may be used in which the number of pages at the time of acquisition is set as one set.

（θ値の補正動作）
次に、図４のフローチャートのステップＳ８では、妥当性判定処理部８６のθ補正部９２が、妥当性判定部９１の判定結果に基づいて、平準化θの値を補正処理することで、誤差の影響を軽減する。以下に示す表６～表９は、上述の表１～表５で説明した条件別に、θ値に施す補正の是非を判断するための閾値および補正値を示した表となっている。なお、一例ではあるが、表６～表９に示す数値の大小の関係は、「数値Ａ＞数値Ｂ＞数値Ｃ＞数値Ｄ」、「係数Ｆ＞係数Ｇ＞係数Ｈ」となっている。このような数値及び係数は、変動モデルの取り方などに基づいて設定すればよい。また、数値Ａ、数値Ｂおよび数値Ｃは、第１の補正閾値の一例であり、数値Ｄは、第２の補正閾値の一例である。 (Correction operation of θ value)
Next, in step S8 of the flowchart of FIG. 4, the θ correction unit 92 of the validity determination processing unit 86 corrects the value of the leveling θ based on the determination result of the validity determination unit 91, thereby performing an error. Reduce the effects of. Tables 6 to 9 shown below are tables showing threshold values and correction values for determining whether or not to correct the θ value according to the conditions described in Tables 1 to 5 above. As an example, the relationship between the magnitudes of the numerical values shown in Tables 6 to 9 is "numerical value A> numerical value B> numerical value C> numerical value D" and "coefficient F> coefficient G> coefficient H". Such numerical values and coefficients may be set based on how to take a fluctuation model and the like. Further, the numerical value A, the numerical value B, and the numerical value C are examples of the first correction threshold value, and the numerical value D is an example of the second correction threshold value.

まず、表６は、上述の表１および表２の条件に基づいて、妥当性が「高」と判定された平準化θ値に対する補正の是非を判断するための閾値および補正値を示した表である。この表６に示すように、θ補正部９２は、妥当性が「高」と判定された平準化θ値が数値Ｄ以上の値であった場合、例えば通知部を介して濃度異常の発生を通知（音声メッセージ、文字によるエラーメッセージ、又は、電子音等）すると共に、平準化θ値を「０」に補正する。この場合、階調補正データ（ＴＲＣ）は更新されない。また、θ補正部９２は、妥当性が「高」と判定された平準化θ値が数値Ｄ未満～数値Ｃ以上の値であった場合、一例として平準化θ値に係数Ｈを乗算処理して補正する。また、θ補正部９２は、妥当性が「高」と判定された平準化θ値が数値Ｃ未満の値であった場合、平準化θ値に対して補正は施さない。 First, Table 6 is a table showing threshold values and correction values for determining the propriety of correction for the leveling θ value determined to be “high” based on the conditions of Tables 1 and 2 described above. Is. As shown in Table 6, when the leveling θ value whose validity is determined to be “high” is a value of the numerical value D or more, the θ correction unit 92 causes, for example, the occurrence of a concentration abnormality via the notification unit. Notify (voice message, text error message, electronic sound, etc.) and correct the leveling θ value to “0”. In this case, the gradation correction data (TRC) is not updated. Further, when the leveling θ value whose validity is determined to be “high” is less than the numerical value D to the value of the numerical value C or more, the θ correction unit 92 multiplies the leveling θ value by the coefficient H as an example. To correct. Further, the θ correction unit 92 does not correct the leveling θ value when the leveling θ value determined to be “high” is less than the numerical value C.

次に、表７は、上述の表３の条件に基づいて、妥当性が「中」と判定された平準化θ値に対する補正の是非を判断するための閾値および補正値を示した表である。この表７に示すように、θ補正部９２は、妥当性が「中」と判定された平準化θ値が数値Ｄ以上の値であった場合、例えば通知部を介して濃度異常の発生を通知（音声メッセージ、文字によるエラーメッセージ、又は、電子音等）すると共に、平準化θ値を「０」に補正する。この場合、階調補正データ（ＴＲＣ）は更新されない。また、θ補正部９２は、妥当性が「中」と判定された平準化θ値が数値Ｄ未満～数値Ｂ以上の値であった場合、一例として平準化θ値に係数Ｇを乗算処理して補正する。また、θ補正部９２は、妥当性が「中」と判定された平準化θ値が数値Ｂ未満の値であった場合、平準化θ値に対して補正は施さない。 Next, Table 7 is a table showing threshold values and correction values for determining whether or not to correct the leveling θ value whose validity is determined to be “medium” based on the conditions of Table 3 described above. .. As shown in Table 7, when the leveling θ value whose validity is determined to be “medium” is a value of the numerical value D or more, the θ correction unit 92 causes, for example, the occurrence of a concentration abnormality via the notification unit. Notify (voice message, text error message, electronic sound, etc.) and correct the leveling θ value to “0”. In this case, the gradation correction data (TRC) is not updated. Further, when the leveling θ value whose validity is determined to be “medium” is less than the numerical value D to the value of the numerical value B or more, the θ correction unit 92 multiplies the leveling θ value by the coefficient G as an example. To correct. Further, when the leveling θ value whose validity is determined to be “medium” is less than the numerical value B, the θ correction unit 92 does not correct the leveling θ value.

次に、表８は、上述の表４の条件に基づいて、妥当性が「低」と判定された平準化θ値に対する補正の是非を判断するための閾値および補正値を示した表である。この表８に示すように、θ補正部９２は、妥当性が「低」と判定された平準化θ値が数値Ｄ以上の値であった場合、例えば通知部を介して濃度異常の発生を通知（音声メッセージ、文字によるエラーメッセージ、又は、電子音等）すると共に、平準化θ値を「０」に補正する。この場合、階調補正データ（ＴＲＣ）は更新されない。また、θ補正部９２は、妥当性が「低」と判定された平準化θ値が数値Ｄ未満～数値Ａ以上の値であった場合、一例として平準化θ値に係数Ｆを乗算処理して補正する。また、θ補正部９２は、妥当性が「低」と判定された平準化θ値が数値Ａ未満の値であった場合、平準化θ値に対して補正は施さない。 Next, Table 8 is a table showing threshold values and correction values for determining the propriety of correction for the leveling θ value determined to be “low” based on the conditions in Table 4 described above. .. As shown in Table 8, when the leveling θ value whose validity is determined to be “low” is a value of the numerical value D or more, the θ correction unit 92 causes, for example, the occurrence of a concentration abnormality via the notification unit. Notify (voice message, text error message, electronic sound, etc.) and correct the leveling θ value to “0”. In this case, the gradation correction data (TRC) is not updated. Further, when the leveling θ value whose validity is determined to be “low” is less than the numerical value D to the value of the numerical value A or more, the θ correction unit 92 multiplies the leveling θ value by the coefficient F as an example. To correct. Further, the θ correction unit 92 does not correct the leveling θ value when the leveling θ value determined to be “low” is less than the numerical value A.

次に、表９は、上述の表５の条件に基づいて、妥当性が「無効」と判定された平準化θ値に対する補正の是非を判断するための閾値および補正値を示した表である。この表９に示すように、θ補正部９２は、妥当性が「無効」と判定されている場合、平準化θ値を「０」に補正する。この場合、階調補正データ（ＴＲＣ）は更新されない。 Next, Table 9 is a table showing threshold values and correction values for determining the propriety of correction for the leveling θ value whose validity is determined to be “invalid” based on the conditions of Table 5 described above. .. As shown in Table 9, the θ correction unit 92 corrects the leveling θ value to “0” when the validity is determined to be “invalid”. In this case, the gradation correction data (TRC) is not updated.

平準化θのθ値が大きいということは、それだけ色が変動しているということを意味する。このため、θ補正部９２は、θ値が所定の閾値以上であれば、誤差の影響が強くなっている可能性が高いと判断し、逆にθ値が所定の閾値未満であれば誤差の影響は弱いと判断する。誤差の影響でθ値が大きい場合に、そのまま階調補正データ（ＴＲＣ）を生成すると、過補正になる可能性が高いため、θ補正部９２は、小さな値となるようにθ値を補正する。 A large θ value of the leveling θ means that the color fluctuates accordingly. Therefore, the θ correction unit 92 determines that if the θ value is equal to or greater than a predetermined threshold value, there is a high possibility that the influence of the error is strong, and conversely, if the θ value is less than the predetermined threshold value, the error is caused. The impact is judged to be weak. If the gradation correction data (TRC) is generated as it is when the θ value is large due to the influence of an error, there is a high possibility that overcorrection will occur. Therefore, the θ correction unit 92 corrects the θ value so that it becomes a small value. ..

これに対してθ値の値が小さい場合、誤差の影響があっても過補正になる可能性は低く、補正を施すと制御不足となり、色の変動の解消が困難となる可能性が高い。この場合、θ補正部９２は、θ値に対する補正は施さない。 On the other hand, when the value of θ value is small, it is unlikely that overcorrection will occur even if it is affected by an error, and if correction is applied, control will be insufficient and it will be difficult to eliminate color fluctuations. In this case, the θ correction unit 92 does not correct the θ value.

また、誤差の影響ではなく、大きな色変動が生した際にもθ値が大きくなり、θ値に対する補正が施されるが、この場合でも数セット分の階調補正処理を繰り返すことで、過補正を防ぎつつ徐々に色の変動を元に戻すことができる。また、エンジンのプロセスコントロールなどで、実施の形態の画像形成システムにおけるリアルタイムの階調補正処理を行う機能と共に、色の変動を補正するための別機能が設けられていた場合、この別機能の補正処理と合わせて二重に補正が行われることで、過補正となる不都合も最小限に抑制できる。なお、θ値の値が大きすぎる場合は、プリンタエンジン４に異常が発生している可能性が高いため、θ補正部９２が通知部を介して異常の発生を通知（音声メッセージ、文字によるエラーメッセージ、又は、電子音等）し、プリンタエンジン４の異常解消のための処理を行う。 In addition, the θ value becomes large even when a large color fluctuation occurs, not due to the influence of the error, and the θ value is corrected. Even in this case, by repeating the gradation correction process for several sets, it is excessive. Color fluctuations can be gradually restored while preventing correction. Further, if a function for performing real-time gradation correction processing in the image forming system of the embodiment and another function for correcting color fluctuation are provided in the process control of the engine or the like, the correction of this other function is provided. By performing double correction together with the processing, the inconvenience of overcorrection can be minimized. If the θ value is too large, there is a high possibility that an abnormality has occurred in the printer engine 4, so the θ correction unit 92 notifies the occurrence of the abnormality via the notification unit (voice message, error due to text). A message, an electronic sound, etc.) is sent, and processing is performed to resolve the abnormality of the printer engine 4.

（θ値の補正による効果）
図６は、濃度変動と印刷したセット数の関係を表したグラフである。太線のグラフは妥当性判断によるθ値補正をかけない場合の色の変動を示し、細線のグラフは妥当性判断によるθ値補正をかけた場合の色の変動を示している。また、点線は、基準となる濃度を示している。リアルタイムでの階調補正処理では、色の変動を、点線で示す基準となる濃度に近くなるように、階調補正処理を行うことが好ましい。 (Effect of correction of θ value)
FIG. 6 is a graph showing the relationship between the density variation and the number of printed sets. The thick line graph shows the color change when the θ value correction by the validity judgment is not applied, and the thin line graph shows the color change when the θ value correction by the validity judgment is applied. The dotted line indicates the reference concentration. In the gradation correction processing in real time, it is preferable to perform the gradation correction processing so that the color fluctuation becomes close to the reference density indicated by the dotted line.

ある時点で誤差の影響が大きくなった場合、θ値を補正しないと、太線のグラフに示すように基準の濃度に対して、濃度変化が大きくなる。濃度変化が大きくなると、次のセットで元に戻す場合も、誤差が大きくなり、再び行き過ぎた補正になる可能性がある。 If the effect of the error becomes large at a certain point, the concentration change becomes large with respect to the reference concentration as shown in the graph of the thick line unless the θ value is corrected. If the density change becomes large, the error becomes large even when it is restored in the next set, and there is a possibility that the correction will be excessive again.

これに対して、ある時点で誤差の影響が大きくなった場合に、θ値に対して上述の補正処理を施すと、細線のグラフに示すように、濃度変化を小さく抑えることができる。また、θ値に対する誤差の影響が大きくなる前は、θ値に補正を施さないときと同等の制御となり、制御不足になることもない。 On the other hand, when the influence of the error becomes large at a certain point in time, if the above-mentioned correction process is applied to the θ value, the density change can be suppressed to be small as shown in the graph of the thin line. Further, before the influence of the error on the θ value becomes large, the control is the same as when the θ value is not corrected, and the control is not insufficient.

（印刷処理）
次に、このように平準化θ値に対して、平準化θ値の妥当性に応じた補正処理が施されると、図４のフローチャートのステップＳ９に処理が進む。ステップＳ９では、合成部９３が、θ補正部９２から供給された値に階調補正データ（補正ＴＲＣ）を更新する。この階調補正データ（補正ＴＲＣ）は、ステップＳ１０において、補正ＴＲＣ算出部４１の転送部により、階調処理部３１に転送される。ステップＳ１１では、階調処理部３１が、画像処理部３により取得されたＣＭＹＫマスタ画像に対して、更新された補正ＴＲＣに基づいた階調補正処理を施してプリンタエンジン４に供給する。これにより、補正ＴＲＣを反映させた印刷を実行することができる。 (Printing process)
Next, when the leveling θ value is corrected according to the validity of the leveling θ value, the process proceeds to step S9 in the flowchart of FIG. In step S9, the synthesis unit 93 updates the gradation correction data (correction TRC) to the value supplied from the θ correction unit 92. This gradation correction data (correction TRC) is transferred to the gradation processing unit 31 by the transfer unit of the correction TRC calculation unit 41 in step S10. In step S11, the gradation processing unit 31 performs gradation correction processing based on the updated correction TRC on the CMYK master image acquired by the image processing unit 3 and supplies it to the printer engine 4. As a result, printing that reflects the corrected TRC can be executed.

最後に、ステップＳ１２において、プリンタエンジン４が、ユーザから指定されている全ページの印刷が完了したか否かを判別する。全ページの印刷が完了していない場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）、ステップＳ２に処理が戻り、上述のステップＳ２以降の各処理が繰り返し実行される。これに対して、全ページの印刷が完了した場合（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、図４のフローチャートの処理が終了する。 Finally, in step S12, the printer engine 4 determines whether or not printing of all pages designated by the user has been completed. If printing of all pages is not completed (step S12: No), the process returns to step S2, and each process after step S2 described above is repeatedly executed. On the other hand, when printing of all pages is completed (step S12: Yes), the processing of the flowchart of FIG. 4 ends.

（実施の形態の効果）
以上の説明から明らかなように、実施の形態の画像処理システムは、複数枚の画像を１セットとすることで、単体の画像では不足する情報量を補うことができる。また、そのセット内の情報量（濃度分布ごとの測色領域数、および画像に付与されていると思われる面内変動量）を考慮して、そのセットの妥当性（上述の平準化θ値の妥当性）を判定する。判定結果に応じて補正量を調整する閾値又は調整倍率を決定する。 (Effect of embodiment)
As is clear from the above description, the image processing system of the embodiment can compensate for the amount of information that is insufficient for a single image by setting a plurality of images into one set. In addition, the validity of the set (the above-mentioned leveling θ value) is taken into consideration in consideration of the amount of information in the set (the number of color measurement regions for each density distribution and the amount of in-plane variation that seems to be given to the image). Validity) is judged. A threshold value or an adjustment magnification for adjusting the correction amount is determined according to the determination result.

具体的には、補正量（平準化θ値）が所定の閾値を超えていた場合、誤差の影響の可能性が高いとみなして補正量（平準化θ値）に調整倍率を乗算処理することで、補正量を抑え、過補正となる不都合を防止できる。例えば、誤差ではなく実際に急激な色の変動が生ずることで大きな補正量が算出されていた場合、そのセット内では十分な補正を行うことは困難であるが、次以降のセットでは、過補正を防止しつつ、徐々に正しい補正量に近づけながら階調補正処理を行うことができる。 Specifically, when the correction amount (leveling θ value) exceeds a predetermined threshold value, it is considered that there is a high possibility of the influence of the error, and the correction amount (leveling θ value) is multiplied by the adjustment magnification. Therefore, the correction amount can be suppressed and the inconvenience of overcorrection can be prevented. For example, if a large correction amount is calculated due to actual sudden color fluctuations rather than errors, it is difficult to make sufficient corrections within that set, but overcorrection will be performed in the following sets. It is possible to perform the gradation correction process while gradually approaching the correct correction amount while preventing the above.

このため、補正量が急激に大きくなる不都合を防止できるうえ、補正量の上限を定める手法、および、そのセットの補正をスキップする手法を比較して少ないセット数で正しい補正量に近づけることができる。従って、階調補正精度を向上させることができる。 Therefore, it is possible to prevent the inconvenience that the correction amount suddenly increases, and it is possible to approach the correct correction amount with a small number of sets by comparing the method of setting the upper limit of the correction amount and the method of skipping the correction of the set. .. Therefore, the gradation correction accuracy can be improved.

最後に、上述の実施の形態は、一例として提示したものであり、本発明の範囲を限定することは意図していない。例えば、上述の実施の形態の説明では、説明を簡素化するために、画像検査部５によるユーザ画像測色ＲＧＢを評価値として使用することとしたが、ＲＧＢの代わりに、これらを変換したＬａｂ（Ｌ：明度、ａ：緑/赤、ｂ：青/イエロー）等を用いてもよい。Ｌａｂ等の均等色空間の表色値を用いることで、より色差に忠実な制御が可能となる。この場合も、上述と同様の効果を得ることができる。 Finally, the embodiments described above are presented as an example and are not intended to limit the scope of the invention. For example, in the description of the above-described embodiment, in order to simplify the explanation, the user image colorimetric RGB by the image inspection unit 5 is used as the evaluation value, but instead of RGB, these are converted Labs. (L: brightness, a: green / red, b: blue / yellow) or the like may be used. By using the colorimetric value of the uniform color space such as Lab, it is possible to control more faithfully to the color difference. In this case as well, the same effect as described above can be obtained.

上述の新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことも可能である。また、実施の形態および実施の形態の変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 The above-mentioned novel embodiments can be implemented in various other embodiments, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. Further, the embodiment and the modification of the embodiment are included in the scope and gist of the invention, and are included in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof.

１ ユーザのパーソナルコンピュータ装置（ユーザＰＣ）
２ ネットワーク
３ 画像処理部
４ プリンタエンジン
５ 画像検査部
６ 出力画像
７ サーバ装置
８ 画像形成装置
９ エンジン制御部
３１ 階調処理部
４０ 差分検出部
４１ 補正ＴＲＣ算出部
７０ ＲＧＢ変換部
７１ 位置合せ部
７２ 位置合せ部
７３ 減算器
８１ 領域抽出部
８２ 主走査偏差補正処理部
８３ 局所θ算出部
８４ 記憶部
８５ 副走査偏差補正処理部
８６ 妥当性判定処理部
８７ 転送部
８８ マップ生成部
８９ 測色リスト生成部
９０ タイマ
９１ 妥当性判定部
９２ θ補正部
９３ 合成部
１００ オブジェクト 1 User's personal computer device (user PC)
2 Network 3 Image processing unit 4 Printer engine 5 Image inspection unit 6 Output image 7 Server device 8 Image forming device 9 Engine control unit 31 Gradation processing unit 40 Difference detection unit 41 Correction TRC calculation unit 70 RGB conversion unit 71 Alignment unit 72 Alignment unit 73 Subtractor 81 Area extraction unit 82 Main scan deviation correction processing unit 83 Local θ calculation unit 84 Storage unit 85 Sub-scanning deviation correction processing unit 86 Validity judgment processing unit 87 Transfer unit 88 Map generation unit 89 Color measurement list generation Part 90 Timer 91 Validity judgment part 92 θ correction part 93 Synthesis part 100 Object

特開２０１７－６４９７９号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2017-64979 特開２０１２－２０５１２４号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2012-205124

Claims (11)

入力画像、および、階調処理部で階調補正された前記入力画像の印刷画像を画像読取部で読み取ることで得られた読み取り画像の比較結果に基づいて、前記入力画像の階調補正を行うための補正値を算出する算出部と、
少なくとも前記補正値の算出に用いられた情報の情報量が前記補正値の算出に必要な情報量であるか否か、および、前記補正値の算出誤差が発生する可能性に基づいて、前記補正値が前記入力画像の階調補正に適した値であるか否かを判定する判定部と、
前記判定部の判定結果に対応する値に前記補正値を補正して、前記階調処理部に供給する補正部と
を有する画像処理装置。 Gradation correction of the input image is performed based on the comparison result of the input image and the read image obtained by reading the print image of the input image whose gradation has been corrected by the gradation processing unit with the image reading unit. A calculation unit that calculates the correction value for
The correction is based on whether or not the amount of information of the information used for calculating the correction value is at least the amount of information necessary for calculating the correction value, and the possibility that an error in calculating the correction value may occur. A determination unit for determining whether or not the value is suitable for gradation correction of the input image, and a determination unit.
An image processing device having a correction unit that corrects the correction value to a value corresponding to the determination result of the determination unit and supplies the correction value to the gradation processing unit. 前記入力画像に基づいて、前記補正値の算出に適した領域を検出する領域検出部を、さらに備え、
前記判定部は、前記領域検出部により検出された前記領域の数を、前記補正値の算出に用いられた情報量として用いて、前記補正値の前記判定を行うこと
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 Further, a region detection unit for detecting a region suitable for calculating the correction value based on the input image is provided.
The determination unit is characterized in that the determination of the correction value is performed by using the number of the regions detected by the region detection unit as the amount of information used for calculating the correction value. The image processing apparatus according to. 前記判定部は、基本色の所定の各階調に対応する前記領域の数を用いて、前記補正値の前記判定を行うこと
を特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 2, wherein the determination unit performs the determination of the correction value using the number of regions corresponding to each predetermined gradation of the basic color. 前記判定部は、前記入力画像の前記印刷画像上における前記領域の分布を用いて、前記補正値の前記判定を行うこと
を特徴とする請求項２又は請求項３に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 2 or 3, wherein the determination unit makes the determination of the correction value by using the distribution of the region on the printed image of the input image. 前記算出部は、所定の複数ページを１セットとした各入力画像、及び、前記階調処理部で階調補正された前記１セットの前記各入力画像の印刷画像をそれぞれ前記画像読取部で読み取ることで得られた各読み取り画像の比較結果に基づいて、前記１セット分の前記入力画像の階調補正を行うための前記補正値を算出し、
前記判定部は、前記１セット分の前記入力画像の階調補正を行うための前記補正値に対して前記判定を行うこと
を特徴とする請求項１から請求項４のうち、いずれか一項に記載の画像処理装置。 The calculation unit reads each input image having a predetermined plurality of pages as one set and the print image of each input image of the one set corrected by the gradation processing unit by the image reading unit. Based on the comparison result of each read image obtained by the above, the correction value for performing the gradation correction of the input image for the one set is calculated.
One of claims 1 to 4, wherein the determination unit makes the determination with respect to the correction value for performing the gradation correction of the input image for the one set. The image processing apparatus according to. 前記算出部は、所定の複数ページを１セットとした各入力画像、及び、前記階調処理部で階調補正された前記１セットの前記各入力画像の印刷画像をそれぞれ前記画像読取部で読み取ることで得られた各読み取り画像の比較結果に基づいて、前記１セット分の前記入力画像の階調補正を行うための前記補正値を算出し、
前記判定部は、前記領域検出部により検出された前記領域の数が所定数得られた時点のページ数を前記１セットとして、前記１セット分の前記入力画像の階調補正を行うための前記補正値に対して前記判定を行うこと
を特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。 The calculation unit reads each input image having a predetermined plurality of pages as one set and the print image of each input image of the one set corrected by the gradation processing unit by the image reading unit. Based on the comparison result of each read image obtained by the above, the correction value for performing the gradation correction of the input image for the one set is calculated.
The determination unit is for performing gradation correction of the input image for the one set, with the number of pages at the time when a predetermined number of the regions detected by the region detection unit is obtained as the one set. The image processing apparatus according to claim 2 , wherein the determination is made with respect to the correction value. 前記補正部は、前記判定部の判定結果毎に、所定の値の第１の補正閾値と、前記第１の補正閾値よりも大きな値となる第２の補正閾値とを有し、前記補正値が、前記判定部の判定結果に対応する前記第１の補正閾値以上で前記第２の補正閾値未満であった場合に、前記補正値に所定の係数を乗算処理して値を補正すること
を特徴とする請求項１から請求項６のうち、いずれか一項に記載の画像処理装置。 The correction unit has a first correction threshold value having a predetermined value and a second correction threshold value having a value larger than the first correction threshold value for each determination result of the determination unit, and the correction value. However, when the value is equal to or greater than the first correction threshold value corresponding to the determination result of the determination unit and is less than the second correction threshold value, the correction value is multiplied by a predetermined coefficient to correct the value. The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 6, which is characterized. 前記補正部は、前記補正値が、前記判定部の判定結果に対応する前記第１の補正閾値未満であった場合は、前記補正値の値を補正せずに前記階調処理部に供給すること
を特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。 When the correction value is less than the first correction threshold value corresponding to the determination result of the determination unit, the correction unit supplies the correction value to the gradation processing unit without correcting the value. The image processing apparatus according to claim 7. 前記補正部は、前記補正値が、前記判定部の判定結果に対応する前記第２の補正閾値以上であった場合、前記補正値の値を零に補正すると共に、所定の通知制御を行うこと
を特徴とする請求項７又は請求項８に記載の画像処理装置。 When the correction value is equal to or higher than the second correction threshold value corresponding to the determination result of the determination unit, the correction unit corrects the value of the correction value to zero and performs predetermined notification control. 7. The image processing apparatus according to claim 7 or 8. 入力画像の階調補正を行う階調処理部と、
前記入力画像の印刷を行う印刷部と、
前記印刷部で印刷された前記入力画像の印刷画像の読み取りを行う画像読取部と、
請求項１～請求項９のうち、いずれか一項に記載の画像処理装置と
を有する画像処理システム。 A gradation processing unit that corrects the gradation of the input image, and
A printing unit that prints the input image and
An image reading unit that reads a printed image of the input image printed by the printing unit, and an image reading unit.
An image processing system comprising the image processing apparatus according to any one of claims 1 to 9. コンピュータを、
入力画像、および、階調処理部で階調補正された前記入力画像の印刷画像を画像読取部で読み取ることで得られた読み取り画像の比較結果に基づいて、前記入力画像の階調補正を行うための補正値を算出する算出部と、
少なくとも前記補正値の算出に用いられた情報の情報量が前記補正値の算出に必要な情報量であるか否か、および、前記補正値の算出誤差が発生する可能性に基づいて、前記補正値が前記入力画像の階調補正に適した値であるか否かを判定する判定部と、
前記判定部の判定結果に対応する値に前記補正値を補正して、前記階調処理部に供給する補正部として機能させること
を特徴とする画像処理プログラム。 Computer,
Gradation correction of the input image is performed based on the comparison result of the input image and the read image obtained by reading the print image of the input image whose gradation has been corrected by the gradation processing unit with the image reading unit. A calculation unit that calculates the correction value for
The correction is based on whether or not the amount of information of the information used for calculating the correction value is at least the amount of information required for calculating the correction value, and the possibility that an error in calculating the correction value may occur. A determination unit for determining whether or not the value is suitable for gradation correction of the input image, and a determination unit.
An image processing program characterized in that the correction value is corrected to a value corresponding to the determination result of the determination unit and the correction value is used as a correction unit to be supplied to the gradation processing unit.

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