(57)【要約】【課題】遺伝的アルゴリズムを用いてディザマトリクスの最適化を行ない効率的なディザマトリクス修正が可能なディザマトリクス最適化装置、画像形成装置およびディザマトリクス最適化方法を提供する。【解決手段】シミュレーション手段３によりディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいて求めたディザ画像出力に対して、評価手段４により画質の評価を行ない、この評価結果に基づき求めたディザマトリクスの適応度に基づいて遺伝的アルゴリズム処理手段２により遺伝的アルゴリズム処理を実行し、ディザデータ出力手段５においては処理された遺伝子情報によりディザマトリクスを出力する。これにより、パターンサイズに関わらず遺伝的アルゴリズムを用いたディザマトリクスの最適化処理を行なうことができる。【選択図】        図２
2006217543.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
階調表現に用いられるディザマトリクスの最適化処理を行うディザマトリクス最適化装置において、
前記ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいてディザ画像出力を求めるシミュレーション手段と、
前記シミュレーション手段で求められた前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う評価手段と、
前記評価手段による評価結果に基づき前記ディザマトリクスの適応度を求め、求めた適応度に基づいて前記ディザマトリクスを記述する遺伝子情報を淘汰し、残った遺伝子情報に対して交配処理と突然変異処理とを行う遺伝的アルゴリズム処理手段と、
前記遺伝的アルゴリズム処理手段により処理された前記遺伝子情報によりディザマトリクスを出力するディザデータ出力手段と、
を備えることを特徴とするディザマトリクス最適化装置。
【請求項２】
前記ディザマトリクスを記述する前記遺伝子情報は、前記ディザ画像出力の各階調での１つ前の階調から変化した画素を一の遺伝子上に順次情報化したものである、
ことを特徴とする請求項１記載のディザマトリクス最適化装置。
【請求項３】
遺伝子を低階調側から高階調側へと読み出していき、前記ディザマトリクスの同一画素中、初めに現れた変化した画素を有効とする、
ことを特徴とする請求項２記載のディザマトリクス最適化装置。
【請求項４】
前記遺伝的アルゴリズム処理手段の交配処理は、前記ディザマトリクスの階調に対応した位置を交配位置として交配を行なう、
ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置。
【請求項５】
前記遺伝的アルゴリズム処理手段の交配処理は、前記ディザマトリクスの画素の位置を交配位置として交配を行なう、
ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置。
【請求項６】
前記評価手段は、ガンマ特性に応じた階調特性に基づいて前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う、
ことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置。
【請求項７】
前記評価手段は、空間周波数特性に応じた粒状性に基づいて前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う、
ことを特徴とする請求項１ないし６のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置。
【請求項８】
前記評価手段は、前記ディザ画像出力中のドットの集合により表現された網点である網点ドットパターンの周囲長に基づいて前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う、
ことを特徴とする請求項1ないし７のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置。
【請求項９】
ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいてディザ画像出力を求めるシミュレーション手段と、
前記シミュレーション手段で求められた前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う評価手段と、
前記評価手段による評価結果に基づき前記ディザマトリクスの適応度を求め、求めた適応度に基づいて前記ディザマトリクスを記述する遺伝子情報を淘汰し、残った遺伝子情報に対して交配処理と突然変異処理とを行う遺伝的アルゴリズム処理手段と、
前記遺伝的アルゴリズム処理手段により処理された前記遺伝子情報によりディザマトリクスを出力するディザデータ出力手段と、
前記ディザデータ出力手段により出力された前記ディザマトリクスを用いた階調表現を行う画像処理手段と、
前記画像処理手段における階調表現に応じて画像を形成する画像形成手段と、
を備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項１０】
階調表現に用いられるディザマトリクスの最適化処理を行うディザマトリクス最適化方法において、
前記ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいてディザ画像出力を求めるシミュレーション工程と、
前記シミュレーション工程で求められた前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う評価工程と、
前記評価工程による評価結果に基づき前記ディザマトリクスの適応度を求め、求めた適応度に基づいて前記ディザマトリクスを記述する遺伝子情報を淘汰し、残った遺伝子情報に対して交配処理と突然変異処理とを行う遺伝的アルゴリズム処理工程と、
前記遺伝的アルゴリズム処理工程により処理された前記遺伝子情報によりディザマトリクスを出力するディザデータ出力工程と、
を含むことを特徴とするディザマトリクス最適化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、階調表現に用いられるディザマトリクスの最適化処理を行うディザマトリクス最適化装置、このディザマトリクス最適化装置を備えるプリンタ、デジタル複写機等の画像形成装置およびディザマトリクス最適化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、レーザプリンタ、デジタル複写機、カラーレーザプリンタ、デジタルカラー複写機などの画像形成装置あるいは表示装置等に応用することのできる中間調処理に関する画像形成方法が用いられている。従来の中間調処理には、ディザ法による階調再現処理が多く用いられており、２値プリンタなどでも階調や色を表現することが可能になっている。
【０００３】
ところで、ディザ法による階調再現処理を行う際、高い品質の出力を得るには、出力手段の特性に合ったディザマトリクスを用いる必要がある。このためには、出力手段の特性に応じたディザマトリクスの最適化を行うことが必要になる。このディザマトリクスの最適化を行うには、ディザマトリクスに応じた画像出力を実際の出力エンジンを使って実施し、その出力画質が製品の目標とするレベルに近づくように、ディザマトリクスの修正を行う必要がある。
【０００４】
しかしながら、このようなディザマトリクスの最適化作業は、ディザマトリクスのサイズに応じて修正の自由度が飛躍的に高くなり、あるいは出力エンジンがカラーレーザプリンタなどの場合、例えばシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの各版に応じた修正や、色の重ね合わせに応じた修正が必要なため、多くの繰り返しの修正作業が必要となり効率的な修正は困難であるという問題があった。
【０００５】
そこで、このような問題を解決すべく、各種の技術が提案されている。例えば、特許文献１には、遺伝的アルゴリズムを利用したディザマトリクスの最適化装置が開示されている。特許文献１に開示されている遺伝的アルゴリズムを利用したディザマトリクスの最適化装置によれば、与えられた多値ディザマトリクスに応じて得られた多値ディザ出力レベルを用いて多値ディザマトリクス情報の適応度を求め、この適応度に基づく遺伝的アルゴリズムによりディザマトリクスの最適化処理を行なうようにしている。このように遺伝的アルゴリズムを利用することにより、多値ディザマトリクスサイズが大きく多値ディザマトリクスの全数チェックが行なえない場合においても、遺伝的アルゴリズムの交配、突然変異、淘汰の効果により、多値ディザマトリクスの全数の中から効率的な最適値探査が可能になる。
【０００６】
【特許文献１】特開２０００−１５２００４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところが、特許文献１に開示されているディザマトリクスの最適化装置では、設定された多値ディザマトリックスに従って予め決められたパターンの多値ディザ出力を作成するようにしているので、ディザマトリクスの縦×横のサイズが２５６（もしくはその整数倍）以外の場合にディザマトリクスとして必要な階調数を作り出すためには、そのまま利用できないという問題がある。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、パターンサイズに関わらず遺伝的アルゴリズムを用いたディザマトリクスの最適化処理を行なうことができるディザマトリクス最適化装置、画像形成装置およびディザマトリクス最適化方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１に係る発明は、階調表現に用いられるディザマトリクスの最適化処理を行うディザマトリクス最適化装置において、前記ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいてディザ画像出力を求めるシミュレーション手段と、前記シミュレーション手段で求められた前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う評価手段と、前記評価手段による評価結果に基づき前記ディザマトリクスの適応度を求め、求めた適応度に基づいて前記ディザマトリクスを記述する遺伝子情報を淘汰し、残った遺伝子情報に対して交配処理と突然変異処理とを行う遺伝的アルゴリズム処理手段と、前記遺伝的アルゴリズム処理手段により処理された前記遺伝子情報によりディザマトリクスを出力するディザデータ出力手段と、を備える。
【００１０】
また、請求項２に係る発明は、請求項１記載のディザマトリクス最適化装置において、前記ディザマトリクスを記述する前記遺伝子情報は、前記ディザ画像出力の各階調での１つ前の階調から変化した画素を一の遺伝子上に順次情報化したものである。
【００１１】
また、請求項３に係る発明は、請求項２記載のディザマトリクス最適化装置において、遺伝子を低階調側から高階調側へと読み出していき、前記ディザマトリクスの同一画素中、初めに現れた変化した画素を有効とする。
【００１２】
また、請求項４に係る発明は、請求項１ないし３のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置において、前記遺伝的アルゴリズム処理手段の交配処理は、前記ディザマトリクスの階調に対応した位置を交配位置として交配を行なう。
【００１３】
また、請求項５に係る発明は、請求項１ないし３のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置において、前記遺伝的アルゴリズム処理手段の交配処理は、前記ディザマトリクスの画素の位置を交配位置として交配を行なう。
【００１４】
また、請求項６に係る発明は、請求項１ないし５のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置において、前記評価手段は、ガンマ特性に応じた階調特性に基づいて前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う。
【００１５】
また、請求項７に係る発明は、請求項１ないし６のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置において、前記評価手段は、空間周波数特性に応じた粒状性に基づいて前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う。
【００１６】
また、請求項８に係る発明は、請求項1ないし７のいずれか一記載のディザマトリクス最適化装置において、前記評価手段は、前記ディザ画像出力中のドットの集合により表現された網点である網点ドットパターンの周囲長に基づいて前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う。
【００１７】
また、請求項９に係る発明の画像形成装置は、ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいてディザ画像出力を求めるシミュレーション手段と、前記シミュレーション手段で求められた前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う評価手段と、前記評価手段による評価結果に基づき前記ディザマトリクスの適応度を求め、求めた適応度に基づいて前記ディザマトリクスを記述する遺伝子情報を淘汰し、残った遺伝子情報に対して交配処理と突然変異処理とを行う遺伝的アルゴリズム処理手段と、前記遺伝的アルゴリズム処理手段により処理された前記遺伝子情報によりディザマトリクスを出力するディザデータ出力手段と、前記ディザデータ出力手段により出力された前記ディザマトリクスを用いた階調表現を行う画像処理手段と、前記画像処理手段における階調表現に応じて画像を形成する画像形成手段と、を備える。
【００１８】
また、請求項１０に係る発明は、階調表現に用いられるディザマトリクスの最適化処理を行うディザマトリクス最適化方法において、前記ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいてディザ画像出力を求めるシミュレーション工程と、前記シミュレーション工程で求められた前記ディザ画像出力に対する画質の評価を行う評価工程と、前記評価工程による評価結果に基づき前記ディザマトリクスの適応度を求め、求めた適応度に基づいて前記ディザマトリクスを記述する遺伝子情報を淘汰し、残った遺伝子情報に対して交配処理と突然変異処理とを行う遺伝的アルゴリズム処理工程と、前記遺伝的アルゴリズム処理工程により処理された前記遺伝子情報によりディザマトリクスを出力するディザデータ出力工程と、を含む。
【発明の効果】
【００１９】
請求項１に係る発明によれば、ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいて求めたディザ画像出力に対して画質の評価を行ない、この評価結果に基づき求めたディザマトリクスの適応度に基づいて遺伝的アルゴリズム処理を実行し、処理された遺伝子情報によりディザマトリクスを出力する。これにより、パターンサイズに関わらず遺伝的アルゴリズムを用いたディザマトリクスの最適化処理を行なうことができるという効果を奏する。
【００２０】
また、請求項２に係る発明によれば、ディザマトリクスを記述する遺伝子情報は、ディザ画像出力の各階調での１つ前の階調から変化した画素を一の遺伝子上に順次情報化したものであることにより、ディザマトリクスの最適化を確実に行わせることができるという効果を奏する。
【００２１】
また、請求項３に係る発明によれば、遺伝子を低階調側から高階調側へと読み出していき、ディザマトリクスの同一画素中、初めに現れた変化した画素のみを有効とすることにより、ディザマトリクスの最適化を確実に行わせることができるという効果を奏する。
【００２２】
また、請求項４に係る発明によれば、ディザマトリクスの階調に対応した位置を交配位置として交配を行なうことにより、遺伝的アルゴリズムによる進化を高速に進められるという効果を奏する。
【００２３】
また、請求項５に係る発明によれば、ディザマトリクスの画素の位置を交配位置として交配を行なうことにより、遺伝的アルゴリズムによる進化を高速に進められるという効果を奏する。
【００２４】
また、請求項６に係る発明によれば、ガンマ特性に応じた階調特性に基づいてディザ画像出力に対する画質の評価を行うことにより、画質を向上させることができるという効果を奏する。
【００２５】
また、請求項７に係る発明によれば、空間周波数特性に応じた粒状性に基づいてディザ画像出力に対する画質の評価を行うことにより、粒状性（ザラツキ感）の少ないディザを探索することができるという効果を奏する。
【００２６】
また、請求項８に係る発明によれば、ディザ画像出力中のドットの集合により表現された網点である網点ドットパターンの周囲長に基づいてディザ画像出力に対する画質の評価を行うことにより、ドットの集まりやすさが向上するという効果を奏する。
【００２７】
また、請求項９に係る発明によれば、ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいて求めたディザ画像出力に対する画質の評価を行ない、この評価結果に基づき求めたディザマトリクスの適応度に基づいて遺伝的アルゴリズム処理を実行し、処理された遺伝子情報によりディザマトリクスを出力する。これにより、パターンサイズに関わらず遺伝的アルゴリズムを用いたディザマトリクスの最適化処理を行なうことができるという効果を奏する。
【００２８】
また、請求項１０に係る発明によれば、ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいて求めたディザ画像出力に対する画質の評価を行ない、この評価結果に基づき求めたディザマトリクスの適応度に基づいて遺伝的アルゴリズム処理を実行し、処理された遺伝子情報によりディザマトリクスを出力する。これにより、パターンサイズに関わらず遺伝的アルゴリズムを用いたディザマトリクスの最適化処理を行なうことができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下に添付図面を参照して、この発明に係るディザマトリクス最適化装置の実施の形態を詳細に説明する。
【００３０】
（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態を図１ないし図１９に基づいて説明する。本実施の形態では、ディザマトリクス最適化装置を備える画像形成装置としてモノクロ画像を形成するレーザプリンタを用いるものとする。
【００３１】
［１．レーザプリンタ１００の概略構成］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係るレーザプリンタ１００の概略構成を示す断面図である。図１に示すように、レーザプリンタ１００では、画像が形成されるべき用紙は、本体トレイ１０１あるいは手差しトレイ１０２にセットされ、トレイ１０１あるいは１０２から給紙ローラ１０３にて用紙の搬送が開始される。給紙ローラ１０３による用紙の搬送に先立って、感光体（感光体ドラム）１０４が回転し、感光体１０４の表面は、クリーニングブレード１０５によってクリーニングされ、次に、帯電ローラ１０６で一様に帯電される。ここに、レーザ光学系ユニット１０７から、画像信号に従って変調されたレーザ光が露光され、現像ローラ１０８で現像されてトナーが付着し、これとタイミングを取って給紙ローラ１０３から用紙の給紙がなされる。給紙ローラ１０３から給紙された用紙は、感光体１０４と転写ローラ１０９とに挟まれて搬送され、これと同時に、用紙にはトナー像が転写される。転写されずに残った感光体１０４上のトナーは、再び、クリーニングブレード１０５で掻き落とされる。クリーニングブレード１０５の手前には、トナー濃度センサ１１０が設けられており、トナー濃度センサ１１０によって感光体１０４上に形成されたトナー像の濃度を測定することができる。また、トナー像が載った用紙は搬送経路にしたがって、定着ユニット１１１に搬送され、定着ユニット１１１においてトナー像は用紙上に定着される。印刷された用紙は、最後に排紙ローラ１１２を通って、記録面を下にしてページ順に排出される。
【００３２】
レーザ光学系ユニット１０７には、後述するディザマトリクス最適化処理を実行するディザマトリクス最適化装置を含む画像処理手段であるビデオ制御部１１３、ＬＤ駆動回路１１４が接続されており、ビデオ制御部１１３では、パソコンやワークステーションからの画像信号などを制御したり、あるいは、内部に保持した評価チャート（テストパターン）信号などを発生させたりするようになっている。また、現像ローラ１０８には、バイアス回路１１５によって高圧バイアスがかけられており、バイアス回路１１５において、このバイアスをコントロールすることにより、画像の全体的な濃度を制御したりすることが可能となっている。
【００３３】
このようなレーザプリンタ１００では、パソコンやワークステーションからの画像信号をビデオ制御部１１３においてディザ法により２値化し、元の画像を２値化した信号で、ＬＤ駆動回路１１４を駆動し、上述した電子写真プロセスによる出力エンジンにより画像を形成することが一般的に行われている。
【００３４】
［２．ディザ法の基本的事項についての説明］
ここで、ディザ法の基本的事項について簡単に説明する。レーザプリンタ１００の様に、ドットの有無（２値データ）で印刷を行う画像形成装置において、ディザ法は、原画像と矩形（マトリクス）領域内に配置した閾値との大小比較により２値化を行う手法であり、比較的高速に２値画像を生成することができる。ディザ法では、Ｎ×Ｎ画素を階調再現の１つの単位として考え、それに対応するＮ×Ｎの閾値マトリクス（これをディザマトリクスという）をつくり、このディザマトリクスを一種のマスクとして原画像に重ね合わせ、各画素の濃度と対応する閾値とを比較し２値化するというものである。つまり、同じディザマトリクスを、全ての画素について繰り返し用いることにより、２値化を行うものである。なお、マトリクスの閾値配列はある規則に従っており、画質は使用するディザマトリクスの形状に大きく依存する。
【００３５】
ところで、ディザ法の特徴として、パターンサイズが大きくなれば、表現できる階調数が増えることが一般的に知られている。例えば、ディザマトリクスパターンのパターンサイズが４×４の場合には、１７階調を表現することができ、８×８の場合には、６５階調を表現することができる。また、１６×１６の場合には、２５７階調まで表現することができる。
【００３６】
また、４値等の多値化を行う場合には、複数のディザ閾値と入力画素値とを２値化の場合と同様にして比較を行って多値データを出力する。つまり、一つめのディザ閾値より入力画素値が高ければ「１」、２つめのディザ閾値より入力画素値が高ければ「２」、というように各ディザマトリクスが多値化のための閾値となる。
【００３７】
［３．ビデオ制御部１１３におけるディザマトリクス最適化］
ビデオ制御部１１３においては、パソコンなどからの画像信号に対するディザ法による２値化が実行される。前述したように、ディザ法による階調再現処理を行う際、高い品質の出力を得るには、画像形成手段である出力エンジンの特性に合ったディザマトリクスを用いる必要がある。このためには、出力エンジンの特性に応じたディザマトリクスの最適化を行うことが必要になる。ここで、ビデオ制御部（ディザマトリクス最適化装置）１１３におけるディザマトリクス最適化について説明する。
【００３８】
ビデオ制御部（ディザマトリクス最適化装置）１１３のディザマトリクス最適化に係る部分は、図２に示すように、ＣＰＵ部１と、遺伝的アルゴリズム処理を実行する遺伝的アルゴリズム処理手段である遺伝的アルゴリズム処理部２と、ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいてディザ画像出力を求めるシミュレーション手段であるシミュレーション処理部３と、シミュレーション処理部３で形成された出力画像の電子イメージに対して評価を行う評価手段である評価値算出部４と、遺伝子情報によりディザマトリクスを記述して出力するディザデータ出力手段であるディザデータ出力部５とから構成されており、ＣＰＵ部１が各部を制御する構成となっている。
【００３９】
このようなビデオ制御部（ディザマトリクス最適化装置）１１３の動作概略について説明する。ビデオ制御部（ディザマトリクス最適化装置）１１３は、概略的には、遺伝的アルゴリズムを用いてディザマトリクスを最適化する装置である。遺伝的アルゴリズムとは、淘汰、交配、突然変異という３種類の遺伝的操作を繰り返し、適応度の高い個体（遺伝子）を捜し出す手法である。このような遺伝的アルゴリズム処理は、遺伝的アルゴリズム処理部２において実行される。適応度は、各個体（遺伝子）の評価指標であり、一般に、各遺伝子の優劣をつけるための評価関数で個体ごとに求められるものである。適応度の低い個体（遺伝子）は、淘汰されることになる。
【００４０】
［３−１．遺伝的アルゴリズム処理部２の説明］
ここで、遺伝的アルゴリズム処理部２において実行される遺伝的アルゴリズム処理について説明する。
【００４１】
まず、遺伝子情報とディザマトリクスとの間の変換関係について説明する。例えば、網点ディザなどの場合、そのディザマスクはセルの組み合わせで構成される。図３はそのセルの一例でひし形のセルを簡単に模式的に現したものである。なお、実際には、構成する画素数は図３に示す数よりもはるかに多い。ここでは、図３に示すように、遺伝子情報とディザマトリクスとの間の変換関係について説明するにあたり、このようなひし形のセルを、マスが一列に並んでいるセルにある決まりに従って並べ替える。ある決まりは、例えば上から順番にでも良いし、中央から渦巻状にでも良い。以下、説明はこの一列に並べた情報に従って説明する。
【００４２】
図４−１は、一列に並べたセルを例示的に示す模式図である。図４−１に示す一列に並べたセルは、＃０〜＃２５５までの２５６列用意されており、このセルを使って、０〜２５５階調までのドットの打たれる状態（実体）を示したものである。図４−１においては、黒く塗りつぶされた位置にドットが打たれる事を示している。ドットが打たれる画素は、階調の順序に応じて増えていき、最後に２５５階調で全て埋まる。なお、階調０については、通常ドットは打たれないが、出力エンジンによっては打った方が良い場合もある。
【００４３】
一方、図４−２は、図４−１の階調間の違いに着目した情報（遺伝子情報）を示すものである。図４−１における実際の階調０と１の間ではドットが１つ増えているので、それに対応した位置に図４−２の＃１のように「１」を記載する。同様に、階調１と階調２の間については、図４−２の＃２のように「１」がセットされる。これを順に階調２５４と階調２５５の間のところまで繰り返す。また、図４−２の＃０であるが、実際の階調としては階調（−１）と階調０との間の情報をセットするわけであるが、階調（−１）として仮想的に実態としては何もドットが打たれていない状態を想定して、図４−２の＃０のデータを作成する。この状態で図４−２の１、０の集まりを見ると、水平方向には＃０から＃２５５のどこかの位置でのみ１になるのは明らかである。つまり、＃１の列で「１」が存在する位置に対応するセルの位置に、階調１のときにドットを打つことを表している。階調２を表すときは、＃１の列で「１」が存在する位置及び＃２の列で「１」が存在する位置のそれぞれに対応するセルの位置に、ドットを打つことになる。
【００４４】
上述したように、図４−２の＃０〜＃２５５までの２５６列全てで、遺伝的アルゴリズムにおける一個体の遺伝子を表すことが可能である。しかし、図４−２では、各列（＃０、＃１…）中のほとんどの位置が「０」で埋められている。そのため、これをこのまま遺伝子とすると遺伝的アルゴリズムの操作である交配や突然変異が有効に行われず、ほとんどの交配・突然変異処理が無駄なものになってしまう。
【００４５】
そこで、本実施の形態においては、上述した図４−２の１、０の集まりについて、次のように解釈の拡張をすることにする。ここで、図５は図４−１の階調間の違いに着目した情報（遺伝子情報）を解釈の拡張に対応させて示すものである。図５に示した遺伝子においては、各列（＃０、＃１…）の位置を左側の列（＃０）から順番に右側（＃２５５）へ読んでいき、初めに「１」が出てきた列に対応する階調において、その位置にドットが打たれることを示している。すなわち、本実施の形態においては、水平方向において複数の１が存在する時には、一番左側の「１」（ディザマトリクスの同一画素中、初めに現れた変化した画素）を有効とする。したがって、図５中の染色体Ｋ１のように途中で「１」が発生した場合であっても、本実施の形態の解釈の拡張に基づくと、図５中の染色体Ｋ１はこの遺伝子にあっては無視されることとなる。ただし、今後の世代においては交配などにより、この染色体が有効に働く効果も期待できる。そこで、本実施の形態の解釈の拡張に基づくと、＃２５５についての全ての染色体は、必ず「１」であるとする。こうすることにより、変異や交配が起っても、必ず実体の画像の２５５階調目においては必ず全てのドットが埋まる状態が保証される。したがって、この図５における１、０の集まりを遺伝子として扱うことにより、ディザマトリクスの最適化を遺伝的アルゴリズムにより有効に行うことが可能となる。
【００４６】
さらに、このような１，０の集まりを遺伝子として扱うことにより、階調の反転を防止することができる。すなわち、このような１，０の集まりを遺伝子として扱うことにより、階調飛びを防止することができる。より詳細には、階調０から階調２５５に向かって、必ずドットが（０個以上）増える構成となるので、濃度が同じか、あるいは濃度が増えるという構成にしかならない。これによって、遺伝的アルゴリズムを使って、交配・突然変異を行う際に、どのような構成をとっても必ずドットが増える構成とすることができ、階調が反転するような致死遺伝子を生成しないので効率の良い進化が可能となる。すなわち、出来上がったディザに対して階調が絶対に反転しないという利点がある。
【００４７】
逆に、遺伝子を元にディザマスクを作成することも簡単にできる。ここで、図６は遺伝子を元にしたディザマスクの作成手法を示す説明図である。図６に示すように、各列（＃０、＃１…）の位置を左側の列（＃０）から順番に右側（＃２５５）へ読んでいき、初めに「１」が出てきた列に対応する値をその位置の閾値としてセットする。つまり、＃０で「１」になっているところについては、閾値０をセットする（Ｓ０）。次に＃１で「１」になっているところについては、閾値１をセットする（Ｓ１）。次に＃２で「１」になっているところについては、閾値２をセットする（Ｓ２）。以下同様にして閾値を設定するが、染色体Ｋ１のように、既に対応箇所の閾値がセットされている場合には、染色体Ｋ１は無視される。最終的にはＳ２５５において、全てのディザ閾値がセットされる。なお、２５６階調を生成するために必要なディザの閾値としては２５５有れば十分であり、上での説明のように０から２５５までの２５６レベルの閾値は必要としない。実際には閾値０は特殊な状態であり、特別な扱いがなされ、通常は１〜２５５までの２５５レベルの閾値がセットされる。
【００４８】
次に、この遺伝子の初期化方法について説明する。遺伝子の初期化の方法は、乱数によって初期化する方法や、入力された初期値により初期化する方法がある。入力する初期値として、あらかじめ作成しておいたディザマトリクスを入力し、そこから最適化を進めることも可能である。
【００４９】
続いて、遺伝的アルゴリズムにおける交配の方法について説明する。遺伝的アルゴリズムにおける交配は、個体に対する遺伝子操作の一つで、個体群の中から特定の遺伝子対を選び、その特定の部分を入れ換える操作を言う。
【００５０】
図７は、遺伝的アルゴリズムにおける交配の方法の一例を示す説明図である。なお、染色体は０か１のどちらかの値が入っているが、この図７では省略する。図７に示す例では、２つの個体Ａ０，Ａ１が有るとする。この２つの個体Ａ０，Ａ１に対して交配を行わせるときには、まず交配位置を決定することになる。交配位置の決定手法は、乱数を発生させてランダムに位置を設定するものである。図７に示す例においては、交配位置（ディザマトリクスの階調に対応した位置）を１箇所決めて交配する場合を示している。交配位置が決まると、個体Ａ０の染色体Ｐ０１，Ｐ０２を個体Ａ１の染色体Ｐ１１，Ｐ１２に対して交配させることにより、下記に示す新しい個体Ａ０'，Ａ１'
Ａ０'＝Ｐ０１＋Ｐ１２
Ａ１'＝Ｐ１１＋Ｐ０２
が生成される。もし、個体Ａ０，Ａ１の評価があまり良くなくても、個体Ａ０のＰ０１の部分の情報と、個体Ａ１のＰ１２の部分の情報とが共に優れているものならば、生成される個体Ａ０'はすばらしい評価値を得られることになる。このように交配を行わせることにより、遺伝的アルゴリズムによる進化を高速に進められるという効果を生む。
【００５１】
ここで、別の交配の方法について説明する。図８は、遺伝的アルゴリズムにおける交配の方法の別の一例を示す説明図である。図８に示す例は、セル上の交配を行わせるものである。なお、染色体は０か１のどちらかの値が入っているが、この図８では省略する。図８に示す例では、２つの個体Ａ０とＡ１とが有るとする。この２つの個体Ａ０，Ａ１に対して交配を行わせるときには、まず交配位置を決定することになる。交配位置の決定手法は、乱数を発生させてランダムに位置を設定するものである。図８に示す例においては、交配位置（ディザマトリクスの画素の位置）を２箇所決めて交配する場合を示している。交配位置が決まると、個体Ａ０の染色体Ｐ０１，Ｐ０２，Ｐ０３を個体Ａ１の染色体Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ１３に対して交配させることにより、下記に示す新しい個体Ａ０'，Ａ１'
Ａ０'＝Ｐ０１＋Ｐ１２＋Ｐ０３
Ａ１'＝Ｐ１１＋Ｐ０２＋Ｐ１３
が生成される。もし、個体Ａ０，Ａ１の評価があまり良くなくても、個体Ａ０のＰ０１，Ｐ０３の部分の情報と、個体Ａ１のＰ１２の部分の情報が共に優れているものならば、生成される個体Ａ０'はすばらしい評価値を得られることになる。このように交配を行わせることにより、遺伝的アルゴリズムによる進化を高速に進められる効果を生む。
【００５２】
次に、遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法について説明する。遺伝的アルゴリズムにおける変異は、個体に対する遺伝子操作の一つで、遺伝子情報の一部をある確率で変化させることである。このように突然変異を起こすことによって、個体群が局所安定に陥りにくくなる。
【００５３】
ここで、図９は遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法の一例を示す説明図である。図９に示す例は、変異させる箇所を例えば乱数などを使って選び、その位置の情報を１←→０と交換してしまう方法である。このような変異により、突然変異の個体を生じさせ、遺伝的アルゴリズムによる進化を変化させる効果を生む。
【００５４】
ここで、別の変異の方法について説明する。図１０は、遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法の別の一例を示す説明図である。図１０に示す例は、変異させる情報「１」の染色体を例えば乱数などを使って選び、その情報を水平方向に移動させてしまう方法である。このような変異により、突然変異の個体を生じさせ、遺伝的アルゴリズムによる進化を変化させる効果を生む。
【００５５】
［３−２．シミュレーション処理部３の説明］
次に、シミュレーション処理部３について説明する。図１１は、シミュレーション処理部３の処理概要を示す説明図である。図１１に示すように、シミュレーション処理部３は、画像処理の結果としての画像データと出力エンジンの特性データをセットすると、出力画像の電子イメージ（ディザ画像出力）が作成されるようになっている。例えば、ディザマトリクスの最適化の場合、画像処理の結果としての画像データ（ディザ画像出力）としては、階調０〜階調２５５までの階調パッチを画像処理したときの結果のビットマップ情報となる。シミュレーション処理部３として、例えばポリゴンスキャナを用いたレーザ光学系ユニット１０７を備える電子写真方式のレーザプリンタ１００をシミュレーションするものであれば、これにその出力エンジン特性情報を合わせて与えると、例えば感光体１０４上に形成される電位情報から出力画像の電子イメージ（ディザ画像出力）を形成する。また、シミュレーション処理部３としては、最終的なトナーの付着情報までシミュレーションするものであってもよい。あるいは、シミュレーション処理部３としては、楕円のドットを打ち、これをフィルタ処理することにより、出力画像の電子イメージ（ディザ画像出力）を作るものであっても良い。
【００５６】
［３−３．評価値算出部４の説明］
次に、評価値算出部４について説明する。図１２は、評価値算出部４における処理の一例を示す説明図である。図１２に示すように、評価値算出部４は、階調ごとのビットマップ情報（ａ）に基づいてシミュレーション処理部３で形成された出力画像の電子イメージ（ディザ画像出力）（ｂ）に対して、個別の評価や総合評価値の算出（ｃ）を行う。より詳細には、評価値算出部４は、図１３に示すように、シミュレーション処理部３で形成された出力画像の電子イメージに対して、画質の評価を行い、それを評価値として算出するものである。
【００５７】
ここで、図１４はガンマ特性を現したもので、横軸が階調レベルの０〜２５５であり、縦軸がシミュレーション結果の濃度情報である。たとえば、このガンマ特性が直線になるほうが良いとすると、図１４には直線からのずれがあるので、このずれ量をシミュレーション処理部３で形成された出力画像の電子イメージに対する画質評価の評価値として算出することになる。
【００５８】
また、図１５は空間周波数特性を１次元グラフに現したもので、横軸が空間周波数、縦軸がそのパワーとなっている。なお、パワーには人間の目の特性（ＶＴＦ特性）を乗じているため、高周波になるほど、パワーが減衰している。このような図１５の面積の情報が目で見たときの粒状性（ザラツキ感）に相当するので、この面積情報を評価値として用いることにより、粒状性（ザラツキ感）の少ないディザを探索することができる。
【００５９】
一方、図１６は評価値算出部４における処理の別の一例を示す説明図である。図１６に示すように、評価値算出部４は、シミュレーション前のビットマップ情報（ａ）に対して評価を行っても良い。より詳細には、シミュレーション前のビットマップ情報（ａ）に対して、デジタル的な周囲長（以下、デジタル周囲長という）計算（ｂ）を適用する方式である。デジタル周囲長とは、図１７に示すように、元画像であるビットマップ情報（図１６参照）に対する周囲長を計算したものである。
【００６０】
このようにして算出されたデジタル周囲長を評価値に含めることにより、電子写真方式に適したディザマトリクスが生成される点について説明する。ここで、図１８は２種類の３画素のドットの集合により表現された網点である網点ドットパターンを示す説明図である。各正方形の画素の１辺を長さ１とおくと、（ａ）は１２、（ｂ）は８となって、（ｂ）の周囲長のほうが短い。すなわち、（ｂ）の点線の部分のようにお互いに結合している部分がある方の周囲長が短くなる。ここで、ディザが適用される電子写真方式においては、離散的なドットよりも、結合したドットのほうが安定なドットが形成されるということが従来から知られている。すなわち、解像度６００ｄｐｉや、１２００ｄｐｉなどの電子写真方式の出力エンジンでは、孤立した１ドットによる露光では、トナーを安定して付着させるのに十分な電位が確保できず、そのため、トナーの付着（つまりは用紙上の反射濃度）が不安定になってしまう。これは、一般ユーザにとっては画質が劣化していると認識されるので好ましくない。そこで、周囲長が少ないことを評価に加えると、ドットを集める方が良好な評価点になるので、簡単な計算のみでドットを集めた遺伝子の評価が良い（ドットを集めない電子写真方式の出力エンジンにとっては無駄な遺伝子を次の世代に残すことが少なくなる）という結果を導くことができる。つまり、周囲長計算結果を評価値に含めると、ドットの集まりやすさが向上するという効果が発揮される。
【００６１】
[３−４．ディザマトリクス最適化処理の流れ]
次に、ビデオ制御部（ディザマトリクス最適化装置）１１３におけるディザマトリクス最適化に関する一連の処理動作について説明する。図１９は、ディザマトリクス最適化処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【００６２】
図１９に示すように、まず遺伝子情報を初期化し、第０世代の遺伝子を与える（ステップＳ１）。この遺伝子は、乱数で生成するようにしても良いし、あるいは、従来のディザマスクを元に生成させるようにしても良い。乱数で初期値を発生させると、当初の遺伝子の探索空間を広く取ることができるという効果があるし、また、従来のディザマスクを元に生成すると、探索空間は狭くなるが、特性の良いディザを高速に求めることが可能となるという効果がある。
【００６３】
次に、遺伝子情報をディザマスクに変換し（ステップＳ２）、各レベルすなわち階調０〜階調２５５におけるディザ出力のパッチのビットマップ画像を作成する（ステップＳ３）。ここで、評価値として、デジタル状態で評価できるものをまず評価する（ステップＳ４）。例えば、前述したデジタル周囲長などは、この段階で評価値が算出される。
【００６４】
続くステップＳ５では、シミュレーション画像を作成する。本実施の形態では、ある電子写真方式の出力エンジンをシミュレートするため、用紙上のトナーの付着状況が電子画像として得られる。
【００６５】
このようにして作成された各パッチの電子イメージ（シミュレーション画像）に対して、評価値を算出する（ステップＳ６）。例えば、１つのパッチの明度や、１つのパッチの粒状性（ザラツキ度）が数値で表現される。その後、各評価値をまとめて、総合評価値を算出する（ステップＳ７）。
【００６６】
以上のステップＳ２〜ステップＳ７は、１つの世代には複数の遺伝子があるため、全遺伝子についての処理が終了した判断されるまで（ステップＳ８のＹ）、繰り返される。
【００６７】
全遺伝子についての処理が終了したと判断された場合には（ステップＳ８のＹ）、ステップＳ９に進み、進化が終了したかどうかを判断する。これは、ステップＳ７で算出した総合評価値の値で判断され、当初の目標値に至った場合には進化終了となるし、あるいは、タイムオーバーや世代オーバーにより進化を打ち切ることもある。
【００６８】
進化が終了したと判断した場合には（ステップＳ９のＹ）、ディザテーブルを出力して（ステップＳ１５）、処理を終了する。本実施の形態では、最良のものから３種類までのディザテーブルを出力する。実際に３種類のディザで出力して、そのなかからディザを選ぶことも可能だし、一番良いものだけをそのまま出力エンジンに適用してもよい。
【００６９】
一方、まだ進化が終了していないと判断した場合には（ステップＳ９のＮ）、ステップＳ１０へ進み、淘汰遺伝子の判定をする。本実施の形態では、ステップＳ７で求めた総合評価値に基づいて適応度を求め、全体の遺伝子から適応度が低いほうの２０％を淘汰するようにしている。
【００７０】
続くステップＳ１１において、実際の淘汰が行われる。すなわち、複数の遺伝子のうち、全体の２０％個の遺伝子をメモリ上から削除する。
【００７１】
次に、削除された個体を補うため、交配処理（ステップＳ１２）と突然変異処理（ステップＳ１３）とが行われる。本実施の形態では、失われた２０％のうち半分を交配処理で生成し、残り半分を突然変異処理によって生成している。
【００７２】
その後、致死遺伝子が発生しているか否かのチェックを行い（ステップＳ１４のＹ）、致死遺伝子が発生している場合には（ステップＳ１４のＹ）、突然変異処理（ステップＳ１３）をやり直す。
【００７３】
このように本実施の形態によれば、ディザマトリクスに応じて生成される画像データと出力エンジンの特性データとに基づいて求めたディザ画像出力に対する画質の評価を行ない、この評価結果に基づき求めたディザマトリクスの適応度に基づいて遺伝的アルゴリズム処理を実行し、処理された遺伝子情報によりディザマトリクスを出力する。これにより、パターンサイズに関わらず遺伝的アルゴリズムを用いたディザマトリクスの最適化処理を行なうことができる。
【００７４】
（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態を図２０ないし図２３に基づいて説明する。なお、前述した第１の実施の形態と同一部分は同一符号で示し説明も省略する。第１の実施の形態では、２値用の遺伝子を元にディザマスクを作成する方法を説明した。本実施の形態は、多値用の遺伝子を元にディザマスクを作成する方法を説明するものである。
【００７５】
第１の実施の形態での説明では、遺伝子を構成する染色体が「１」か「０」だったが、本実施の形態、例えば２ビットの画像処理の場合、染色体は「３」「２」「１」「０」の４種類となる。
【００７６】
図２０は、本実施の形態の多値用の遺伝子を元にしたディザマスクの作成手法を示す説明図である。図２０に示すように、各列（＃０、＃１…）のそれぞれの位置を左側の列（＃０）から順番に右側（＃２５５）へ読んでいき、初めに「１」が出てきた列に対応する値を、第一のディザマトリクスのその位置の閾値としてセットする。さらに右側へと読んでいき、初めに「２」が出てきた列に対応する値を、第二のディザマトリクスのその位置の閾値としてセットする。さらに右側へと読んでいき、初めに「３」が出てきた列に対応する値を、第三のディザマトリクスのその位置の閾値としてセットする。このとき、初めに存在する「１」よりも先に存在する「２」は無視され、ディザマトリクスの作成には寄与しない。同様に、初めに存在する「１」及び「２」よりも先に存在する「３」は無視され、ディザマトリクスの作成には寄与しない。また、２値化のときと同様に、左側の列（＃０）から順番に右側（＃２５５）へと読んでいったときに、初めに存在する各「１」、「２」、「３」以外の、「１」、「２」、「３」は無視され、ディザマトリクスの作成には寄与しない。
【００７７】
このようにディザマトリクスを作成することで、第一のディザマトリクスと第二のディザマトリクスと第三のディザマトリクスとの各位置における閾値の大小関係が逆転することはない。また、このような遺伝子を用いることにより遺伝的アルゴリズムの操作である交叉や突然変異が有効に行われる。
【００７８】
ここで、本実施の形態の遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法について説明する。図２１は、本実施の形態の遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法の一例を示す説明図である。図２１に示す例は、（０，１）（１，２）（２，３）（３，０）を相互に交換する方法であるが、これに限るものではなく、ランダムに変更するようにしても良い。なお、図２１に示す例では、＃２５５のところには全て「３」が入っている。
【００７９】
ここで、別の変異の方法について説明する。図２２は、遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法の別の一例を示す説明図である。図２２に示す例は、変異させる情報「１」〜「３」の染色体を例えば乱数などを使って選び、その情報を水平方向に移動させてしまう方法である。
【００８０】
なお、交配処理については、第１の実施の形態の場合と同様に実施されるため、その説明は省略する。
【００８１】
また、図２３に示すように、生成した遺伝子が無効な遺伝子にならないように、染色体をソートし直しても良い。もちろん、致死遺伝子判断の処理で致死遺伝子として扱う方法もあるのは、明らかである。
【００８２】
このようにすれば、２ビット以上の多値用のディザにも本方式は適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係るレーザプリンタの概略構成を示す断面図である。
【図２】ビデオ制御部（ディザマトリクス最適化装置）のディザマトリクス最適化に係る機能ブロック図である。
【図３】セルの一例でひし形のセルを簡単に現した様子を示す模式図である。
【図４−１】一列に並べたセルを例示的に示す模式図である。
【図４−２】図４−１の階調間の違いに着目した情報（遺伝子情報）を示す模式図である。
【図５】図４−１の階調間の違いに着目した情報（遺伝子情報）を解釈の拡張に対応させて示す模式図である。
【図６】遺伝子を元にしたディザマスクの作成手法を示す説明図である。
【図７】遺伝的アルゴリズムにおける交配の方法の一例を示す説明図である。
【図８】遺伝的アルゴリズムにおける交配の方法の別の一例を示す説明図である。
【図９】遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法の一例を示す説明図である。
【図１０】遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法の別の一例を示す説明図である。
【図１１】シミュレーション処理部の処理概要を示す説明図である。
【図１２】評価値算出部における処理の一例を示す説明図である。
【図１３】評価値算出部における処理の一例をより詳細に示す説明図である。
【図１４】ガンマ特性を現したグラフである。
【図１５】空間周波数特性を現したグラフである。
【図１６】評価値算出部における処理の別の一例を示す説明図である。
【図１７】デジタル周囲長を示す説明図である。
【図１８】２種類の３画素のドットの集合により表現された網点である網点ドットパターンを示す説明図である。
【図１９】ディザマトリクス最適化処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図２０】本発明の第２の実施の形態に係る多値用の遺伝子を元にしたディザマスクの作成手法を示す説明図である。
【図２１】遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法の一例を示す説明図である。
【図２２】遺伝的アルゴリズムにおける変異の方法の別の一例を示す説明図である。
【図２３】染色体をソートし直した様子を示す説明図である。
【符号の説明】
【００８４】
２      遺伝的アルゴリズム処理手段
３      シミュレーション手段
４      評価手段
５      ディザデータ出力手段
１００    画像形成装置
１１３    ディザマトリクス最適化装置、画像処理手段
【図１】
2006217543.tif 000003
【図２】
2006217543.tif 000004
【図３】
2006217543.tif 000005
【図４−１】
2006217543.tif 000006
【図４−２】
2006217543.tif 000007
【図５】
2006217543.tif 000008
【図６】
2006217543.tif 000009
【図７】
2006217543.tif 000010
【図８】
2006217543.tif 000011
【図９】
2006217543.tif 000012
【図１０】
2006217543.tif 000013
【図１１】
2006217543.tif 000014
【図１２】
2006217543.tif 000015
【図１３】
2006217543.tif 000016
【図１４】
2006217543.tif 000017
【図１５】
2006217543.tif 000018
【図１６】
2006217543.tif 000019
【図１７】
2006217543.tif 000020
【図１８】
2006217543.tif 000021
【図１９】
2006217543.tif 000022
【図２０】
2006217543.tif 000023
【図２１】
2006217543.tif 000024
【図２２】
2006217543.tif 000025
【図２３】
2006217543.tif 000026