JP7255228B2 - Image processing device, image processing system and image processing program - Google Patents
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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 device, an image processing system, and an image processing program.
今日において、電子写真方式又はインクジェット方式などのデジタル印刷装置が知られている。このようなデジタル印刷装置において、大量印刷を行う印刷装置の場合、数百枚又は数千枚などの連続出力時における出力色の安定性が求められる。特に、数ページ毎に一部のコンテンツが差し替えられただけの同種原稿が反復されるユースケース、又は、複数拠点で分散印刷されるユースケースでは、再現色の安定管理が重要となる。 Digital printing devices, such as electrophotographic or inkjet, are known today. Among such digital printing apparatuses, in the case of a printing apparatus that performs a large amount of printing, the stability of the output color is required during continuous output of hundreds or thousands of sheets. In particular, stable management of reproduced colors is important in use cases where the same type of document is repeated with only partial content replaced every few pages, or in use cases where distributed printing is performed at multiple sites.
しかし、本格的な商用印刷とは異なり、これらのデジタル印刷機が利用される動作環境は、必ずしも厳格に管理されないことが多い。このため、デジタル印刷機は、印刷結果に影響する温度環境下および湿度環境下で使用されることも多い。 However, unlike full-scale commercial printing, the operating environment in which these digital printers are utilized is often not strictly controlled. For this reason, digital printers are often used in temperature and humidity environments that affect printing results.
一方で、多様な原稿種の混合印刷により、トナー供給量などの装置状態も変化する回避不能な不安定要因も多く存在する。このため、出力色の安定管理が要求される場合には、たびたび機械を停止して、色味および色ズレを調整するキャリブレーションを行う必要がある。キャリブレーションに関しては、例えば特許文献１（特開２０１７－１８７５８５号公報）に、適切なページ位置でキャリブレーションを実施可能とした印刷システム等が開示されている。 On the other hand, there are many unavoidable unstable factors such as changes in the state of the apparatus, such as the amount of toner supplied, due to mixed printing of various document types. For this reason, when stable management of output colors is required, it is necessary to frequently stop the machine and perform calibration to adjust tint and color shift. Regarding calibration, for example, Patent Document 1 (Japanese Patent Application Laid-Open No. 2017-187585) discloses a printing system or the like that enables calibration at an appropriate page position.
本来印刷されるべき色が決められているということは、入力データに対して印刷される色の対応基準となる基準特性が、事前に規定されているということである。通常、キャリブレーションは、このような基準特性と実特性を一致させる目的で実施される。この意味では、印刷ジョブ直前に毎回キャリブレーションを実施することが理想的である。 Determining the colors to be printed means that the reference characteristics, which are the correspondence standards of the colors to be printed with respect to the input data, are defined in advance. Normally, calibration is performed for the purpose of matching such reference characteristics and actual characteristics. In this sense, it is ideal to perform calibration immediately before each print job.
しかし、キャリブレーション操作が多くなると、損紙が多くなると共に、ジョブの停止および作業工数が増大する問題を生じる。また、場合によっては鮮度の低いキャリブレーション情報を流用する必要も生じる。 However, the more calibration operations, the more wasted paper, the more the job stops and the more man-hours. In some cases, it may be necessary to use less fresh calibration information.
一般に色の差は、並置して同時に観察される場合には敏感に知覚され、個別に比較される場合には知覚されにくくなる。従って、印刷結果を並置比較されることが多くなる同一ジョブ内での印刷物間の色の一貫性は、より厳しいレベルで管理することが求められる。ところが、ジョブ開始時点での実特性が基準特性からずれていると、フィードバックにより実特性が基準特性に一致するまでの間、印刷色がドリフトする問題を生じる。 In general, color differences are sensitively perceived when viewed side by side at the same time, and less perceived when compared individually. Therefore, it is required to manage the consistency of colors between prints in the same job, in which print results are often compared side by side, at a stricter level. However, if the actual characteristics at the start of the job deviate from the reference characteristics, the print color drifts until the actual characteristics match the reference characteristics due to feedback.
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、特に、初期の印刷状態を維持する画像安定化手法を提供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であり、印刷ジョブにおける色再現性を安定化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。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above-described problems, and particularly provides an image processing apparatus, an image processing system, and an image processing program capable of providing an image stabilization method that maintains an initial print state, and provides a color correction method in a print job. An object of the present invention is to provide an image processing device, an image processing system, and an image processing program capable of stabilizing reproducibility.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、入力画像データに対応した出力画像が形成される印刷媒体のうち、時間的に前後して形成された各印刷媒体上の各出力画像の反射特性をそれぞれ検出し、かつ、印刷媒体上に形成された出力画像の基本色の階調特性を制御する階調制御パラメータを、印刷媒体上に形成された出力画像の反射特性に基づいて算出する階調制御パラメータ算出部を有する反射特性検出部と、階調制御パラメータ算出部により算出された基準値となる階調制御パラメータである第１の階調制御パラメータと、階調制御パラメータ算出部により新たに算出された第２の階調制御パラメータとの比較結果に基づいて、入力画像データの階調特性を補正する階調特性補正部とを有する。階調制御パラメータは、スキャナにより出力画像を測定することで得られる測定値から得られる色変動を、その測定箇所だけでなく、少なくともページ単位での階調全体の範囲で近似するモード曲線の合成係数である。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, the present invention provides a print medium on which an output image corresponding to input image data is formed. The reflection characteristics of the output image are respectively detected, and the gradation control parameters for controlling the gradation characteristics of the basic colors of the output image formed on the print medium are set to the reflection characteristics of the output image formed on the print medium. a reflection characteristic detection unit having a gradation control parameter calculation unit that calculates based on the gradation control parameter calculation unit; and a gradation characteristic correcting section that corrects the gradation characteristic of the input image data based on the result of comparison with the second gradation control parameter newly calculated by the control parameter calculating section. Gradation control parameters are obtained by synthesizing a mode curve that approximates the color variation obtained from the measured values obtained by measuring the output image with a scanner, not only at the measurement points, but also at least in the entire gradation range for each page. is the coefficient.
本発明によれば、初期の印刷状態を維持する画像安定化手法を提供でき、また、印刷ジョブにおける色再現性を安定化させることができるという効果を奏する。 According to the present invention, it is possible to provide an image stabilization method that maintains the initial printing state, and to stabilize color reproducibility in a print job.
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。 As an example, an image processing apparatus, an image processing system, and an image processing system according to an embodiment to which an image processing program is applied will be described below.
［第１の実施の形態］
（第１の実施の形態のシステム構成）
図１は、第１の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、第１の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。
[First embodiment]
(System configuration of the first embodiment)
FIG. 1 is a system configuration diagram of main parts of an image processing system according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the image processing system of the first embodiment connects a user's personal computer device (user PC) 1, a server device 7, and an
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を出力前にインラインで検査する画像検査部５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
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
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
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１５０で構成されている。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
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、ブラック）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、ネッワーク２を介して画像処理部３に送信される。
The
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、受信したデータを展開し、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
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、後述する予測部である測色予測部（図２の符号２１）による予測値、又は、画像メモリ３６に記憶された初期印刷出力のスキャン画像を目標値として用い、この目標色と、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パラメータを階調処理部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
（色調制御部の詳細）
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、レジスト補正部１１、セレクタ１４、減算器１５、測色予測部２１、および、画像メモリ３６を有している。
(Details of color control section)
FIG. 2 is a block diagram showing each function of the color
補正ＴＲＣ算出部４１は、測色領域抽出部１８、アドレス補正部１９、標本抽出部２０、モードパラメータ算出部２２、平準化処理部２３、減算器２４、ＴＲＣ合成部２５、算出条件セレクタ３５、サンプルメモリ３７、第１のモードパラメータメモリ３８、および、第２のモードパラメータメモリ３９を有している。
The corrected
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。また、差分検出部４０のレジスト補正部１１、セレクタ１４、減算器１５及び測色予測部２１は、ソフトウェアで実現してもよい。同様に、補正ＴＲＣ算出部４１の測色領域抽出部１８、アドレス補正部１９、標本抽出部２０、モードパラメータ算出部２２、平準化処理部２３、減算器２４、ＴＲＣ合成部２５、および、算出条件セレクタ３５は、は、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。
The
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ユーザ原稿を、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画像１０に展開する。
In FIG. 2, the
階調特性補正部として機能する階調処理部３１は、階調補正テーブル１６と階調変換部１７を有している。階調補正テーブル１６としては、いわゆるルックアップテーブル（ＬＵＴ：Look Up Table）を用いることができる。階調変換部１７は、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する。
The
階調補正テーブル１６は、ＣＭＹＫの色毎の８ｂｉｔ入力－８ｂｉｔ出力の補正テー
ブルであり、事前のキャリブレーションにより、階調処理部３１の入力に対応する出力画像６の濃度特性を基準化するテーブル値（階調補正データ（ＴＲＣ: Tone Reproduction Curve））が設定される。
The gradation correction table 16 is an 8-bit input-8-bit output correction table for each CMYK color, and is a table for standardizing the density characteristics of the output image 6 corresponding to the input of the
スキャナ１５０は、実際にはプリンタエンジン４に直接接続（直結）される画像検査部５の内部に組み込まれている。スキャナ１５０は、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
色調制御部２８は、スキャナ１５０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画像１０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は、検出した両者の差分を小さくするように、階調補正テーブル１６の階調補正データ（ＴＲＣ）を修正する。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 color
このような再現色の安定化動作に先立って、第１の実施の形態の画像処理システムでは、事前に行うキャリブレーションにより、ＣＭＹＫ画像１０のデータに対応するスキャナ１５０のスキャン画像データ（ＲＧＢ値）の対応関係を多次元ＬＵＴとして、予測部である測色予測部２１に設定する。測色予測部２１は、この多次元ＬＵＴと補間計算により、ＣＭＹＫ画像１０のＣＭＹＫ値からスキャナ１５０でスキャンされるＲＧＢ計測値を予測する。一例ではあるが、このような予測モデルとしては、例えば国際標準ＩＳＯ１５０７６－１のデバイスリンクモデルを用いることができる。
Prior to such a reproduction color stabilization operation, in the image processing system of the first embodiment, the scanned image data (RGB values) of the
レジスト補正部１１は、測色予測部２１の予測画像（ＲＧＢ）１３とスキャン画像１２の相互の微小な画像のずれ（倍率、オフセット、回転、歪み）を補正する。このときの補正に要した補助情報（倍率、オフセット、回転、歪みに関する補正パラメータ）は、後述するアドレス補正部１９のアドレス補正情報として共有される。
The
次に、図２に示す反復ページ数信号３３の値ｎは、画像処理部３から供給される。具体的には、実際の反復ページ数が予め定められた規定数より大きい場合、および、反復されない場合には、「ｎ＝０」の反復ページ数信号３３が画像処理部３から供給される。「ｎ＝０」の反復ページ数信号３３が供給された場合、画像メモリ３６から画像データの読み出しは行われず、セレクタ１４は、予測画像１３を基準画像として選択して減算器１５に供給する。
Next, the value n of the repetition
これに対して、反復ページ数信号３３の値が「ｎ＞０」であった場合、最初のｎページ分のスキャン画像１２は、画像メモリ３６に逐次保存されると共に、セレクタ１４に供給される。最初のｎページ以降は、画像メモリ３６に対するスキャン画像の保存は行われず、新たなスキャン画像１２が取得されるタイミングで、画像メモリ３６に保存されていた画像セットが反復的に読み出されて出力される。
On the other hand, when the value of the repeated
減算器１５は、スキャン画像１２から基準画像を差し引いた差分画像データを出力する。このような減算器１５の処理と並行して、測色領域抽出部１８は、ＣＭＹＫ画像１０から、例えば２．５ｍｍ四方の矩形状の領域などの、予め定められたサイズの測色領域で、比較的、濃度変化の少ない画像領域を、測色に適した画像領域として抽出し、抽出した各画像領域の位置（測色適合領域位置）を示すアドレスリストを作成する。
A
アドレス補正部１９は、レジスト補正部１１からのアドレス補正情報に基づいて、アドレスリストに登録された測色適合領域位置を、減算器１５から出力される差分画像データの画像位置に対応づける。標本抽出部２０は、補正されたアドレスリストに基づいて、ランダムサンプリングより減算器１５の出力画像とＣＭＹＫ画像１０から、測色領域平均（ｃ，ｍ，ｙ，ｋ，Δｒ，Δｇ，Δｂ）を算出し、計測サンプル蓄積部として設けられたＦＩＦＯ（First In First Out）であるサンプルメモリ３７に蓄積する。
Based on the address correction information from the
階調制御パラメータ算出部であるモードパラメータ算出部２２は、サンプルメモリ３７に蓄積されたサンプルと、切り替え部である算出条件セレクタ３５から与えられるペナルティ値（第１の値及び第２の値）に基づいて、後述する計算方法により、モードパラメータ更新量Δθを決定する。
The
なお、初期モードパラメータ（θ０）およびモードパラメータ更新量（Δθ）は、同等のアルゴリズムにより算出される（例えば、後述の数８式等）。記述を簡潔にするために、以下、モードパラメータ更新量も、単にモードパラメータと呼称する場合もある。また、数８式におけるチルダの記号（~）も、アルゴリズム上は本質ではないため、省略して記述を簡素化する。
Note that the initial mode parameter (θ0) and the mode parameter update amount (Δθ) are calculated by an equivalent algorithm (for example,
階調制御パラメータであるモードパラメータは、必要なＴＲＣ補正量を最良近似するモード曲線の合成係数である。ＣＭＹＫの色毎に３つのモード曲線を用いる３モードの場合、モードパラメータは、計１２個のパラメータで構成される。このモードパラメータは、例えばＦＩＦＯ等の記憶部である第１のモードパラメータメモリ３８に蓄積される。 A mode parameter, which is a gradation control parameter, is a synthesis coefficient of a mode curve that best approximates the required TRC correction amount. In the case of 3 modes using 3 mode curves for each color of CMYK, the mode parameters consist of a total of 12 parameters. This mode parameter is stored in a first mode parameter memory 38, which is a storage unit such as a FIFO.
平準化処理部２３は、サンプルメモリ３７に記憶されている各サンプルのうち、異常値を示すサンプルを除去したうえで、所定数のサンプルを平均化することで、モードパラメータ更新量Δθを決定する。
The leveling processing unit 23 removes samples showing abnormal values among the samples stored in the
一方、モードパラメータの算出条件の切り替えを指示する選択信号３４も、「０」又は「１」の２つの状態のうち、いずれかの状態を示す信号となる。具体的には、選択信号３４の値「０」に対応する算出条件は、初期の印刷状態に対応するモードパラメータ基準「θ０」の設定動作に対応づけられる。また、選択信号３４の値「１」に対応する算出条件は、印刷状態変化を補正するためのモードパラメータ補正量Δθの算出動作に対応づけられる。
On the other hand, the
一例ではあるが、基準θ０の設定動作は、連続印刷ジョブの開始時に実行される。しかし、十分な反射特性の画像サンプルを取得困難な印刷状態が続いた場合でも、十分な反射特性の画像サンプルが取得可能となった時点で、基準θ０を再設定することで、制御再開による急激な濃度変化を防止できる。このため、第１の実施の形態の画像処理システムの場合、予め定めた印刷枚数、又は、所定の時間間隔において、十分な反射特性の画像サンプルが取得困難な場合に、選択信号３４の値が「０」にリセットされるようになっている。
As an example, the operation of setting the reference θ0 is performed at the start of a continuous print job. However, even if it is difficult to obtain an image sample with sufficient reflection characteristics for a prolonged period of time, once it becomes possible to obtain an image sample with sufficient reflection characteristics, by resetting the reference θ0, it is possible to quickly recover by resuming control. It is possible to prevent serious density changes. For this reason, in the case of the image processing system of the first embodiment, when it is difficult to obtain image samples with sufficient reflection characteristics in a predetermined number of prints or at predetermined time intervals, the value of the
この選択信号３４が「０」の場合、上述の算出条件セレクタ３５からは、推定精度を優先するための第１の算出条件に対応するパラメータ（後述するペナルティ値）が選択される。次いで平準化処理部２３からの出力により、階調制御パラメータ保持部である第２のモードパラメータメモリ３９の値θ０が、「θ０＝Δθ」に更新される（ただし、初期値は「０」である）。選択信号３４が「１」の場合、算出条件セレクタ３５により、制御結果の安定性を優先するための第２の算出条件に対応するパラメータが選択される。この場合、モードパラメータメモリ３９の値は更新されない。
When the
減算器２４は、平準化処理部２３の出力モードパラメータΔθから、第２のモードパラメータメモリ３９に保持されたモードパラメータθ０を減算する。従って、特に選択信号が「０」の場合は、減算値Δθ－θ０は常に「０」となる。
The
ＴＲＣ合成部２５は、積算器２６、ＣＭＹＫの色毎の基準ＴＲＣ記憶部４２、モード曲線記憶部４３、および、合成ＴＲＣ生成部４４を備える。モード曲線記憶部４３は、いわゆるＬＵＴとして機能し、ＴＲＣ変化差分の近似基底のモード曲線の値が、所定の記憶部からロードされる。基準ＴＲＣ記憶部４２は、階調補正テーブル１６と同様のＬＵＴとなっている。積算器２６は、減算器２４からの「Δθ－θ０」の極性（符号）を変更して累積する（後述する数９式に対応）。ジョブ開始時、および、選択信号３４が「０」の場合、階調補正テーブル１６が基準ＴＲＣ記憶部４２に複写されるかたちで記憶され、全要素は「０」に初期化される。
The
ＴＲＣ合成部２５は、ＣＭＹＫの色毎に、積算器２６の値が更新されるタイミングで、積算器２６の対応要素を係数としたモード曲線記憶部４３から読み出されたモード曲線との積和を、基準ＴＲＣ記憶部４２に記憶されている基準ＴＲＣに加算して生成した合成ＴＲＣにより、階調補正テーブル１６を更新する。
The
（第１の実施の形態の動作）
次に、このような構成による第１の実施の形態の画像処理システムの詳細な動作を説明する。まず、１セットが予め定められた規定ページ以下の原稿が反復して印刷されるジョブの場合、画像処理部３によって反復ページ数信号３３の値ｎ（ｎ＞０）が設定される。また、これに合わせて選択信号３４の値も「１」に設定される。
(Operation of the first embodiment)
Next, detailed operation of the image processing system of the first embodiment having such a configuration will be described. First, in the case of a job in which a set of documents having a predetermined number of pages or less is repeatedly printed, the
これにより、最初のｎページ分のスキャン画像１２が、画像メモリ３６に蓄積される。また、上述のように、同じスキャン画像１２がセレクタ１４にも供給され、減算器１５の出力結果（＝差分検出部４０の出力）は、全て「０」となる。これは、最初のｎページの間、後段の補正ＴＲＣ算出部４１による階調補正データ（ＴＲＣ）の更新は行われないことを意味する。
As a result, the first n pages of scanned
次に、ｎ＋１ページ目以降では、ｎ＋１ページ目のスキャン画像１２と、これに対応する画像メモリ３６に保持された１ページ目のスキャン画像が減算器１５で比較され、ｎ＋１ページ目と１ページ目のスキャン画像の差（ΔＲＧＢ）が差分検出部４０から出力される。同様に、ｎ＋２ページ目は、２ページ目のスキャン画像１２と比較される。以下同様にして、各スキャン画像１２と初期画像との差（変化分：ΔＲＧＢ）が差分検出部４０の減算器１５から出力される。
Next, after the (n+1)th page, the
次に、補正ＴＲＣ算出部４１の標本抽出部２０は、ＣＭＹＫ画像１０から別途抽出されたアドレスリストに基づいて、差分検出部４０から供給される差分画像から、スキャン画像１２のＲＧＢ変化量のサンプル（Δｒｇｂ）を、ＣＭＹＫ画像１０の入力値（ｃｍｙｋ）と関連付けて、サンプルメモリ３７に蓄積する。
Next, based on the address list separately extracted from the
上述のように、反復印刷の場合、選択信号３４に値「１」が設定されているので、モードパラメータ算出部２２は、推定精度よりもフィードバック結果の安定性を優先する第２の算出条件のペナルティ値と、積算器２６で積算された積算値、および、第２のモードパラメータメモリ３９に記憶された「θ０値（ただし、θ０＝０）」に基づいて、モードパラメータΔθを算出する。
As described above, in the case of repetitive printing, the value "1" is set in the
ここで、モードパラメータ算出部２２で算出されたモードパラメータΔθは、平準化処理２３により異常値が除外された上で平準化（平均化）処理される。一方で、選択信号３４の値は「１」であるため、第２のモードパラメータメモリ３９の値は、初期値「０」のまま更新されない。このため、減算器２４からは、平準化処理の処理結果であるモードパラメータΔθがそのまま出力される。
Here, the mode parameter Δθ calculated by the
ＴＲＣ合成部２５では、ジョブ開始に先立って、階調補正テーブル１６のテーブル値が基準ＴＲＣ記憶部４２にロードされる。また、ＬＵＴとなっているモード曲線記憶部４３には、予め定義された３つの曲線のデータがそれぞれロードされる。また、積算器２６は、「０」に初期化される。
In the
減算器２４からの出力値（Δθ－θ０）は、極性が反転処理され、積算器２６で加算処理（＝減算処理）される。この加算処理結果となる累積θ値は、３つの各色に対応した係数として用いられる。合成ＴＲＣ生成部４４は、色成分毎にモード曲線記憶部４３から読み出されたモード曲線のデータの積和を基準ＴＲＣに加算することで、上述の階調補正データである合成ＴＲＣを算出する。このように算出された合成ＴＲＣは、階調補正テーブル１６に書き戻される。すなわち、階調補正テーブル１６に記憶されている階調補正データ（ＴＲＣ）は、ＴＲＣ合成部２５で新たに算出された合成ＴＲＣに更新される。
The output value (.DELTA..theta.-.theta.0) from the
非反復印刷、又は、反復されるページ単位が予め規定された上限を超える場合、反復ページ数信号３３の値ｎは、「ｎ＝０」に設定される。また、印刷ジョブ開始から予め規定された枚数の印刷の間、選択信号３４の値は「０」に設定される。この場合、差分検出部４０のセレクタ１４は、予測画像１３を選択する。その結果、差分検出部４０は、スキャン画像１２と測色予測部２１による予測画像１３の差分を出力する。その後のサンプルメモリ３７に蓄積されるまでの処理の流れは上述と同様である。
For non-repeating printing or for repeated page units exceeding a predefined upper limit, the value n of the repeat
モードパラメータ算出部２２は、選択信号３４の値が「０」である間は、サンプルメモリ３７に蓄積された観測値、精度が優先される第１の算出条件であるペナルティ値、積算器２６で積算された積算値、および、モードパラメータメモリに保持された「θ０値（ただし、この状態ではθ０＝０）」に基づいて、モードパラメータを算出し、第１のモードパラメータメモリ３８に蓄積する。上述のように、平準化処理部２３により平準化されたモードパラメータで、第２のモードパラメータメモリ３９が更新されると、選択信号３４の値は「１」に変更される。この後の処理は、上述と同様に、階調補正テーブル１６の階調補正データ（ＴＲＣ）の更新処理が行われる。
While the value of the
（プリンタエンジン）
図３に、プリンタエンジン４の一例として、レーザプリンタ装置の鉛直断面図を示す。最初に現像ユニット６０ｋの構成と動作を説明する。感光体ドラム５０ｋは、図３の矢印Ａの方向に回転する。この回転位置は、感光体ドラム５０ｋの端部に設けられた回転検出器５７で検出される。この感光体ドラム５０ｋ対し、帯電器５２が、クリーニングローラ５１で清掃された感光体ドラム５０ｋの表面に、一様な電荷を付与する。
(printer engine)
FIG. 3 shows a vertical sectional view of a laser printer as an example of the
次に、レーザユニット５３から照射されるレーザビーム５５が、露光制御装置６５の信号に従って、明滅しながら感光体ドラム５０ｋの表面を走査することで、感光体ドラム５０ｋ上に静電潜像を形成する。このときのレーザビーム５５の走査方向が主走査方向となり、図３に矢印Ａで示した感光体ドラム５０ｋの回転方向が副走査方向となる。
Next, the
形成された静電潜像は、現像ローラ５４により供給される、逆の電位に帯電させたブラック（Ｋ）トナーによって現像され、トナー像となる。現像により得られたトナー像は、中間転写ベルト６１に転写される。現像ユニット６０ｃ，６０ｍ，６０ｙの構成および動作も同様である。すなわち、各現像ユニット６０ｃ，６０ｍ，６０ｙが、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）の各トナー像を形成し、逐次、中間転写ベルト６１上に重ねて転写する。ベルトクリーニング機構６３は、測色パッチの位置に同期して中間転写ベルト６１に接触することで、中間転写ベルト６１上の測色パッチを除去する。
The formed electrostatic latent image is developed with black (K) toner charged to the opposite potential supplied by the developing
転写ローラ６２は、中間転写ベルト６１上に重ねられたＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋのトナー像を、用紙搬送パス５９上を搬送される用紙上に一括転写する。定着器５６は、用紙上のトナー像を加熱圧着することで紙面上に定着させる。
The
（ＴＲＣ補正量の決定動作）
次に、ユーザ画像上の測色領域の画像計測値に基づく、ＴＲＣ補正量決定動作について説明する。以下の説明では、各サンプルに対する変数を確率変数と考えてサンプル番号の添字は省略する。
(Operation to determine TRC correction amount)
Next, the TRC correction amount determination operation based on the image measurement value of the colorimetry area on the user image will be described. In the following description, variables for each sample are considered random variables, and subscripts of sample numbers are omitted.
まず、ユーザ画像上の測色領域に対応する図２の階調補正テーブル１６には、キャリブレーションにより決定された階調補正データの初期値が設定されているものとする。このときの階調処理部３１の入力側のＣＭＹＫ階調値を（チルダｃ，チルダｍ，チルダｙ，チルダｋ）として、それぞれの要素を、予め規定した２つの変動モードの合成により補正する場合を考え、以下の数１式のように置く。なお、変動モードの数を２つとしたのは、説明の簡易化のためである、このため、変動モードの数を例えば３つ又は４つなどとしてもよい。例えば、後述するモード曲線の構成例では、３モードの場合を例示する。
First, it is assumed that initial values of tone correction data determined by calibration are set in the tone correction table 16 of FIG. 2 corresponding to the colorimetry area on the user image. When the CMYK gradation values on the input side of the
ここで、上述の数１式における、ｃ，ｍ，ｙ，ｋは補正前のＣＭＹＫ階調値、ｃ０，ｍ０，ｙ０，ｋ０は基準階調特性、Ｍ１は第１変動モード、Ｍ２は第２変動モード、「θｉｊ」は、モードパラメータである（ｉ＝｛ｃ，ｍ，ｙ，ｋ｝、ｊ＝｛１，２｝）。特に、モードパラメータは実スカラーであり、基準階調特性および各変動モードＭ１，Ｍ２は、各ｃ，ｍ，ｙ，ｋ階調値の入力レンジＤ上で定義された同一次元の独立な実ベクトルである。なお、上つきの添字は指数ではなく、単なる識別用の添字を意味する。（数学的には上記モードは、Ｄ上の実数値関数のなすベクトル空間の低次元部分空間の基底だが、実装上は配列、又は、配列と補間の組み合わせ等で実装された曲線となる。詳しくは、図４を用いて後述する。
Here, in
また、入力レンジＤは、通常、［０，１］区間の実数、［０，１００］区間、又は、［０，２５５］区間の整数などで実装される。このとき、上述の数１式の「θ」に関する一次項の関係は、行列表記により、以下の数２式のように表現される。
Also, the input range D is usually implemented as a real number in the [0, 1] interval, an integer in the [0, 100] interval, or an integer in the [0, 255] interval. At this time, the relationship of the first-order terms related to "θ" in
この数２式は、以下の数２－１式および数２－２式の条件となる。 This formula 2 becomes the conditions of the following formulas 2-1 and 2-2.
このとき、初期印刷状態を近似するモードパラメータθ０は、以下の数３式の解として、以下の数４式で算出される。
At this time, the mode parameter θ0 that approximates the initial printing state is calculated by the following
なお、数３式における「Ｓ」は、Ｓ＝｛（ｘｎ，ｃｎ）｜ｎ＝１，２，・・・，Ｎｓ｝であり、サンプル画像領域の平均位置ｘ＝（ｉ，ｊ）および平均入力階調値ｃ＝（ｃ，ｍ，ｙ，ｋ）に関連づけられたユーザ画像から抽出されたサンプル集合である。また、ｐ０＝ｐ０（ｘ）は、初期印刷におけるスキャナ１５０による実測値であり、Ｌ＝Ｌ（ｃ）は、測色予測部２１による予測値である。
Note that “S” in
また、数３式におけるＪ（ｃ）は、以下の数５式に示す、Ｌの入力値ｃ＝（ｃ，ｍ，ｙ，ｋ）におけるヤコビ行列（Ｊａｃｏｂｉ行列）である。
Also, J(c) in
また、数３式および数４式の「Ｅ」は、期待値（例えばサンプル平均）である。なお、これらの数式では自明な引数の一部を省略して記述している。
Also, "E" in
また、以下の数６式における微小正定数「ｗ１」、「ｗ２」は、変化量θｉの大きさを押さえるためのペナルティであり、数４式の解を安定化させる正則化加重として作用する。この値としては、行列ＪＭの特異値との関係で適切な値を予め実験に基づいて定めておく。以下、微小正定数「ｗ１」、「ｗ２」を「ペナルティ値ｗ１」、「ペナルティ値ｗ２」ともいう。
Further, small positive constants "w1" and "w2" in Equation 6 below are penalties for suppressing the magnitude of variation θi, and act as regularization weights that stabilize the solution of
初期状態のモードパラメータθ０が決定した後のプロセスでは、初期状態からの印刷状態の変化を、以下の数６式により推定する。 In the process after the initial state mode parameter θ0 is determined, the change in the printing state from the initial state is estimated by the following equation (6).
この数６式において、「ｐｎｅｗ＝ｐｎｅｗ（ｘ）」は、新たに観測されたユーザ画像実測値で、「θｏｌｄ」は、このユーザ画像出力で用いられた直前のモードパラメータの値である。また、数６式の２つのペナルティ項において、「ｗ１」は、更新後のモードパラメータ「θｎｅｗ」の大きさを抑制するペナルティ値であり、「ｗ２」は、直前の「θｏｌｄ」からの変化を抑制するペナルティ値となっている。特に、「ペナルティ値ｗ２」の値を大きく設定すると、モードパラメータの急激な変化を抑制でき、より緩やかな応答特性を得ることができる。このとき、次ステップの印刷で使用される新たなモードパラメータθｎｅｗは、「θｎｅｗ＝θｏｌｄ－Δθ」により与えられる。 In Equation 6, "pnew=pnew(x)" is the newly observed user image actual measurement value, and "θold" is the previous mode parameter value used in this user image output. Further, in the two penalty terms in Equation 6, “w1” is a penalty value that suppresses the size of the updated mode parameter “θnew”, and “w2” is a change from the previous “θold”. It is a penalty value to suppress. In particular, if the value of the "penalty value w2" is set to a large value, it is possible to suppress rapid changes in the mode parameters and to obtain more gentle response characteristics. At this time, a new mode parameter θnew to be used in printing in the next step is given by “θnew=θold−Δθ”.
ところで、上述の数６式において、ｐｎｅｗとｐ０を比較するための（差を取るための）原稿上の領域は、同じ領域である必要がある。このため、数６式の適用は、同種原稿の反復印刷に限定される。この制約を回避する場合、数６式に対して、上述の数３式による近似である「ｐ０≒Ｌ＋ＪＭθ０」を用い、「Δチルダθ＝Δθ＋θ０」として、以下の数７式により、モードパラメータθの更新差分Δθを決定する。
By the way, in Equation 6 above, the areas on the document for comparing pnew and p0 (for taking the difference) need to be the same area. Therefore, the application of Equation 6 is limited to repetitive printing of the same type of document. In order to avoid this restriction, using the approximation "p0≈L+JMθ0" by the above-mentioned
このとき、数７式の解は、以下の数８式により得られる。
At this time, the solution of Expression 7 is obtained by
これにより、以下の数９式に示すように、次のステップの印刷に使用するモードパラメータを得ることができる。 As a result, mode parameters to be used for printing in the next step can be obtained as shown in the following equation (9).
さらに、数７式は、数３式と同等の構造を持っていることから、数４式の代わりに数８式を、初期モードパラメータθ０の算出に用いることができる。特に、θ０＝０を初期値として、同一の初期画像のサンプルセットＳ＝Ｓ０に対して数８式および数９式を反復して用いることにより、初期モードパラメータθ０の推定において、ペナルティによる解の収縮を緩和できる。具体的なアルゴリズムは後述する。
Furthermore, since Equation 7 has the same structure as
（変動モード曲線（基底関数）の構成例）
次に、図４に上述の変動モード曲線の一例を示す。上述の説明は、説明を簡素化するために、２モードの場合を例として説明をしたが、この図４は、３モードの場合のモード曲線（基底関数）の選択例を示している。この図４は、横軸が入力階調値（％）であり、縦軸が最大値を「１」に正規化したゲインである。曲線４７が第１モード曲線Ｍ１、曲線４８が第２モード曲線Ｍ２、曲線４９が第３モード曲線Ｍ３となっている。これらの第１～第３モード曲線Ｍ１～Ｍ３としては、階調特性変化を、なるべく少数のもので効果的に近似できる組み合わせを用意することが好ましいが、必ずしも主成分のようなものに固執する必要はない。
(Configuration example of fluctuation mode curve (basis function))
Next, FIG. 4 shows an example of the variation mode curve described above. In the above description, for the sake of simplicity, the case of two modes has been described as an example, but FIG. 4 shows a selection example of mode curves (basis functions) in the case of three modes. In FIG. 4, the horizontal axis is the input gradation value (%), and the vertical axis is the gain with the maximum value normalized to "1". The
図５に、これらのモード曲線を合成することで形成された階調補正曲線の一例を示す。図５に示す太線の曲線４４が、図４の第１～第３モード曲線Ｍ１～Ｍ３の３つのモード曲線を合成して形成された階調補正曲線（合成ＴＲＣ）を示している。このように、第１～第３のモード曲線Ｍ１～Ｍ３を合成することで、十分滑らかな合成ＴＲＣを得ることができる。モード曲線Ｍ１～Ｍ３の例の場合、恒等的な基準階調特性（ｙ＝ｘ）に対して、想定される階調特性の変動が、概ね－１０～＋１０の範囲にある係数を積和することで、破綻し難く、十分に滑らかな曲線として近似された合成ＴＲＣを得ることができる。
FIG. 5 shows an example of a gradation correction curve formed by synthesizing these mode curves. A
このため、この例の場合、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの全色に対して、共通のモード曲線を使用することができる。特に、色毎の階調特性変化傾向に特化した異なるモード曲線を組み合わせて形成した上述の合成ＴＲＣを使用することで、より少ないモード数で階調特性変化を近似することができる。そして、このように少ないモード数で階調特性変化を近似することで、より偏った少数サンプルから階調特性変動を推定可能とすることができる。 Thus, in this example, a common mode curve can be used for all C, M, Y, and K colors. In particular, by using the above-described composite TRC formed by combining different mode curves specialized for the gradation characteristic change tendency of each color, it is possible to approximate the gradation characteristic change with a smaller number of modes. By approximating the gradation characteristic change with such a small number of modes, it is possible to estimate the gradation characteristic change from a more biased small number of samples.
（θ推定処理の流れ）
図６および図７のフローチャートに、図２の補正ＴＲＣ算出部４１におけるモードパラメータθの算出動作の流れを示す。なお、説明の簡略化のために、平準化処理部２３などの一部の機能については説明を省略する。
(Flow of θ estimation processing)
Flowcharts of FIGS. 6 and 7 show the flow of calculation of the mode parameter θ in the corrected
まず、図６のフローチャートは、反復ページ数が「０」の場合において、キャリブレーション直後の初期状態（選択信号３４が「０」の場合）のモードパラメータθ０を推定する動作の流れである。この図６のフローチャートにおいて、ステップＳ１００では、前述のように、キャリブレーションＴＲＣを階調補正テーブル１６に設定して、多数ページに渡るユーザ画像の出力を開始する。
First, the flowchart of FIG. 6 is the flow of operation for estimating the mode parameter θ0 in the initial state immediately after calibration (when the
次に、ステップＳ１０１では、サンプルメモリ３７が画像サンプルを蓄積する。なお、階調補正テーブル１６およびサンプルメモリ３７は、パーソナルコンピュータ装置上にソフトウェアとして実装されたものでもよい。サンプルメモリ３７に蓄積される画像サンプルは、入力ＣＭＹＫ値と測色予測部２１による予測画像との差分ΔＲＧＢ値を組にしたものとして蓄積される。特には、サンプルメモリ３７は、シアン成分（Ｃ）を十分に含む単色を含めた混色サンプルセットを「Ｓ０,C」、マゼンタ成分（Ｍ）を十分に含む単色を含めた混色サンプルセットを「Ｓ０,ｍ」、イエロー成分（Ｙ）を十分に含む単色を含めた混色サンプルセットを「Ｓ０,ｙ」、ブラック成分（Ｋ）を十分に含む単色を含めた混色サンプルセットを「Ｓ０,ｋ」として蓄積する。
Next, in step S101, the
次に、ステップＳ１０２～ステップＳ１０６の間の各処理が、各混色サンプルセット「Ｓ０,C」、「Ｓ０,ｍ」、「Ｓ０,ｙ」、「Ｓ０,ｋ」に対して実行される。具体的には、ステップＳ１０３では、ペナルティ値ｒｗ１，ｒｗ２に第１の算出条件を設定し、「θｎｅｗ」および「θ０」を共に「０」に初期化する。 Next, each process between steps S102 to S106 is executed for each mixed color sample set "S0,C", "S0,m", "S0,y", and "S0,k". Specifically, in step S103, a first calculation condition is set for the penalty values rw1 and rw2, and both "θnew" and "θ0" are initialized to "0".
ステップＳ１０４では、上述の数８式および数９式に従って、「θｎｅｗ」を更新する処理を、例えばＮ回（Ｎは自然数）などの規定回数分、反復して実行する。反復回数は、１回（Ｎ＝１）でも良い。ただし、この時点では、数８式の「θ０」は「０」である。
In step S104, the process of updating "θnew" is repeatedly executed a specified number of times, for example, N times (N is a natural number), according to the above-described
ステップＳ１０５では、反復の結果得られた「θｎｅｗ」を、「θ０,ｘ」として保持する（ｘ＝ｃ，ｍ，ｙ，ｋ）。 In step S105, ".theta.new" obtained as a result of the iteration is held as ".theta.0, x" (x=c, m, y, k).
ステップＳ１０２～ステップＳ１０６の処理が、全部の「Ｓ０,ｘ」に対して完了すると（ｘ＝ｃ，ｍ，ｙ，ｋ）、ステップＳ１０７で、「θ０,ｃ」からシアン成分を抽出し、「θ０,ｍ」からマゼンタ成分を抽出し、「θ０,ｙ」からイエロー成分を抽出し、「θ０,ｋ」からブラック成分を抽出する。そして、抽出した各成分を再合成することにより、初期モードパラメータθ０を構築して、図６のフローチャートの全処理を終了する。 When the processing of steps S102 to S106 is completed for all "S0, x" (x=c, m, y, k), in step S107, the cyan component is extracted from "θ0, c", and " A magenta component is extracted from "θ0,m", a yellow component is extracted from "θ0,y", and a black component is extracted from "θ0,k". Then, by recombining the extracted components, the initial mode parameter θ0 is constructed, and all the processing in the flowchart of FIG. 6 is completed.
なお、この図６のフローチャートの説明では、反復ページ数を「０」として説明したが、反復ページ数が「０」でない場合は、サンプルメモリ３７に蓄積される差分画像は、初期印刷画像との差分となるため、初期モードパラメータθ０の値は「０」に固定される。 In the description of the flow chart of FIG. 6, the number of repeated pages is assumed to be "0". Since it is a difference, the value of the initial mode parameter θ0 is fixed at "0".
次に、図７のフローチャートは、通常（選択信号３４が「１」の場合）のモードパラメータθを推定する動作の流れである。この場合、印刷は何らかの「θｎｅｗ」に基づいて決定されるＴＲＣに基づいて継続している（ステップＳ１１０）。ステップＳ１１１では、図６の説明と同様に、画像サンプルをサンプルメモリ３７に蓄積する。このとき、シアン成分（Ｃ）を十分に含む単色を含めた混色サンプルセットを「ＳＣ」、マゼンタ成分（Ｍ）を十分に含む単色を含めた混色サンプルセットを「Ｓｍ」、イエロー成分（Ｙ）を十分に含む単色を含めた混色サンプルセットを「Ｓｙ」、ブラック成分（Ｋ）を十分に含む単色を含めた混色サンプルセットを「Ｓｋ」として蓄積する。
Next, the flow chart of FIG. 7 is the flow of operation for estimating the normal mode parameter θ (when the
次に、ステップＳ１１２～ステップＳ１１６の各処理が、各混色サンプルセット「ＳC」、「Ｓｍ」、「Ｓｙ」、「Ｓｋ」に対して実行される。具体的には、ステップＳ１１３では、ペナルティ値ｗ１，ｗ２に第２の算出条件を設定し、θ０を図６フローチャートの流れで求めた値に設定し、「θｏｌｄ」を「θｎｅｗ」に変更する（θｏｌｄ＝θｎｅｗ）。 Next, each process of steps S112 to S116 is executed for each mixed color sample set "SC", "Sm", "Sy" and "Sk". Specifically, in step S113, the second calculation conditions are set for the penalty values w1 and w2, θ0 is set to the value obtained in the flow of the flow chart of FIG. 6, and "θold" is changed to "θnew" ( θold=θnew).
ステップＳ１１４では、数８式および数９式に従って、「θｎｅｗ」を更新する。そして、「θｎｅｗ」を、「θｘ」として保持する（ｘ＝ｃ，ｍ，ｙ，ｋ）。
In step S114, "θnew" is updated according to
ステップＳ１１２～ステップＳ１１６の処理がＳｘ分完了すると（ｘ＝ｃ，ｍ，ｙ，ｋ）、ステップＳ１１７に処理が進む。ステップＳ１１７では、θｃからシアン成分を抽出し、θｍからマゼンタ成分を抽出し、θｙからイエロー成分を抽出し、θｋからブラック成分を抽出する。そして、各成分を再合成することにより、更新モードパラメータθｎｅｗを構築し、図７のフローチャートの全処理を終了する。 When the processes of steps S112 to S116 are completed for Sx (x=c, m, y, k), the process proceeds to step S117. In step S117, the cyan component is extracted from .theta.c, the magenta component is extracted from .theta.m, the yellow component is extracted from .theta.y, and the black component is extracted from .theta.k. Then, by recombining each component, the update mode parameter θnew is constructed, and all the processing of the flowchart of FIG. 7 is completed.
（第１の実施の形態の効果）
以上の説明から明らかなように、第１の実施の形態の画像処理システムは、初期の印刷状態を維持することができ、多数の原色に基づいて行う印刷ジョブにおいて、安定した色再現性の印刷物を得ることができる。特に、連続印刷開始時点の実特性が、キャリブレーションから多少ずれてしまっている場合でも、色の安定性を優先して、初期の印刷特性を維持することができる（カラー画像の画像安定化手法を提供できる）。
(Effect of the first embodiment)
As is clear from the above description, the image processing system according to the first embodiment can maintain the initial printing state, and in a print job based on a large number of primary colors, printed matter with stable color reproducibility can be obtained. can be obtained. In particular, even if the actual characteristics at the start of continuous printing deviate slightly from the calibration, priority is given to color stability, and the initial printing characteristics can be maintained (image stabilization method for color images). can be provided).
［第２の実施の形態］
次に、第２の実施の形態の画像処理システムの説明をする。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行うと、情報量の不足により階調補正精度が低下するおそれがある。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。
[Second embodiment]
Next, the image processing system of the second embodiment will be explained. If the gradation correction is performed in real time based on the printed user image, there is a possibility that the accuracy of gradation correction may deteriorate due to insufficient information. Specifically, there are various tendencies of user images to be printed, and among them, there are images in which the amount of information is insufficient 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 will increase, and the correction will be stronger than necessary. When this overcorrection occurs, the correction accuracy of the gradation correction deteriorates, making it difficult to maintain the reliability of printing.
この第２の実施の形態の画像処理システムは、複数枚の画像を１セットとして、単体の画像では不足する情報量を補うことで、過補正を防止して、階調補正精度の向上を図った例である。 The image processing system of the second embodiment treats a plurality of images as one set and supplements the amount of information that is lacking in a single image, thereby preventing overcorrection and improving the accuracy of gradation correction. This is an example.
なお、以下、上述の第１の実施の形態の画像システムにおいて、このような複数枚の画像を１セットとした情報量で階調補正を行う例を、第２の実施の形態として説明する。しかし、第２の実施の形態で説明する階調補正動作は、従来のキャリブレーションを行う印刷システムにも適用可能であり、この場合も、後述と同様の効果を得ることができる。詳しくは、以下の説明を参照されたい。 In the image system of the first embodiment described above, a second embodiment will be described below in which tone correction is performed using a set of a plurality of images as an information amount. However, the gradation correction operation described in the second embodiment can also be applied to a printing system that performs conventional calibration, and in this case as well, effects similar to those described later can be obtained. See the discussion below for details.
（色調制御部の構成）
図８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８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。
(Configuration of color tone control section)
FIG. 8 is a block diagram showing each function of the color
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、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 corrected
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。
The
図８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. 8, the
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
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
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 corrected
（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 detector)
That is, the operation of each section of the
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
（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 corrected TRC calculator)
The operation of each part of the corrected
１．小領域のサイズは２０×２０２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５０×５０２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. The size of the small area is 20 x 202 pixels (can be changed),
2. The change in density of each color in the extended area obtained by enlarging the small area is small,
3. The size of the expansion area is 50 x 502 pixels (can be changed),
4. the subregion is farther than the default value from the edge of the paper,
5. the average density of each color in the subregion is within a given range,
6. the total amount of toner in the small area is less than or equal to a certain value;
7. For CMY plates, the density of K being mixed is less than a predetermined threshold;
8. In the case of the K plate, the density is at a certain ratio or more with respect to the density of the mixed colors CMY. A map formed based on such conditions is used to generate a colorimetry list.
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 colorimetry list generator 89 randomly selects a specified number of colorimetry regions from each segment based on the above map to form a "colorimetry list". A segment is each area obtained by equally dividing an image 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 colorimetry area registered in the colorimetry list.
次に、領域抽出部８１は、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
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。
Density variations in the main scanning direction may occur due to developer, toner bias, charging unevenness, or the like, which may cause variation bias (main scanning deviation) in printed colors along the main scanning direction. The main scanning deviation correction processing unit 82 calculates a main scanning deviation amount for the extracted colorimetry area based on the coordinate information and the CMYK gradation information. Then, the main scanning deviation correction processing unit 82 subtracts the calculated main scanning deviation amount from the RGB difference in the colorimetry area, thereby forming RGB difference data from which the influence of the main scanning deviation is removed. It is supplied to the subsequent local θ
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
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 photosensitive drum (reference numeral 50k in FIG. 3, etc.) is normally positioned by strict control, but due to variations in the control precision of parts, slight eccentricity between the drum rotation axis and the drum center axis can occur. occur. When such eccentricity occurs, a periodic variation (sub-scanning deviation) corresponding to the phase of the photosensitive drum occurs. Sub-scanning deviations appear periodically. Therefore, the influence of the sub-scanning deviation can be canceled out and reduced between the colors at positions where the drum period is out of phase by half.
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。
A sub-scanning deviation
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。
Based on the timer information from the
（全体的な印刷処理の流れ）
次に、図９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 print process flow)
Next, the overall flow of print processing will be described using the flowchart of FIG. Note that an
まず、ステップＳ１２１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Ｓ１２２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 S121, the
ステップＳ１２３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 S123, the
ステップＳ１２４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Ｓ１２４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 S124, the map generation unit 88 of the correction
ステップＳ１２５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 S125, the
また、ステップＳ１２５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 S125, the local θ
ステップＳ１２６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Ｓ１２１～ステップＳ１２５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Ｓ１２１～ステップＳ１２５の処理が完了していない場合は、ステップＳ１２１に処理が戻され、ステップＳ１２１～ステップＳ１２５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Ｓ１２１～ステップＳ１２５の処理が完了した場合は、ステップＳ１２７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Ｓ１２１～ステップＳ１２５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 S126, the color
次に、１セット分の全ての画像に対するステップＳ１２１～ステップＳ１２５の処理が完了することでステップＳ１２７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 S121 to S125 for all images of one set is completed and the processing proceeds to step S127, the sub-scanning deviation
（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１０（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 calculation method of leveling θ)
A method for calculating such a leveling θ will be described in detail. First, in FIG. 10(a), no in-plane deviation occurs in either the main operation direction, which is the moving direction of the ink head relative to the paper, or the sub-scanning direction, which is the transport direction of the paper. 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１０（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 practice, due to factors such as variations in component accuracy of the
例えば、図１０（ｃ）に示すオブジェクト１００が含まれるＣＭＹＫマスタ画像を、図１０（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１０（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１０（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１０（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１０（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
このようなことから、第２の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。 For this reason, the image forming system according to the second embodiment evenly extracts an area where a deviation of a dark color appears and an area where a deviation of a light color appears, and cancels out the effects of both. It reduces the influence of in-plane deviation.
具体的に説明すると、主走査偏差の場合、図１０（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. 10(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 amount of deviation appearing in the coordinates in the main scanning direction in advance and removing it from the RGB difference information of each colorimetry area. However, in order to obtain even higher gradation correction accuracy, it is desirable that the colorimetric regions are uniformly extracted in the main scanning direction.
副走査偏差の場合、図１０（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. 10(f), the effect in the main scanning direction is small. It is difficult to calculate the amount of deviation in advance.
このため、第２の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。
For this reason, the image forming system of the second embodiment regards segments that are shifted by half the phase of the drum cycle as a pair, and uses the average of the local θ calculated in those segments to obtain the deviation offset the effects of Note that since deviations of segments that are not selected as a pair remain, the local θ of the segments that are not selected are not used for calculating the leveling θ. Further, when it is difficult to detect a pair of segments due to the layout of the image, the sub-scanning deviation
一例ではあるが、副走査偏差補正処理部８５は、図１０（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
なお、図１０（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。 Although eight segments are shown in the example of FIG. 10(f), the number of segments per page is arbitrary. For example, one page may be divided into 16 segments as described above. Also, segments of other pages may be detected as pairs within the set.
（妥当性の判定動作）
次に、図９のフローチャートのステップＳ１２８では、妥当性判定処理部８６の妥当性判定部９１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Ｓ１２８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の値の補正処理を行う。
(Appropriateness judgment operation)
Next, in step S128 of the flowchart of FIG. 9, the validity determination unit 91 of the validity determination processing unit 86 uses the value of the leveling θ calculated by the sub-scanning deviation
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 judging validity, 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 are considered. There is a need. In this example, the amount of information required to calculate the θ value (the amount of information used to calculate the θ value) and the possibility of errors in calculating the θ value are used to determine validity. We will, but the determination of validity may be based on either factor. In this case, it is possible to reduce the computational complexity of the validity determination computation and obtain the determination result 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 colorimetric regions, the number of segment pairs, and the comprehensiveness of gradation colors. As the number of colorimetry regions increases, the amount of information that can be used increases, so the validity improves. The same applies to the number of pairs of segments, the more the number, the better the relevance. The numerical value "25 pairs" shown in Table 1 below is a threshold value for determining whether or not there are a sufficient number of pairs. If there are, the local θ is averaged for each pair to calculate the leveling θ, and if there are less than 25 pairs, the average for each pair is not calculated, but all the segments are averaged 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 comprehensiveness of gradation colors, if the gradation of the colorimetry area on the color plate is within the specified range, the information is insufficient for the gradation outside the specified range, and the color variation in that range is calculated correctly. may not be possible. Therefore, by obtaining information on a wide range of gradations, it is possible to improve the above-described 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 in-plane deviation, the processing time, and the like are factors that may cause a calculation error in the θ value. As described above, if the in-plane deviation is included, the accuracy of the θ value calculation decreases. Therefore, it is preferable to obtain a sufficient amount of information from a wide range of colorimetric regions to suppress the influence of in-plane deviation. The validity judging section 91 divides one page into three in the main scanning direction and detects the ratio of the number of colorimetry areas existing in each divided range, so that the colorimetry points are widely distributed. determine whether or not Further, if the sub-scanning deviation 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 calculation of the θ value, the colors printed by the
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 using Tables 1 to 5 shown as examples. Tables 1 to 5 are specific conditions for judging the validity of the leveling θ calculated for each set of images. Numerical values in each table are tabulated values for each color plate and each set. Also, this numerical value is an example, and may be arbitrarily changed according to the design or 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 colorimetry area is classified into three gradation areas of highlight, middle, and shadow by the color plate, there are 187 or more colorimetry areas in each gradation area (basic color distribution of gradation), and when the image is divided into three in the main scanning direction, the left side . Central. 1/6 or more of the total number of colorimetry areas are present in the three areas on the right, and 25 or more effective pairs of segments located in opposite phases of the sub-scanning deviation are established. If the condition that the printing process is completed within θ is satisfied, a sufficient amount of information can be acquired and the error is reduced. 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。 Under the conditions shown in Table 1, it is considered possible to sufficiently suppress errors in both the main scanning deviation and the sub scanning deviation. In addition, it is considered that the distribution is wide even when looking at each gradation. In Table 1, the condition for the number of colorimetry areas is left blank, but this is because some colorimetry areas are not used due to sub-scan segment pair processing. The reason for this is that there is no such color, and that the 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 colorimetry area is classified into three gradation areas of highlight, middle, and shadow by the color plate, each gradation area has 1/6 or more of the total colorimetry area. exists, and when the image is divided into three in the main scanning direction, the left side . Central. In the three areas on the right, more than 1/6 of the total number of colorimetry areas exists, the total number of colorimetry areas is 560 or more, 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。 Under the conditions of Table 2, although the number of sub-scanning segment pairs could not be obtained sufficiently, there is a sufficient colorimetric area, so the influence of the sub-scanning deviation can be covered. be. Under the conditions of Table 2, specific numerical values are set for determining the number of colorimetry areas, so the gradation color is determined by the ratio of the number of colorimetry 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 colorimetry area is classified into three tone areas of highlight, middle, and shadow by the color plate, there are one or more tone areas with 187 or more colorimetry areas. When the image is divided into three in the main scanning direction, the left, center, and right three areas each have 1/8 or more of the total number of colorimetry areas, and the total number of colorimetry areas is 360 or more. However, if the printing process is completed within the set time and the conditions in Tables 1 and 2 are not satisfied, the validity determination unit 91 determines that the calculated value of the leveling θ is , is judged to be “moderately valid”.
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 there is a possibility that any of the main scanning, sub-scanning, and gradation colors cannot 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, the total number of colorimetry areas is one or more, the printing process is completed within the set time, and the conditions in Tables 1 to 3 above are not satisfied. Furthermore, 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 colorimetric regions exist. Under this condition, there is a high possibility that the error will be considerably large, so 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。 Table 5 is a condition indicating that none of the conditions in Tables 1 to 4 is satisfied, and that there is no colorimetry area. In this case, the calculated leveling θ is discarded because there is no basis for judging the color variation.
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、第２の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、第２の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 calculating the θ value with high accuracy is often insufficient with only the colorimetry area obtained for each page, in the case of the image forming system of the second embodiment, several pages are grouped together. A θ value is calculated for each set and fed back to the
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 be secured empirically enough to secure the number of colorimetry areas and the number of pairs of sub-scanning segments for general catalogs and other manuscripts (for example, about 8 sheets of A3 size) ) is set in advance. Alternatively, without setting the number of pages in one set in advance, the document is printed and scanned repeatedly, and the number of colorimetry areas and the number of pairs of sub-scanning segments that meet the conditions in Table 1 or Table 2 above are A dynamic determination method such as setting the number of pages at the time of acquisition as one set may be used.
（θ値の補正動作）
次に、図９のフローチャートのステップＳ１２８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。
(correction operation of θ value)
Next, in step S128 of the flowchart of FIG. 9, 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 reducing the error reduce the impact of Tables 6 to 9 below show thresholds and correction values for determining whether or not to correct the θ value for each of the conditions described in Tables 1 to 5 above. Although it is only an example, the magnitude relationships shown in Tables 6 to 9 are "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 obtain a variation model.
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 thresholds and correction values for judging whether or not to correct a leveling θ value whose validity is determined to be “high” based on the conditions in Tables 1 and 2 above. is. As shown in Table 6, the θ correction unit 92 notifies the occurrence of density abnormality via the notification unit, for example, when the leveling θ value for which the validity is determined to be “high” is equal to or greater than the numerical value D. Notification (audio message, text error message, electronic sound, etc.) is made, and the leveling θ value is corrected to "0". In this case, tone correction data (TRC) is not updated. Further, when the leveled θ value for which the validity is determined to be “high” is less than the numerical value D and equal to or greater than the numerical value C, the θ correction unit 92 multiplies the leveled θ value by the coefficient H, for example. to correct. Further, when the leveled θ value for which the validity is determined to be “high” is less than the numerical value C, the θ correction unit 92 does not correct the leveled θ value.
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 thresholds and correction values for judging whether or not to correct a leveling θ value whose validity is determined to be “medium” based on the conditions in Table 3 above. . As shown in Table 7, the θ correction unit 92 notifies the occurrence of density abnormality via the notification unit, for example, when the leveling θ value for which the validity is determined to be “medium” is equal to or greater than the numerical value D. Notification (audio message, text error message, electronic sound, etc.) is made, and the leveling θ value is corrected to "0". In this case, tone correction data (TRC) is not updated. Further, when the leveled θ value whose validity is determined to be “medium” is less than the numerical value D and greater than or equal to the numerical value B, the θ correction unit 92 multiplies the leveled θ value by the coefficient G as an example. to correct. Further, when the leveled 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 leveled 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 thresholds and correction values for judging whether or not to correct a leveled θ value whose validity is determined to be “low” based on the conditions in Table 4 above. . As shown in Table 8, the θ correction unit 92 notifies the occurrence of density abnormality via the notification unit, for example, when the leveling θ value whose validity is determined to be “low” is equal to or greater than the numerical value D. Notification (audio message, text error message, electronic sound, etc.) is made, and the leveling θ value is corrected to "0". In this case, tone correction data (TRC) is not updated. Further, when the leveled θ value whose validity is determined to be “low” is less than the numerical value D and equal to or greater than the numerical value A, the θ correction unit 92 multiplies the leveled θ value by the coefficient F as an example. to correct. Further, when the leveled θ value whose validity is determined to be “low” is less than the numerical value A, the θ correction unit 92 does not correct the leveled θ value.
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 thresholds and correction values for judging whether or not to correct a leveling θ value whose validity is determined to be “invalid” based on the conditions in Table 5 above. . As shown in Table 9, the θ correction unit 92 corrects the leveled θ value to “0” when the validity is determined to be “invalid”. In this case, tone 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 varies accordingly. Therefore, if the θ value is equal to or greater than the predetermined threshold value, the θ correction unit 92 determines that the influence of the error is likely to increase. The impact is judged to be weak. When the θ value is large due to an error, if the gradation correction data (TRC) is generated as it is, there is a high possibility of overcorrection. Therefore, the θ correction unit 92 corrects the θ value to 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 is small, there is a low possibility of over-correction even if there is an error, and there is a high possibility that correction will lead to insufficient control, making it difficult to eliminate color variations. 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、第２の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。
The θ value also increases when there is a large color variation, not due to the effect of error, and correction is applied to the θ value. Color variation can be gradually restored while preventing correction. Also, in the process control of the engine, in addition to the function of performing real-time gradation correction processing in the image forming system of the second embodiment, if another function for correcting color fluctuations is provided, this By performing double correction together with the function correction process, the inconvenience of overcorrection can be minimized. If the θ value is too large, there is a high possibility that the
（θ値の補正による効果）
図１１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. 11 is a graph showing the relationship between density variation and the number of printed sets. The thick line graph shows the color variation when the θ value is not corrected by the validity judgment, and the thin line graph shows the color variation when the θ value correction is applied by the validity judgment. Also, the dotted line indicates the reference density. In the real-time gradation correction process, it is preferable to perform the gradation correction process so that the color variation is 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。 When the influence of the error becomes large at a certain point, the change in density becomes large with respect to the reference density as shown in the thick line graph unless the θ value is corrected. If the change in density becomes large, even if it is restored in the next set, the error will become large, and there is a possibility that the correction will be overdone 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, if the above-described correction processing is performed on the θ value, the change in density can be suppressed to a small level, as indicated by the thin line graph. Also, before the influence of the error on the .theta. value becomes large, the control is the same as when the .theta. value is not corrected, and there is no shortage of control.
（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９のフローチャートのステップＳ１２９に処理が進む。ステップＳ１２９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Ｓ１３０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Ｓ１３１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 correction process corresponding to the validity of the leveled θ value is performed on the leveled θ value in this way, the process proceeds to step S129 in the flowchart of FIG. 9 . In step S<b>129 , the synthesizer 93 updates the gradation correction data (corrected TRC) to the value supplied from the θ corrector 92 . This gradation correction data (correction TRC) is transferred to the
最後に、ステップＳ１３２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Ｓ１３２：Ｎｏ）、ステップＳ１２２に処理が戻り、上述のステップＳ１２２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Ｓ１３２：Ｙｅｓ）、図９のフローチャートの処理が終了する。
Finally, in step S132, the
（第２の実施の形態の効果）
以上の説明から明らかなように、第２の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 Second Embodiment)
As is clear from the above description, the image processing system according to the second embodiment can make up for the insufficient amount of information in a single image by making a set of a plurality of images. In addition, considering the amount of information in the set (the number of colorimetric regions for each density distribution and the amount of in-plane variation assumed to be given to the image), the validity of the set (the above-mentioned smoothed θ value validity). 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 (leveled θ value) exceeds a predetermined threshold, it is assumed that there is a high possibility of the influence of error, and the correction amount (leveled θ value) is multiplied by the adjustment magnification. , the amount of correction can be suppressed, and the inconvenience of overcorrection can be prevented. For example, if a large amount of correction is calculated not because of an error but because of an actual sudden change in color, it is difficult to perform sufficient correction within that set. It is possible to perform the gradation correction process while gradually approaching the correct amount of correction while preventing this.
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 of a sudden increase in the amount of correction, and to approach the correct amount of correction with a smaller number of sets than the method of determining the upper limit of the correction amount and the method of skipping the correction of that set. . Therefore, it is possible to improve the gradation correction accuracy.
最後に、上述の各実施の形態は、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、上述の各実施の形態の説明では、説明を簡素化するために、スキャナ１５０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。一例ではあるが、Ｌａｂ値を用いる場合、上述の数１式～数８式のＲＧＢ値をＬａｂ値に置き換えると共に、ＲＧＢ→Ｌａｂ変換のヤコビ行列を「Ｊ′」として、ヤコビ行列「Ｊ」を「Ｊ′Ｊ」で置き換えれば良い。この場合も、上述と同様の効果を得ることができる。
Finally, each embodiment described above is presented as an example and is not intended to limit the scope of the present invention. For example, in the description of each of the above-described embodiments, the user image colorimetry RGB by the
また、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。
In addition, in the description of the above-described embodiment, in order to simplify the description, the user image colorimetry RGB by the
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 novel embodiments described above can be embodied in various other forms, and various omissions, replacements, and modifications can be made without departing from the scope of the invention. In addition, the embodiments and modifications of the embodiments are included in the scope and gist of the invention, and are included in the scope of the invention described in the claims and equivalents 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
１０ ＣＭＹＫ画像
１１ レジスト補正部
１２ スキャン画像
１３ 予測画像
１４ セレクタ
１５ 減算器
１６ 階調補正テーブル
１７ 階調変換部
１８ 測色領域抽出部
１９ アドレス補正部
２０ 標本抽出部
２１ 測色予測部
２２ モードパラメータ算出部
２３ 平準化処理部
２４ 減算器
２５ ＴＲＣ合成部
２６ 積算器
２８ 色調制御部
３０ 原稿データ
３１ 階調処理部
３２ 本体ユニット群
３３ 反復ページ数信号
３４ 選択信号
３５ 算出条件セレクタ
３６ 画像メモリ
３７ サンプルメモリ
３８ 第１のモードパラメータメモリ
３９ 第２のモードパラメータメモリ
４０ 差分検出部
４１ 補正ＴＲＣ算出部
４２ 基準ＴＲＣ記憶部
４３ モード曲線記憶部
４４ 合成ＴＲＣ生成部
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
１５０ スキャナ
1 User's personal computer device (user PC)
2
Claims (17)
前記階調制御パラメータ算出部により算出された基準値となる階調制御パラメータである第１の階調制御パラメータと、前記階調制御パラメータ算出部により新たに算出された第２の階調制御パラメータとの比較結果に基づいて、前記入力画像データの階調特性を補正する階調特性補正部と、を有し、
前記階調制御パラメータは、スキャナにより前記出力画像を測定することで得られる測定値の色変動を、その測定箇所だけでなく、少なくともページ単位での階調全体の範囲で近似するモード曲線の合成係数である、画像処理装置。 Among print media on which an output image corresponding to input image data is formed, the reflection characteristics of each output image formed on each print medium before and after each other are detected and formed on the print medium. a gradation control parameter calculator that calculates a gradation control parameter for controlling the gradation characteristics of the basic colors of the printed output image based on the reflection characteristics of the output image formed on the printing medium; Department and
A first gradation control parameter that is a gradation control parameter that is a reference value calculated by the gradation control parameter calculation unit, and a second gradation control parameter that is newly calculated by the gradation control parameter calculation unit. a gradation characteristic correction unit that corrects the gradation characteristic of the input image data based on the result of comparison with the
The gradation control parameters are composed of a mode curve that approximates the color variations of the measured values obtained by measuring the output image with a scanner, not only at the measurement points, but also at least in the entire range of gradations on a page-by-page basis. An image processor that is a coefficient.
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 The gradation control parameter calculation unit calculates the first gradation control parameter and the 2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein said second gradation control parameter is calculated.
各前記印刷媒体上に順次、同じ画像が形成される場合に、前記階調制御パラメータを、初期画像セットの反射特性の計測値と、初期画像セット以外の画像セットの反射特性の計測値との差分に基づいて算出すること
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 The gradation control parameter calculator,
When the same image is formed on each of the print media in sequence, the tone control parameter is the measured value of the reflectance properties of the initial image set and the measured value of the reflectance properties of the image sets other than the initial image set. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the calculation is performed based on the difference.
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein the gradation control parameter calculator calculates three or less gradation control parameters for each basic color.
前記階調制御パラメータ算出部は、
各前記印刷媒体上に順次、異なる画像が形成される場合、前記予測値を前記基準値とし、初期画像の反射特性の計測値と前記予測値とを比較して、前記第１の階調制御パラメータを算出し、初期画像以降の画像と前記予測値とを比較して、前記第２の階調制御パラメータを算出し、
各前記印刷媒体上に順次、同じ画像が形成される場合、初期画像セットの反射特性の計測値から前記第１の階調制御パラメータを算出し、初期画像セット以外の入力画像データに基づいて、前記第２の階調制御パラメータを算出すること
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 further comprising a prediction unit that forms a predicted value obtained by predicting reflection characteristics of the output image;
The gradation control parameter calculator,
When different images are sequentially formed on each of the print media, the predicted value is used as the reference value, and the measured value of the reflection characteristics of the initial image is compared with the predicted value to perform the first gradation control. calculating a parameter, comparing images subsequent to the initial image with the predicted value, and calculating the second gradation control parameter;
When the same image is formed on each of the print media in sequence, calculating the first tone control parameter from the measured reflectance properties of the initial image set, and based on the input image data other than the initial image set, 2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein said second gradation control parameter is calculated.
前記判定部の判定結果に基づいて、前記階調制御パラメータの値を補正する補正部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 The gradation control parameter calculated by the gradation control parameter calculation unit based on a predetermined amount of information is a reasonable value for use in correcting the gradation characteristics of the input image data in the gradation characteristics correction unit. A determination unit that determines whether there is
a correction unit that corrects the value of the gradation control parameter based on the determination result of the determination unit;
The image processing apparatus according to claim 1, further comprising:
を特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。 7. The image processing apparatus according to claim 6, wherein the determination section uses the number of colorimetric regions of the input image data as the predetermined amount of information to perform the determination.
を特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。 7. The image processing apparatus according to claim 6, wherein the determining unit performs the determination using the number of colorimetric regions corresponding to a predetermined gradation of the input image data as the predetermined amount of information.
を特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。 7. The image processing apparatus according to claim 6, wherein the determination unit performs the determination using a colorimetric area distribution of the output image.
前記補正部は、所定の複数ページを１セットとして前記補正を行うこと
を特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。 The determination unit performs the determination with a predetermined plurality of pages as one set,
7. The image processing apparatus according to claim 6, wherein the correction unit performs the correction with a plurality of predetermined pages as one set.
を特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。 7. The image processing apparatus according to claim 6, wherein the determination unit performs the determination with a set of page numbers obtained when a predetermined number of colorimetric regions of the output image are obtained.
前記補正部は、前記階調制御パラメータの値が前記第１の閾値以上で前記第２の閾値未満であった場合、所定の係数を乗算処理した補正値を用いて、前記階調制御パラメータの値を補正すること
を特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。 having two levels of threshold values, a first threshold value for the value of the gradation control parameter and a second threshold value higher than the first threshold value;
When the value of the gradation control parameter is greater than or equal to the first threshold value and less than the second threshold value, the correction unit corrects the gradation control parameter using a correction value obtained by multiplying a predetermined coefficient. 7. The image processing apparatus according to claim 6, wherein the value is corrected.
前記補正部は、前記階調制御パラメータの値が前記第１の閾値未満の場合、前記階調制御パラメータの値の補正は行わないこと
を特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。 having two levels of threshold values, a first threshold value for the value of the gradation control parameter and a second threshold value higher than the first threshold value;
The image processing apparatus according to claim 6, wherein the correction unit does not correct the value of the gradation control parameter when the value of the gradation control parameter is less than the first threshold value.
前記補正部は、前記階調制御パラメータの値が前記第２の閾値以上の場合、前記階調制御パラメータの値を「０」に補正すること
を特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。 having two levels of threshold values, a first threshold value for the value of the gradation control parameter and a second threshold value higher than the first threshold value;
7. The image processing apparatus according to claim 6, wherein the correction unit corrects the value of the gradation control parameter to "0" when the value of the gradation control parameter is equal to or greater than the second threshold. .
前記階調補正テーブルには、キャリブレーションにより決定された前記テーブル値の初期値が設定され、
前記入力画像データの階調値であるＣＭＹＫ階調値の要素をチルダｃ，チルダｍ，チルダｙ，チルダｋとして、それぞれの要素を、予め規定した第１，２変動モードの合成により補正する場合、下記の数１式のように置き、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 The gradation characteristic correction unit corrects the gradation characteristic of the input image data using a gradation correction table in which a table value for standardizing the density characteristic of the output image is set,
Initial values of the table values determined by calibration are set in the gradation correction table,
A case where the elements of the CMYK gradation values, which are the gradation values of the input image data, are tilde c, tilde m, tilde y, and tilde k, and each element is corrected by synthesizing predetermined first and second variation modes. , put it like the following formula 1,
The image processing apparatus according to claim 1, characterized by:
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１５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 performs gradation correction of an input image;
a printing unit that prints the input image;
an image reading unit for reading a printed image of the input image printed by the printing unit;
An image processing system comprising: the image processing apparatus according to any one of claims 1 to 15.
入力画像データに対応した出力画像が形成される印刷媒体のうち、時間的に前後して形成された各印刷媒体上の各出力画像の反射特性をそれぞれ検出し、かつ、前記印刷媒体上に形成された出力画像の基本色の階調特性を制御する階調制御パラメータを、前記印刷媒体上に形成された前記出力画像の反射特性に基づいて算出する階調制御パラメータ算出部を有する反射特性検出部と、
前記階調制御パラメータ算出部により算出された基準値となる階調制御パラメータである第１の階調制御パラメータと、前記階調制御パラメータ算出部により新たに算出された第２の階調制御パラメータとの比較結果に基づいて、前記入力画像データの階調特性を補正する階調特性補正部と、して機能させ、
前記階調制御パラメータは、スキャナにより前記出力画像を測定することで得られる測定値から得られる色変動を、その測定箇所だけでなく、少なくともページ単位での階調全体の範囲で近似するモード曲線の合成係数である、画像処理プログラム。 the computer,
Among print media on which an output image corresponding to input image data is formed, the reflection characteristics of each output image formed on each print medium before and after each other are detected and formed on the print medium. a gradation control parameter calculator that calculates a gradation control parameter for controlling the gradation characteristics of the basic colors of the printed output image based on the reflection characteristics of the output image formed on the printing medium; Department and
A first gradation control parameter that is a gradation control parameter that is a reference value calculated by the gradation control parameter calculation unit, and a second gradation control parameter that is newly calculated by the gradation control parameter calculation unit. functioning as a gradation characteristic correction unit that corrects the gradation characteristic of the input image data based on the result of comparison with the
The gradation control parameter is a mode curve that approximates the color variation obtained from the measurement values obtained by measuring the output image with a scanner, not only at the measurement point but also at least in the entire gradation range for each page. An image processing program that is a composite coefficient of .
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