(57)【要約】【課題】  画質の低下を引き起こすことなくバンディングの発生を抑制することのできる画像処理技術を提供すること。【解決手段】  本発明は、記録材上に画像を形成する複数のノズルを有する印刷ヘッドを有する画像形成手段に接続する接続手段と、前記複数のノズルの物理的特性を反映したノイズ情報であって、前記複数のノズルのうち、その物理的特性と前記複数のノズルの物理的特性の平均値との差がしきい値以上であるノズルを含む特定領域以外の非特定領域に属するノズルに対するノイズ情報を記憶するノイズ情報記憶手段と、画像データを記憶する画像記憶手段と、前記記憶手段に記憶された画像データに、前記ノイズ情報記憶手段に記憶されたノイズ情報に基づいてノイズ付加を行うノイズ付加手段とを有する画像処理装置を提供する。【選択図】  図１
2006248131.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記録材上に画像を形成する複数のノズルを有する印刷ヘッドを有する画像形成手段に接
続する接続手段と、
前記複数のノズルの物理的特性を反映したノイズ情報であって、前記複数のノズルのう
ち、その物理的特性と前記複数のノズルの物理的特性の平均値との差がしきい値以上であ
るノズルを含む特定領域以外の非特定領域に属するノズルに対するノイズ情報を記憶する
ノイズ情報記憶手段と、
画像データを記憶する画像記憶手段と、
前記画像記憶手段に記憶された画像データに、前記ノイズ情報記憶手段に記憶されたノ
イズ情報に基づいてノイズ付加を行うノイズ付加手段と
を有する画像処理装置。
【請求項２】
前記ノイズ情報の分布曲線が、前記特定領域に属するノズルの物理的特性の分布曲線と
同一の形状であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記ノイズ情報の分布曲線が、前記特定領域に属するノズルの物理的特性の分布曲線の
相似形となっていることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記ノイズ情報の分布曲線が、前記特定領域と前記非特定領域との距離に応じて前記ノ
イズ情報の分布曲線の振幅を変調したものであることを特徴とする請求項１に記載の画像
処理装置。
【請求項５】
前記非特定領域が、前記特定領域の整数倍の大きさを有することを特徴とする請求項１
に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記特定領域におけるノズルの物理的特性を補正するための補正情報を記憶する補正情
報記憶手段と、
前記ノイズ付加手段によりノイズ付加が行われた画像データに、前記補正情報記憶手段
に記憶された補正情報を用いて量子化処理を行う量子化手段と
をさらに有する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかの項に記載の画像処理装置を有する画像形成装置。
【請求項８】
前記画像形成装置がラインヘッド型インクジェットプリンタであることを特徴とする請
求項７に記載の画像形成装置。
【請求項９】
記録材上に画像を形成する複数のノズルを有する印刷ヘッドを有する画像形成装置また
はこの画像形成装置に接続されるコンピュータ装置における画像処理方法であって、
前記複数のノズルの物理的特性を反映したノイズ情報であって、前記複数のノズルのう
ち、その物理的特性と前記複数のノズルの物理的特性の平均値との差がしきい値以上であ
るノズルを含む特定領域以外の非特定領域に属するノズルに対するノイズ情報を記憶する
ノイズ情報記憶ステップと、
画像データを記憶する画像記憶ステップと、
前記画像データに、前記ノイズ情報に基づいてノイズ付加を行うノイズ付加ステップと
を有する画像処理方法。
【請求項１０】
記録材上に画像を形成する複数のノズルを有する印刷ヘッドを有する画像形成装置また
はこの画像形成装置に接続されるコンピュータ装置に、
前記複数のノズルの物理的特性を反映したノイズ情報であって、前記複数のノズルのう
ち、その物理的特性と前記複数のノズルの物理的特性の平均値との差がしきい値以上であ
るノズルを含む特定領域以外の非特定領域に属するノズルに対するノイズ情報を記憶する
ノイズ情報記憶ステップと、
画像データを記憶する画像記憶ステップと、
前記画像データに、前記ノイズ情報に基づいてノイズ付加を行うノイズ付加ステップと
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、いわゆるバンディングの発生を抑制する画像処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
インクジェットプリンタ等、液滴吐出機構を有する画像形成装置は、印刷の高速化のた
めにインクを吐出するノズルを複数有している。ここで、理想的にはすべてのノズルが均
一な間隔で一列に配列されていることが望ましい。しかし、現実には製造技術上の問題か
らノズルの間隔には一定のばらつきが存在する。また、ノズルから吐出されるインクの量
にばらつきが生じる場合もある。このような印刷ヘッドを用いて印刷を行うと、ヘッドか
ら吐出されたインクは、ノズル間隔のばらつきに起因して着弾位置や大きさにばらつきが
発生する。すなわち、用紙上に形成される画像（ドット）は、ノズルのばらつきを反映し
たものとなってしまう。特にラインヘッド型インクジェットプリンタのような用紙送り方
向のみの１パス型の画像形成装置においては、このようなノズルのばらつきはいわゆるバ
ンディング現象を引き起こす原因となる。
【０００３】
ノズルのばらつきに起因するバンディング現象を抑制する技術として、画像処理により
ノズルのばらつきを補償する技術がある（例えば特許文献１および２参照）。特許文献１
には、ノズルのばらつきに起因する印刷濃度のむらを、補正テーブルにより補償する技術
が開示されている。すなわち、いわゆるベタパターンを印刷したときの印刷濃度に基づい
て得られた補正係数をあらかじめ画像形成装置に記憶しておき、印刷時には画素の階調値
に補正係数を乗じることにより濃度むらを補正するものである。また、特許文献２には、
特許文献１に記載の技術に加え、階調特性を直線状に補正する技術が開示されている。
【特許文献１】特開平１−１２９６６７号公報
【特許文献２】特開平３−１６２９７７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１および２に記載の技術は、いずれも、濃度むらが発生する領域、すなわち、
他のノズルとの間隔が理想的な状態からずれているノズルに対して補正情報を付加するも
のである。例えば、ノズル間隔が理想的な状態から広がっているノズルに対しては、ノズ
ルの広がりにより発生する白スジを補償するため、階調値を増加させるように画像処理が
行われる。ところが、ノズル間隔が広がっている領域の反対側には当然ノズル間隔が狭く
なっている領域が存在する。したがって、階調値を増加させると、この反対側の領域に色
の濃いスジが発生してしまう。このように、従来技術によっては補正情報の付加によりか
えって画質が低下してしまうという問題があった。
【０００５】
本発明は上述の事情に鑑みてなされたものであり、画質の低下を引き起こすことなくバ
ンディングの発生を抑制することのできる画像処理技術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】
【０００６】
上述の課題を解決するため、本発明は、記録材上に画像を形成する複数のノズルを有す
る印刷ヘッドを有する画像形成手段に接続する接続手段と、前記複数のノズルの物理的特
性を反映したノイズ情報であって、前記複数のノズルのうち、その物理的特性と前記複数
のノズルの物理的特性の平均値との差がしきい値以上であるノズルを含む特定領域以外の
非特定領域に属するノズルに対するノイズ情報を記憶するノイズ情報記憶手段と、画像デ
ータを記憶する画像記憶手段と、前記画像記憶手段に記憶された画像データに、前記ノイ
ズ情報記憶手段に記憶されたノイズ情報に基づいてノイズ付加を行うノイズ付加手段とを
有する画像処理装置を提供する。
この画像処理装置によれば、非特定領域に、複数のノズルの物理的特性を反映したノイ
ズが付加される。したがって、付加されたノイズは視覚的に目立たないものとなり、かつ
、ノイズ付加によりバンディングの発生を抑制することができる。
【０００７】
好ましい態様において、前記ノイズ情報の分布曲線が、前記特定領域に属するノズルの
物理的特性の分布曲線と同一の形状であってもよい。
別の好ましい態様において、前記ノイズ情報の分布曲線が、前記特定領域に属するノズ
ルの物理的特性の分布曲線の相似形であってもよい。
さらに別の好ましい態様において、前記ノイズ情報の分布曲線が、前記特定領域と前記
非特定領域との距離に応じて前記ノイズ情報の分布曲線の振幅を変調したものであっても
よい。
【０００８】
さらに別の好ましい態様において、前記非特定領域が、前記特定領域の整数倍の大きさ
を有してもよい。
【０００９】
また、本発明は、上記いずれかの態様の画像処理装置を有する画像形成装置を提供する
。この態様において、前記画像形成装置がラインヘッド型インクジェットプリンタであっ
てもよい。
【００１０】
また、本発明は、記録材上に画像を形成する複数のノズルを有する印刷ヘッドを有する
画像形成装置またはこの画像形成装置に接続されるコンピュータ装置における画像処理方
法であって、前記複数のノズルの物理的特性を反映したノイズ情報であって、前記複数の
ノズルのうち、その物理的特性と前記複数のノズルの物理的特性の平均値との差がしきい
値以上であるノズルを含む特定領域以外の非特定領域に属するノズルに対するノイズ情報
を記憶するノイズ情報記憶ステップと、画像データを記憶する画像記憶ステップと、前記
画像データに、前記ノイズ情報に基づいてノイズ付加を行うノイズ付加ステップとを有す
る画像処理方法を提供する。
さらに、本発明は、記録材上に画像を形成する複数のノズルを有する印刷ヘッドを有す
る画像形成形成装置またはこの画像形成装置に接続されたコンピュータ装置に、上述の画
像処理方法を実行させるプログラムを提供する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
＜画像形成システム＞
図１は、本発明の一実施形態に係る画像形成システム１の機能構成を示すブロック図で
ある。画像形成装置２００は、制御データに従ってインクの吐出を行い用紙上に画像を形
成する装置である。ＰＣ（Personal Computer）１００は、画像形成装置２００を制御す
るコンピュータ装置である。ＰＣ１００は、処理対象の画像データ（ＲＧＢ（赤、緑、青
）カラー多値）を、ＣＭＹＫ（シアン、マゼンタ、イエロー、黒）の色毎にノズルからの
インクの吐出を指示する制御データに変換し、制御データを画像形成装置２００に出力す
る。解像度変換部１０１は、入力されたカラー画像データを、画像形成装置２００で処理
可能な解像度に解像度変換を行う。色空間変換部１０２は、ＲＧＢ形式の画像データをＣ
ＭＹＫ形式の画像データに変換する。ノイズ付加部１０３は、ノイズ情報１０６に基づい
て画像データにノイズ付加処理を行う。ここで、ノイズ情報１０６は画像形成装置２００
に記憶されているノイズ情報２０１を読み出してＰＣ１００に記憶したものである。量子
化部１０４は、多値ＣＭＹＫデータを２値ＣＭＹＫデータに変換する。ラスタライズ部１
０５は、２値ＣＭＹＫデータから制御データを生成する。画像形成装置２００の画像形成
部２０２は、制御データに従ってＣＭＹＫ各色のインクを吐出する。こうして、画像形成
システム１は画像を形成する。
【００１２】
図２は、画像形成装置２００のハードウェア構成を示すブロック図である。本実施形態
において、画像形成装置２００はラインヘッド型インクジェットプリンタである。ＣＰＵ
（Central Processing Unit）２１０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２０に記憶され
ている印刷処理プログラムを読み出して実行する。ＲＯＭ２２０は、画像形成装置２００
に固有のノイズ情報テーブルＴＢ１（ノイズ情報２０１に相当）を記憶している（ノイズ
情報テーブルＴＢ１の詳細は後述する）。また、ＲＯＭ２２０は、書き換え可能なＥＥＰ
ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory）であることが
望ましい。ＲＡＭ（Random Access Memory）２３０は、ＣＰＵ２１０がプログラムを実行
する際の作業エリアとして機能する。Ｉ／Ｆ２４０は、ＰＣ１００等の他の機器との間で
データや制御信号の送受信を行うためのインターフェースである。ＲＡＭ２３０はまた、
Ｉ／Ｆ２４０を介して受信したデータを記憶する。画像形成部２５０は、ＣＰＵ２１０の
制御下で、ノズル制御データに従って用紙上に画像形成を行う。以上の各構成要素は、バ
ス２６０で相互に接続されている。ＣＰＵ２１０が印刷処理プログラムを実行することに
より、画像形成装置２００は、図１に示される各機能構成要素に相当する機能を具備する
。
【００１３】
画像形成部２５０は、図２に示されるように、さらに以下で説明する構成を有している
。ラインヘッド２５１は、インクを吐出するノズル（図示略）を複数（ｎ個）有する印刷
ヘッドである。ノズルは、圧電体により液滴を吐出するピエゾ式のもの、加熱により吐出
する加熱式のもの等、いかなる構造のノズルでもよい。ラインヘッド２５１は、画像形成
装置２００が印刷可能な用紙の最大幅以上の大きさを有している。インクタンク２５２は
ノズルにインクを供給するものであって、ＣＭＹＫの色毎に設けられている。ページバッ
ファ２５７は、画像１ページ分のノズル制御データを記憶するメモリである。ヘッド駆動
回路２５３は、制御部２５４の制御下で、ラインヘッド２５１に搭載された複数のノズル
のうち、指定されたノズルからインクの液滴を吐出させるための制御信号をラインヘッド
２５１に出力する。このように、指定されたノズルから、用紙に対しインクの液滴が吐出
される。ノズルから吐出されたインクの液滴は、用紙上にドットを形成する。以下、説明
の便宜上、ノズルからインクの液滴を吐出することを「ドットのオン」、ノズルからイン
クの液滴を吐出しないことを「ドットのオフ」と表現する。例えば「ドットのオン／オフ
を指定するデータ」とは、指定されたノズルについてインクの液滴を吐出するか吐出しな
いかを指定するデータを意味する。また、「ドット」とはノズルから吐出されるインク滴
により用紙（記録材）上に形成される画像を意味する。
【００１４】
ラインヘッド２５１は用紙幅以上のサイズを有しているので、１ライン分のドットを形
成することができる。モータ２５５は用紙を所定方向に移動（紙送り）させるモータであ
る。モータ駆動回路２５６は、制御部２５４の制御下でモータ２５５に駆動信号を出力す
る。モータ２５５が用紙を１ライン分移動させると、次のラインの描画が行われる。画像
形成装置２００は、このようにして１方向の走査（用紙の紙送り）のみで１枚の用紙に画
像形成を行うことができる。
【００１５】
図３は、ＰＣ１００のハードウェア構成を示すブロック図である。ＣＰＵ１１０は、Ｈ
ＤＤ（Hard Disk Drive）１５０に記憶されている制御データ生成プログラム（デバイス
ドライバ）を読み出して実行する。ＲＡＭ１３０は、ＣＰＵ１１０がプログラムを実行す
る際の作業エリアとして機能する。Ｉ／Ｆ１４０は、画像形成装置２００等の他の機器と
の間でデータや制御信号の送受信を行うためのインターフェースである。ＨＤＤ１５０は
、各種データやプログラムを記憶する記憶装置である。また、ＨＤＤ１５０は、画像形成
装置２００から読み出したノイズ情報テーブルＴＢ１をノイズ情報１０６として記憶する
。以上の各構成要素は、バス１６０で相互に接続されている。ＣＰＵ１１０が印刷処理プ
ログラムを実行することにより、ＰＣ１００は、図１に示される各機能構成要素に相当す
る機能を具備する。
【００１６】
図４は、画像形成システム１の動作を示すフローチャートである。画像形成装置２００
の図示せぬ電源が投入されると、ＣＰＵ２１０は、ＲＯＭ２２０から印刷処理プログラム
を読み出して実行する。印刷処理プログラムを実行すると、ＣＰＵ２１０は、制御データ
の入力待ち状態となる。ＰＣ１００において、アプリケーションプログラム等から印刷指
示が入力されると、ＣＰＵ１１０は、ＨＤＤ１５０から画像形成装置２００のデバイスド
ライバを読み出して実行する。まず、ＣＰＵ１１０は処理対象の画像データをＨＤＤ１５
０から読み出し、ＲＡＭ１３０に記憶する（ステップＳ１００）。本実施形態において、
入力画像データはＲＧＢカラー多値の画像データである。また、画像形成装置２００はＣ
ＭＹＫ４色のインクにより画像形成を行うインクジェットプリンタである。したがって、
画像形成装置２００は、ＲＧＢからＣＭＹＫへと画像データの色空間を変換する必要があ
る。また、入力される画像データは画素ごとに階調値を有しているが、画像形成装置２０
０のノズルから吐出されるインクは、ドットのオン／オフ（ドットを打つ／打たない）の
２階調のみで中間階調を表現することができない。このため画像形成装置２００において
は、画像データの１画素に、ｍ×ｍのドットマトリクスを対応させ、ドットマトリクスに
描画されるドットの数で階調表現を行っている。したがって、入力画像データをドットの
オン／オフを指定するデータに変換する必要がある。このために、以下で説明するように
、画像データの解像度を、ノズルの数に相当する解像度に変換する処理、および、多階調
の画像データをドットのオン／オフを指定する２階調のデータに変換する処理を行う必要
がある。ＰＣ１００はこのデータ変換処理を行う。
【００１７】
ＰＣ１００のＣＰＵ１１０は、入力画像データの解像度を判断する。ＣＰＵ１１０は入
力画像データの解像度が画像形成装置２００で処理可能な解像度と異なる場合には、入力
画像データを、画像形成装置２００が処理可能な解像度とする解像度変換処理を行う（ス
テップＳ１１０）。ＣＰＵ１１０は、解像度変換後の画像データをＲＡＭ１３０に記憶す
る。続いてＣＰＵ１１０は、解像度変換後の画像データを画像形成装置２００の色空間に
適合させるため、ＲＧＢ形式の画像データをＣＭＹＫ形式の画像データに変換する（ステ
ップＳ１２０）。ＣＰＵ１１０は色変換後の画像データをＲＡＭ１３０に記憶する。続い
てＣＰＵ１１０は、色変換後の画像データに対してノイズ付加処理を行う（ステップＳ１
３０）。
【００１８】
図５は、ステップＳ１３０におけるノイズ付加処理の詳細を示すフローチャートである
。ＣＰＵ１１０はまず、画像形成装置２００からノイズ情報を取得する（ステップＳ２０
０）。画像形成装置２００は、ＲＯＭ２２０に、画像形成装置２００に固有のノイズ情報
を記録したノイズ情報テーブルＴＢ１をあらかじめ記憶している。
【００１９】
図６は、ノイズ情報テーブルＴＢ１を例示する図である。ノイズ情報テーブルＴＢ１は
、階調値ｊごと（例えば８ビット画像データの場合、０〜２５５の２５６階調の各々）に
、また、ｎ個のノズルの各々に対して、ノイズ値Ｎ（ｉ，ｊ）を記録している（ｉはノズ
ル番号を示す。０≦ｉ≦ｎ−１）。例えば、処理対象画素の階調値ｊ＝１７０であり、ｉ
＝ｋである場合、Ｎ（ｉ，ｊ）＝３０である。以上の説明で分かるように、ノイズ値Ｎは
階調値ｊおよびノズルｉの関数である。ノイズ情報テーブルＴＢ１の生成方法については
後述する。
【００２０】
ノイズ情報取得処理は、例えば次のように行われる。ＣＰＵ１１０は、ノイズ情報の送
信を要求するノイズ情報要求信号を画像形成装置２００に出力する。Ｉ／Ｆ２４０を介し
てノイズ情報要求信号を受信すると、画像形成装置２００のＣＰＵ２１０は、ＲＯＭ２２
０からノイズ情報テーブルＴＢ１を読み出してＲＡＭ２３０に記憶する。ＣＰＵ２１０は
、記憶したノイズ情報テーブルＴＢ１を、ノイズ情報要求の送信元であるＰＣ１００に出
力する。Ｉ／Ｆ１４０を介してノイズ情報テーブルＴＢ１を受信すると、ＰＣ１００のＣ
ＰＵ１１０は、ノイズ情報テーブルＴＢ１をＨＤＤ１５０に記憶する。
【００２１】
次に、ＣＰＵ１１０は、処理対象画素の座標（ｘ，ｙ）を初期化する（ステップＳ２１
０）。すなわち、（ｘ，ｙ）＝（０，０）とする。ここで、画像データにおいて、用紙の
搬送方向に相当する向きにｙ軸を、それと直交する向きにｘ軸をとっている。また、以下
の説明では画像データの位置や向きを記述する際に、用紙搬送方向を「上」、その逆方向
を「下」と定義する。また、これに対応して画像データの左右も定義される。なお、処理
対象となっている画像データは、Ｗ×Ｈ画素の大きさを有するマトリクスである。以下の
説明では座標（ｘ，ｙ）で表される画素の階調値をＰ（ｘ，ｙ）と表す。
【００２２】
次に、ＣＰＵ１１０は、処理対象画素にノイズを付加する（ステップＳ２２０）。この
処理は次のように行われる。ＣＰＵ１１０は、処理対象画素のｘ座標から、処理対象画素
に対応するノズルのノズル番号ｉを特定する。本実施形態では、処理対象画素とノズルと
は１対１対応しているので、ｉ＝ｘである。ＣＰＵ１１０は、ノイズ情報テーブルＴＢ１
から、処理対象画素の階調値Ｐ（ｘ，ｙ）とノズル番号ｉとに対応するノイズ値Ｎ（ｉ，
Ｐ）を抽出する。ＣＰＵ１１０は抽出したノイズ値Ｎ（ｉ，Ｐ）をＲＡＭ１３０に記憶す
る。ＣＰＵ１１０は、
Ｐ（ｘ，ｙ）＝Ｐ（ｘ，ｙ）＋Ｎ（ｉ，Ｐ）
により処理対象画素の階調値を更新する。本実施形態において画像データは８ビットデ
ータであるので、Ｐ（ｘ，ｙ）＞２５５となった場合は、Ｐ（ｘ，ｙ）＝２５５とする。
また、Ｐ（ｘ，ｙ）＜０となった場合は、Ｐ（ｘ，ｙ）＝０とする。
【００２３】
本実施形態において、ノイズ情報テーブルＴＢ１は０〜２５５のすべての階調値につい
てのノイズ情報を含んでいる。しかし、ノイズ情報テーブルＴＢ１は必ずしもすべての階
調値についてのノイズ情報を含んでいなくてもよい。例えば、ノイズ情報テーブルＴＢ１
は、Ｐ（ｘ，ｙ）＝０、７、１５、２３、…、２４７、２５５と８階調ごとにノイズ情報
を記録したものであってもよい。この場合、ＣＰＵ１１０は、処理対象画素の階調値に最
も近い階調値と対応つけられたノイズ値Ｎ（ｉ）を抽出すればよい。あるいは、ノイズ情
報テーブルＴＢ１に記録されたノイズ情報から線形補間により処理対象画素のノイズ情報
を算出してもよい。
【００２４】
次に、ＣＰＵ１１０は、処理対象画素の座標を更新する（ステップＳ２３０）。すなわ
ち、ｘ＝ｘ＋１として処理対象画素のｘ座標を更新する。ＣＰＵ１１０は、更新されたｘ
座標が最大値を超えたか判断する（ステップＳ２４０）。ｘ＜Ｗを満足する場合、すなわ
ち更新されたｘ座標が最大値を超えていない場合（ステップＳ２４０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ
１１０は、ステップＳ２２０〜Ｓ２４０の処理を繰り返し実行する。ｘ＜Ｗを満足しない
場合、すなわち更新されたｘ座標が最大値を超えた場合（ステップＳ２４０：ＮＯ）、Ｃ
ＰＵ１１０は、処理対象画素を１つ下のラインに移行する。すなわち、ｘ＝０かつｙ＝ｙ
＋１として処理対象画素の座標を更新する（ステップＳ２５０）。ＣＰＵ１１０は、更新
されたｙ座標が最大値を超えたか判断する（ステップＳ２６０）。ｙ＜Ｈを満足する場合
、すなわち更新されたｙ座標が最大値を超えていない場合（ステップＳ２６０：ＹＥＳ）
、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ２２０〜Ｓ２６０の処理を繰り返し実行する。ｙ＜Ｈを満
足しない場合、すなわち更新されたｙ座標が最大値を超えた場合（ステップＳ２６０：Ｎ
Ｏ）、ＣＰＵ１１０は、処理を終了する。
【００２５】
再び図４を参照して説明する。ＣＰＵ１１０は、ノイズ付加後の画像データに対してデ
ィザマトリクス法、誤差拡散法等による２値化（量子化）処理を行う（ステップＳ１４０
）。ＣＰＵ１１０は、ノイズ付加後の画像データをＲＡＭ１３０に記憶する。ＣＰＵ２１
は、ノイズ付加後の画像データから、制御データを生成するラスタライズ処理を行う（ス
テップＳ１５０）。ＣＰＵ１１０は、生成された制御データを画像形成装置２００に出力
する。画像形成装置２００の画像形成部２５０は、制御データに従って用紙上に画像形成
を行う。画像形成装置２００は、このようにしてノイズが付加された画像を用紙に形成す
る。
【００２６】
＜ノイズ情報生成システム＞
続いて、ノイズ情報テーブルＴＢ１の生成方法について説明する。
図７は、本実施形態に係るノイズ情報生成システム２の機能構成を示すブロック図であ
る。ノイズ情報生成システム２は、画像形成装置２００、ＰＣ３００、およびスキャナ４
００から構成される。ＰＣ３００は、ノイズ情報生成のためのテストパターン３０１を記
憶している。画像形成装置２００の画像形成部２０２は、テストパターン３０１に従って
画像Ｄを出力する。スキャナ４００は画像Ｄを読み取り、スキャン画像を生成する。スキ
ャナ４００は、生成したスキャン画像をＰＣ３００に出力する。ＰＣ３００は、受信した
スキャン画像をスキャン画像３０４として記憶する。ＰＣ３００の濃度計算部３０３は、
スキャナ４００から出力されたスキャン画像３０４の濃度を計算する。ノイズ情報生成部
３０２は、濃度計算部３０３による濃度計算結果に基づいてノイズ情報を生成する。画像
形成装置２００は、ＰＣ３００が生成したノイズ情報をノイズ情報２０１として記憶する
。
【００２７】
図８は、ＰＣ３００のハードウェア構成を示す図である。ＣＰＵ３１０はのハードウェ
ア構成は基本的にＰＣ１００と同一であるので詳細な説明を省略し、ＰＣ１００との相違
点のみ説明する。ＨＤＤ３５０は、ノイズ情報生成のためのテストパターンを記憶してい
る。また、ＨＤＤ３５０は、ノイズ情報生成のためのノイズ情報生成プログラムを記憶し
ている。
【００２８】
図９は、ノイズ情報生成システム２の動作を示すフローチャートである。使用者がＰＣ
３００を操作する等の方法により、ノイズ情報の生成を指示すると、ＰＣ３００のＣＰＵ
３１０は、ＨＤＤ３５０からノイズ情報生成プログラムを読み出して実行する。ＣＰＵ３
１０がノイズ情報生成プログラムを実行することにより、ＰＣ３００は図７に示される各
機能構成要素を具備する。
【００２９】
ノイズ情報生成システム２はまず、テストパターンの印刷を行う（ステップＳ３００）
。詳細には次のとおりである。ＣＰＵ３１０は、ＨＤＤ３５０からテストパターンデータ
３５１を読み出してＲＡＭ３３０に記憶する。ＣＰＵ３１０は、Ｉ／Ｆ３４０を介してテ
ストパターンデータ３５１を画像形成装置２００に出力する。画像形成装置２００の画像
形成部２５０は、テストパターンデータ３５１に従って用紙上に画像を形成し、画像Ｄを
出力する。
【００３０】
図１０は、テストパターンデータ３５１に従って形成される画像Ｄを例示する図である
。図１０では、画像Ｄは、それぞれ異なる階調値を有する５つの領域から構成される。図
１０では図面が煩雑になるのを避けるため、５階調のパターンを例示したが、画像Ｄはす
べての階調値（例えば、８ビットデータの場合は０〜２５５の２５６階調）を含むもので
あることが望ましい。
【００３１】
次に、ノイズ情報生成システム２は、テストパターンの読み取りを行う（ステップＳ３
１０）。詳細には次のとおりである。ノイズ情報生成システム２の使用者は、画像Ｄを印
刷した文書をスキャナ４００の画像読取部にセットする。使用者は、ＰＣ３００を操作す
る等の方法により、画像Ｄの読み取りを指示する。ここで、スキャナ４００による画像読
み取りの際は、画像形成装置２００による印刷解像度より高解像度で読み取る必要がある
。これは、用紙上に形成されるドット間の濃度分布を得るためである。例えば、印刷解像
度３６０ｄｐｉの画像を読み取り解像度２８８０ｄｐｉで読み取ると、隣接する２つのド
ットの間の８地点における濃度データを得ることができる。スキャナ４００は、画像Ｄを
読み取りドットの階調値を示すスキャン画像データとしてＰＣ３００に出力する。ＰＣ３
００のＣＰＵ３１０は送信されたスキャン画像データをＨＤＤ３５０に記憶する。
【００３２】
図１１は、スキャン画像データを例示する図である。上述のように、印刷解像度よりも
高解像度でテストパターンを読み取っているので、スキャン画像データはテストパターン
の濃度分布データと同義である。以下の説明において、「濃度」とは印刷された画像にお
けるインクの濃さ、すなわちスキャン画像データにおける画素値を意味する。また、「階
調値」とは画像データにおける画素値を意味する。図１１において縦軸は濃度を、横軸は
スキャン画像における画素番号（スキャン画像におけるｘ座標。なお、ｘｙ座標の定義は
印刷処理の画像データに対するものと同様である）を示している。例えば、８ビット画像
では２５６階調のすべてを含むテストパターンを読み取ることにより、２５６階調の各々
について濃度分布を測定する。図１１では図面が煩雑になるのを避けるため、２５６階調
のうち５階調分（５１、１０２、１５３、２０４、２５５）の濃度分布のみを示している
。図１１に示される曲線はいずれも、周期性を有する波の形状を有している。また、階調
値が極大となる点はその位置にドットが形成されていることを示している。ここで、ライ
ンヘッド２５１においてノズルが正確に等間隔で配置されていれば、図１１における曲線
のピークは等間隔で現れるはずである。ところが、図１１において、左から２番目と３番
目のピークの間隔は他のピークの間隔よりも広く、また、左から３番目と４番目のピーク
の間隔は他のピークの間隔よりも狭くなっている。これはすなわち、３番目のピークに対
応するノズルの位置が理想的な位置から大きく右側にずれていることを意味している。Ｃ
ＰＵ３１０は、このスキャン画像データに基づいてノイズ情報の生成を行う（図９：ステ
ップＳ３２０）。
【００３３】
図１２は、ステップＳ３２０におけるノイズ情報生成処理の詳細を示すフローチャート
である。また、図１３は、ノイズ情報生成処理を説明する図である。図１３においては、
説明のため、階調値１５３のデータのみ示している。ＣＰＵ３１０はまず、処理対象とな
る階調値ｊを初期化する（ステップＳ４００）ここで、処理対象の階調値ｊとは、ノイズ
情報テーブルＴＢ１に記録する階調値を意味する。例えば、ノイズ情報テーブルＴＢ１に
、「３１、６３、９５、１２７、１５９、１９１、２２３、２５５」の８階調分のノイズ
情報しか記録しない場合、階調値ｊはこれらの階調値のいずれかの値をとる。この例の場
合、初期値はｉ＝３１となる。
【００３４】
次に、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像データのうち、階調値ｊに相当するデータについ
て、平均濃度ｇave（ｊ）および周囲平均濃度ｇaven（ｘ，ｊ）を算出する（ステップＳ
４１０）。平均濃度ｇave（ｊ）は、処理対象ドットラインに属するすべてのドットの階
調値を平均したものである。また、周囲平均濃度ｇaven（ｘ，ｊ）は、あるドットの周囲
に存在する所定数のドットの階調値の平均（例えば、そのドットの左側３ドット、右側４
ドット、およびそのドット自身の８ドットの階調値の平均）である。図１３（ａ）には、
処理対象スキャン画像データの平均濃度ｇave（ｊ）および周囲平均濃度ｇaven（ｘ，ｊ
）が示されている。なお、以上の説明で明らかなようにｇaven（ｘ，ｊ）は、位置ｘおよ
び階調値ｊの関数であるが、説明の都合上必要に応じて、単にｇaven（ｘ）と表記する場
合もある。
【００３５】
次に、ＣＰＵ３１０は、バンディング発生箇所の特定を行う（ステップＳ４２０）。具
体的には次のとおりである。ＣＰＵ３１０は、周囲平均濃度ｇaven（ｘ）と平均濃度ｇav
eとの差Δｇ（ｘ）の絶対値が、しきい値Δｇth1よりも大きい点を特定する。すなわち、
｜Δｇ（ｘ）｜＞Δｇth1  …（１）
を満足する点ｘを特定する。ここで、Δｇ（ｘ）＝ｇaven（ｘ）−ｇaveである。しきい
値Δｇth1の値はあらかじめ決められており、ＨＤＤ３５０に記憶されている。しきい値
Δｇth1は、周囲平均濃度ｇaven（ｘ）が平均濃度ｇaveより高いと判断できる程度の値（
例えば、１０）である。以下、式（１）を満足する点を点ｘpと表す。点ｘpが複数存在す
る場合、近接する点は同一のバンディングに相当するとみなす。すなわち、所定範囲（例
えば、左右２４ドット）内に存在する点ｘpは、同一のバンディングに相当するものとし
て、同一の識別子を付与する等の方法により区別する。同一のバンディングに相当する点
ｘpのうち、最もｘ座標の小さいものをｘpL、最もｘ座標の大きいものをｘpRと表す。Ｃ
ＰＵ３１０は、ｘpLおよびｘpRの値をＲＡＭ３３０に記憶する。
【００３６】
次に、ＣＰＵ３１０は、バンディング発生箇所付近の濃度分布を取得する（ステップＳ
４３０）。ＣＰＵ３１０はまず、バンディングにより濃度のむらが発生した領域を特定す
る。すなわち、周囲平均濃度ｇaven（ｘ）と平均濃度ｇaveとの差Δｇ（ｘ）の絶対値が
、しきい値Δｇth2よりも小さくなる点を特定する。具体的には次のとおりである。ｘpL
とｘpRとの間に存在する点（ｘpL≦ｘ≦ｘpRなる点ｘ）は、バンディング領域に属するの
で、ｘpLおよびｘpRの外側（ｘ≦ｘpL、ｘ≧ｘpRを満たす点ｘからな領域）において、
｜Δｇ（ｘ）｜＜Δｇth2  …（２）
となる点ｘを特定する。すなわち、ＣＰＵ３１０は、ｘ＝ｘpLから値を１ずつ減少させて
いき、式（２）を初めて満足するｘの値（この値をｘBLと表す）、および、ｘ＝ｘpRから
値を１ずつ増加させていき、式（２）を初めて満足するｘの値（この値をｘBRと表す）を
求める。しきい値Δｇth2の値はあらかじめ決められた値であり、平均濃度ｇaveとの差が
十分小さいと判断できる程度の値である（例えば、１）。すなわち、ＣＰＵ３１０は、ｘ
BLとｘBRとの間に存在する点（ｘBL≦ｘ≦ｘBRなる点ｘ）を、バンディングにより階調値
のゆらぎが発生したバンディング領域Ｂとして特定する（図１３（ａ））。ＣＰＵ３１０
は、ｘBLおよびｘBRの値をＲＡＭ３３０に記憶する。また、ＣＰＵ３１０は、ｘBL≦ｘ≦
ｘBRなる点ｘにおける周囲平均濃度ｇaven（ｘ）および対応するｘの値を、バンディング
領域Ｂにおける階調値のゆらぎ曲線Ｃを表すデータとして記憶する。
【００３７】
次に、ＣＰＵ３１０は、ノイズ付加後の理想周囲平均濃度ｇideal（ｘ）を算出する（
ステップＳ４４０）。以下、理想周囲平均濃度ｇideal（ｘ）の曲線を「理想周囲平均濃
度曲線」という。理想周囲平均濃度曲線とは、ノイズ付加後の周囲平均濃度ｇaven（ｘ）
の理想的な状態を示す曲線である。後述するノイズ情報生成処理においては、ノイズ付加
後の周囲平均濃度の曲線が理想周囲平均濃度曲線に近づくようにノイズ情報の生成が行わ
れる。本実施形態において、理想周囲平均濃度曲線は、バンディング領域Ｂの周辺にゆら
ぎ曲線Ｃを周期的に配置したものになっている。（図１３（ｂ））すなわち、バンディン
グ領域Ｂの周辺に、バンディング領域における階調値のゆらぎ曲線Ｃと相似なノイズを付
加することにより、バンディングを目立たなくするものである。これは、人間の目には、
高周波の濃度変化は一定濃度に見えることを利用したものである。
【００３８】
このとき、画像データの全範囲ではなく、バンディング領域Ｂ周辺の所定範囲にのみノ
イズを付加することが望ましい。これは、正常な領域（非バンディング領域）へのノイズ
付加の影響を低減するためである。例えば、ゆらぎ曲線Ｃをバンディング領域Ｂの前後に
所定回数繰り返すこととしてもよい（この場合、ノイズ付加の対象となる非バンディング
領域の大きさはバンディング領域Ｂの整数倍の大きさとなる）。あるいは、バンディング
領域Ｂの前後の所定範囲（（ｘBL−ａ）≦ｘ≦（ｘBR−ａ）を満たす点ｘからなる領域）
についてノイズ付加を行うこととしてもよい。
【００３９】
このときさらに、バンディング領域からの距離に応じて、ゆらぎ曲線Ｃの振幅を減少さ
せてもよい。例えば、バンディング領域Ｂの中心点ｘBCからの距離ｌに対し、
Ｃ（ｘ）＝Ｃorg（ｘ）×α／ｌ  …（３）
としてもよい。ここで、Ｃorg（ｘ）は、振幅を変更しない場合のゆらぎ曲線（Δｇ（ｘ
））を示す。また、αは振幅の減少率を規定する定数である。
【００４０】
ＣＰＵ３１０は、理想周囲平均濃度ｇideal（ｘ）をＲＡＭ３３０に記憶する。
次に、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像データ（濃度分布データ）と理想周囲平均濃度に
基づいて、各ノズルのノイズ情報を計算する（ステップＳ４５０）。
【００４１】
図１４（ａ）および（ｂ）は、ステップＳ４５０におけるノイズ計算処理の詳細を示す
フローチャートである。ノイズ計算処理の概要は次のとおりである。ＣＰＵ３１０は、階
調値ｋをパラメータとして各ノズルにより形成される画像の周囲平均濃度を求める。ＣＰ
Ｕ３１０は、周囲平均濃度と理想周囲平均濃度との相関度を計算する。このとき、相関度
が最大となる階調値ｋを選択する。これにより、理想周囲平均濃度に最も近い濃度のドッ
トを出力するための画像データの階調値を計算できる。その階調値ｋと元の階調値ｊとの
差がノイズ値Ｎとなる。
【００４２】
ＣＰＵ３１０はまず、処理対象とするノズル番号ｉを初期化する（ステップＳ５０１）
。すなわち、ｉ＝０とする。次に、ＣＰＵ３１０は、すべてのノズルについて処理が完了
したか判断する（ステップＳ５０２）。すなわち、ｉ＝ｎであるか判断する。ｉ＝ｎであ
る場合、すなわち、すべてのノズルについて処理が完了した場合（ステップＳ５０２：Ｙ
ＥＳ）、ＣＰＵ３１０は、ノズル計算処理を終了する。
【００４３】
ｉ＝ｎでない場合、すなわち、すべてのノズルについて処理が完了していない場合（ス
テップＳ５０２：ＮＯ）、ＣＰＵ３１０は、ノイズ算出のためのパラメータである階調値
ｋを初期化する（ステップＳ５０３）。例えばｋ＝１とする。次に、ＣＰＵ３１０は、Ｒ
ＡＭ３３０から、図１２のステップＳ４１０において取得された、階調値ｋにおける周囲
平均濃度ｇaven（ｘ）を読み出す（ステップＳ５０４）。
【００４４】
次に、ＣＰＵ３１０は、階調値ｊにおける理想周囲平均濃度ｇideal（ｘ，ｊ）と、階
調値ｋにおける周囲平均濃度ｇaven（ｘ，ｋ）との相関度Ｓを算出する（ステップＳ５０
５）。具体的には、次のとおりである。ＣＰＵ３１０は、ＲＡＭ３３０から、階調値ｊに
おける理想周囲平均濃度ｇideal（ｘ，ｊ）を読み出す。ＣＰＵ３１０は、ｇaven（ｘ，
ｋ）およびｇideal（ｘ，ｊ）に対し、例えば以下の相関関数Ｓ（ここで、ｐ＝ｇave、ｑ
＝ｇideal）を用いて相関度Ｓを算出する。
【数１】
2006248131.tif 000003
ここで、Ｓpqは相互相関関数であり、２信号間の類似度、時間遅れや位置ずれの測定に利
用されるものである。仮に、２信号が完全に異なっているならば、相互相関関数はτによ
らず０に近づく。
【００４５】
次に、ＣＰＵ３１０は、相関度の最大値Ｓmaxおよび相関度が最大となるときの階調値
ｋmaxの記憶領域をＲＡＭ３３０に確保し、初期化する。すなわち、初期値としてＳmax＝
Ｓ、ｋmax＝ｋとする。
次に、ＣＰＵ３１０は、すべての階調値について処理が完了したか判断する（ステップ
Ｓ５０７）。すべての階調値について処理が完了した場合、すなわち、ｋ＝２５５の場合
（ステップＳ５０７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１０は、後述するステップＳ５１３〜Ｓ５１４
に処理を進める。
【００４６】
すべての階調値について処理が完了していない場合、すなわち、ｋ＝２５５でない場合
（ステップＳ５０７：ＮＯ）、ＣＰＵ３１０は、階調値ｋを更新する（ステップＳ５０８
）。すなわち、ｋ＝ｋ＋１に従って階調値ｋを更新する。次に、ＣＰＵ３１０は、ステッ
プＳ５０４〜Ｓ５０５と同様に、階調値ｋにおける周囲平均濃度ｇaven（ｘ，ｋ）を読み
出し（ステップＳ５０９）、階調値ｊにおける理想周囲平均濃度ｇideal（ｘ，ｊ）と、
階調値ｋにおける周囲平均濃度ｇaven（ｘ，ｋ）との相関度Ｓを算出する（ステップＳ５
１０）。ここで、ＣＰＵ３１０は、新たに算出した相関度Ｓが最大値Ｓmax以上であるか
、すなわち、Ｓmax＜Ｓを満足するか判断する（ステップＳ５１１）。Ｓmax＜Ｓを満足す
る場合（ステップＳ５１１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１０は、Ｓmax＝ＳとしてＳmaxの値を更
新する（ステップＳ５１２）。
【００４７】
Ｓmax＜Ｓを満足しない場合（ステップＳ５１１：ＹＥＳ）、および、ステップＳ５１
２の処理が完了した場合、ＣＰＵ３１０は、すべての階調値について処理が完了するまで
ステップＳ５０７〜Ｓ５１２の処理を繰り返し実行する。すべての階調値について処理が
完了した場合（ステップＳ５０７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１０は、ノズルｉの階調値ｊにお
けるノイズ値Ｎ（ｉ，ｊ）を所定の式に従って算出する（ステップＳ５１３）。すなわち
、
Ｎ（ｉ，ｊ）＝ｋmax−ｊ  …（５）
によりノイズ値Ｎ（ｉ）を算出する。ＣＰＵ３１０は、算出したノイズ値Ｎ（ｉ，ｊ）を
、階調値ｊと対応付けてノイズ情報テーブルＴＢ１としてＨＤＤ３５０に記憶する。
【００４８】
ＣＰＵ３１０は、処理対象ノズルを次のノズルに移行する（ステップＳ５１４）。すな
わち、ｉ＝ｉ＋１によりノズル番号ｉを更新する。ＣＰＵ３１０は、新たな処理対象ノズ
ルについてステップＳ５０２〜Ｓ５１４の処理を繰り返し実行する。これにより、階調値
ｊの場合における、ｎ個すべてのノズルに対するノイズ値Ｎ（ｉ）を算出することができ
る。
【００４９】
再び図１２を参照して説明する。ノイズ計算処理が完了すると、ＣＰＵ３１０は、すべ
ての階調値ｊについて処理が完了したか判断する（ステップＳ４６０）。すべての階調値
ｊについて処理が完了していない場合（ステップＳ４６０：ＮＯ）、ＣＰＵ３１０は、階
調値ｊの値を更新する。ここで、階調値ｊは必ずしも１ずつ増加させる必要はない。すな
わち、ノイズ情報テーブルＴＢ１に記録する階調値についてのみ上述の処理を行えばよい
。例えば、ノイズ情報テーブルＴＢ１に、「３１、６３、９５、１２７、１５９、１９１
、２２３、２５５」の８階調分のノイズ情報しか記録しない場合、階調値ｊは初期値を３
１とし、以下３２ずつ増加させてノイズ情報を計算すればよい。
【００５０】
再び図９を参照して説明する。ＣＰＵ３１０は、ＨＤＤ３５０からノイズ情報テーブル
ＴＢ１を読み出し、ノイズ情報の更新要求とともに画像形成装置２００に出力する。ノイ
ズ情報の更新要求を受信すると、画像形成装置２００のＣＰＵ２１０は、受信したノイズ
情報テーブルＴＢ１をＲＯＭ２２０に記憶する。こうして、画像形成装置２００のライン
ヘッド２５１に固有のノイズ情報を含むノイズ情報テーブルＴＢ１が、ＲＯＭ２２０に記
憶される。ＣＭＹＫの４色インクを用いるプリンタの場合は、各色について以上で説明し
た処理を実行する。
【００５１】
本実施形態によれば、ノイズ付加後の周囲平均濃度の曲線が理想周囲平均濃度曲線とほ
ぼ一致するノイズ情報が得られる。このノイズ情報に基づいてノイズ付加を行えば、視覚
的に目立たないノイズにより、バンディングの発生を抑制することができる。
【００５２】
＜変形例＞
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能である。
上述の実施形態においては、入力画像から制御データを生成する処理（図４のステップ
Ｓ１００〜Ｓ１５０の処理）をＰＣ１００が行う態様について説明したが、これらの処理
の動作主体はＰＣ１００に限定されない。画像形成装置２００のＣＰＵ２１０がステップ
Ｓ１００〜Ｓ１５０の処理の一部または全部を実行する構成としてもよい。
【００５３】
また、上述の実施形態において、ノイズ情報がノイズ情報テーブルＴＢ１として記憶さ
れる態様について説明したが、ノイズ情報はテーブルとして記憶されていなくてもよい。
例えば、テーブルの代わりに階調値ｊとノズル番号ｉからノイズ値Ｎ（ｉ，ｊ）を出力す
る関数を記憶していてもよい。
【００５４】
また、ノイズ情報テーブルＴＢ１をＲＯＭ２２０に記憶させるタイミングは、種々の態
様が可能である。例えば、画像形成装置２００の製造時に、製造者がノイズ情報テーブル
ＴＢ１をＲＯＭ２２０に記憶させてもよい。あるいは、画像形成装置２００の使用時に使
用者がテストパターンを印刷、スキャンすることにより、ＲＯＭ２２０に記憶されたノイ
ズ情報テーブルＴＢ１を更新してもよい。
【００５５】
上述の実施形態においては、バンディング領域Ｂに相当するノズルに対しては何ら補正
を行わず、非バンディング領域に、バンディング領域Ｂにおける周囲平均濃度曲線と相似
なノイズを付加する態様について説明した。しかし、バンディング領域Ｂに相当するノズ
ルに対して、従来技術のような補正を行う態様としてもよい。
図１５は、本変形例に係る画像形成システム１ａの機能構成を示すブロック図である。
画像形成システム１ａが画像形成システム１と異なっている点は、ＰＣ１００が補正情報
１０７を有している点である。補正情報１０７は、ラインヘッド２５１におけるノズルの
物理的特性のばらつきを補償する情報である。補正情報１０７は、例えば、ノズル毎に階
調値に加えるオフセット値を記録したテーブルである。あるいは、補正情報１０７は、ノ
ズル毎に階調値に乗じる補正係数を記録したテーブルであってもよい。量子化部１０４は
、量子化後の画像データに対し、補正情報１０７に基づいた補正を行う。
【００５６】
画像形成システム１において、画像形成装置２００が有するノイズ情報２０１は、補正
情報１０７を反映したものである。すなわち、ノイズ情報の生成時には、図１１に示され
るテストパターンの濃度分布は、補正情報１０７による補正後のものである。ＰＣ１００
は、補正後の濃度分布に対して理想周囲平均濃度曲線を求め、ノイズ計算を行う。
【００５７】
また、画像形成装置２００は、ラインヘッド型インクジェットプリンタに限定されない
。例えば、いわゆるマルチパス型のインクジェットプリンタであってもよい。
また、画像形成装置２００は、ノズルから吐出するインクの量を制御可能な構成であっ
てもよい。例えば、画像形成装置２００は、Ｓ、Ｍ、Ｌの３種類のサイズのドットを形成
可能な構成であってもよい。この場合、図４のステップＳ１４０における量子化処理は、
形成可能なドットサイズに対応したものとなる。例えば、Ｓ、Ｍ、Ｌの３種類のサイズの
ドットを形成可能な場合は、量子化処理は４値化処理である。
また、画像形成装置２００は、ＣＭＹＫの４色のインクを用いる構成に限定されない。
例えば、画像形成装置２００は、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック、ライトシアン
（ＬＣ）、ライトマゼンタ（ＬＭ）の６色インクを用いて画像形成を行う構成であっても
よい。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】一実施形態に係る画像形成システム１の機能構成を示すブロック図である。
【図２】画像形成装置２００のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】ＰＣ１００のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】画像形成システム１の動作を示すフローチャートである。
【図５】ノイズ付加処理の詳細を示すフローチャートである。
【図６】ノイズ情報テーブルＴＢ１を例示する図である。
【図７】ノイズ情報生成システム２の機能構成を示すブロック図である。
【図８】ＰＣ３００のハードウェア構成を示す図である。
【図９】ノイズ情報生成システム２の動作を示すフローチャートである。
【図１０】画像Ｄを例示する図である。
【図１１】スキャン画像データを例示する図である。
【図１２】ノイズ情報生成処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１３】ノイズ情報生成処理を説明する図である。
【図１４（ａ）】ノイズ計算処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１４（ｂ）】ノイズ計算処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１５】変形例に係る画像形成システム１ａの機能構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００５９】
ＴＢ１…ノイズ情報テーブル、１…画像形成システム、２…ノイズ情報生成システム、１
００…ＰＣ、１０１…解像度変換部、１０２…色空間変換部、１０３…ノイズ付加部、１
０４…量子化部、１０５…ラスタライズ部、１０６…ノイズ情報、１１０…ＣＰＵ、１３
０…ＲＡＭ、１４０…Ｉ／Ｆ、１５０…ＨＤＤ、１６０…バス、２００…画像形成装置、
２０１…ノイズ情報、２０２…画像形成部、２１０…ＣＰＵ、２２０…ＲＯＭ、２３０…
ＲＡＭ、２４０…Ｉ／Ｆ、２５０…画像形成部、２５１…ラインヘッド、２５２…インク
タンク、２５３…ヘッド駆動回路、２５４…制御部、２５５…モータ、２５６…モータ駆
動回路、２５７…ページバッファ、２６０…バス、３００…ＰＣ、３０１…テストパター
ン、３０２…ノイズ情報生成部、３０３…濃度計算部、３０４…スキャン画像、３１０…
ＣＰＵ、３２０…ＲＯＭ、３３０…ＲＡＭ、３４０…Ｉ／Ｆ、３５０…ＨＤＤ、３５１…
テストパターンデータ、４００…スキャナ
【図１】
2006248131.tif 000004
【図２】
2006248131.tif 000005
【図３】
2006248131.tif 000006
【図４】
2006248131.tif 000007
【図５】
2006248131.tif 000008
【図６】
2006248131.tif 000009
【図７】
2006248131.tif 000010
【図８】
2006248131.tif 000011
【図９】
2006248131.tif 000012
【図１０】
2006248131.tif 000013
【図１１】
2006248131.tif 000014
【図１２】
2006248131.tif 000015
【図１３】
2006248131.tif 000016
【図１４（ａ）】
2006248131.tif 000017
【図１４（ｂ）】
2006248131.tif 000018
【図１５】
2006248131.tif 000019