(57)【要約】【課題】  プリンタモデルによる予測誤差を削減して良好な面内均一性の補正を行うことを目的とする。【解決手段】  画像形成装置の画像記録信号ＣＭＹと主走査方向の画像記録位置座標信号ｘの任意の組み合わせに対する色票を画像形成装置で出力し、その測色値Ｌ*ａ*ｂ*を市販の測色計で測定する（Ｓ１００）。次に、画像記録信号ＣＭＹ及び画像記録位置座標信号ｘと測色値Ｌ*ａ*ｂ*のデータセットを上述の４次元ＤＬＵＴ型のプリンタモデルの格子点に設定して（Ｓ１０２）、４次元ＤＬＵＴ処理部の入力アドレス値Ｌ*ａ*ｂ*に対して、面内均一性を補正した画像記録信号ＣＭＹを、Ｓ１０２で決定した４次元ＤＬＵＴ型のプリンタモデルを数値的に解くことにより決定する（Ｓ１０４）。そして、Ｓ１０４で得られた画像記録信号ＣＭＹを４次元ＤＬＵＴ処理部２０の４次元ＤＬＵＴの格子点に設定する（Ｓ１０６）。【選択図】        図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の色信号を画像形成装置に起因する面内の色変動を補正した第２の色信号に変換する演算手段を備えた画像処理装置であって、
画像形成装置で出力した色票の画像記録信号及び画像記録位置座標を入力格子点とし、前記色票の測色値を出力格子点としたルックアップテーブルをプリンタモデルとして用いて、前記演算手段の変換特性を決定したことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記ルックアップテーブルは、前記入力格子点の格子点間の測色値を補間により予測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３】
前記演算手段は、前記プリンタモデルにより決定した変換ルックアップテーブルからなることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
画像形成装置の画像記録位置に対する測色値の関係に基づいて、前記演算手段の変換特性を修正する修正手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
第１の色信号を画像形成装置に起因する面内の色変動を補正した第２の色信号に変換する演算ステップを含む画像処理方法であって、
画像形成装置で出力した色票の画像記録信号及び画像記録位置座標を入力格子点とし、前記色票の測色値を出力格子点としたルックアップテーブルをプリンタモデルとして用いて、前記演算ステップの変換特性を決定したことを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
前記ルックアップテーブルは、前記入力格子点の格子点間の測色値を補間により予測することを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記演算ステップは、前記プリンタモデルにより決定した変換ルックアップテーブルを用いることを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
画像形成装置の画像記録位置に対する測色値の関係に基づいて、前記演算ステップの変換特性を修正する修正ステップを更に含むことを特徴とする請求項５乃至請求項７の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項９】
請求項５乃至請求項８の何れか１項に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１０】
コンピュータによって読取可能な記憶媒体であって、
請求項９に記載の画像処理プログラムを記憶することを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び記憶媒体にかかり、特に、入力される色信号を画像形成装置の画像記録信号に色変換する画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子写真方式の画像形成装置では、感光体ドラム等の偏心やその他の部品の誤差等によって面内における色の均一性が悪いといった課題がある。
【０００３】
これを解決する方法として、本願出願人によって特許文献１に記載が技術が既に提案されている。
【０００４】
特許文献１に記載の技術では、電子写真方式における階調特性や多重転写特性などの非線形性を考慮することができるので、画像形成装置の面内均一性を大幅に向上させることができる。
【０００５】
また、特許文献１に記載の技術では、Ｌ*ａ*ｂ*などの色信号から画像形成装置のＣＭＹＫ網点面積率などの画像記録信号へ、画像の記録位置を考慮して色変換することにより、色変換と面内均一性の補正を同時に実現している。
【０００６】
一方、特許文献１に記載の技術では、面内均一性の補正用のＤＬＵＴ（Direct Lookup Table）の変換特性を決定するために用いる、画像形成装置の画像記録信号と画像記録位置座標信号を入力として、Ｌ*ａ*ｂ*などの測色値を出力とする関数（以下、プリンタモデルという。）にニューラルネットワークを用いている。
【０００７】
ニューラルネットワークを用いた画像形成装置のプリンタモデル（ニューラルネットワーク型のプリンタモデル）としては、例えば、非特許文献１が知られている。
【０００８】
非特許文献１においては、入力を画像形成装置の画像記録信号ＹＭＣＫ、出力をＬ*ａ*ｂ*とするプリンタモデルとして４層の階層型ニューラルネットワークを用いて、教師データに通常のカラーマネージメントシステム（以下、ＣＭＳという。）で用いられるＩＴ８／７．３の９２８色票を用いた場合に、中間層の細胞数を１０個とすることにより、教師データと予測値の平均色差が１程度となり、良好な色予測精度が得られることが示されている。
【特許文献１】特開２００２−１３５６１０号公報
【非特許文献１】村井和昌、“フレキシブルＵＣＲによる高精度色変換〜ニューラルネットワークによる高精度プリンタモデル”、JapanHardCopy‘９４論文集、Ｐ１８１−１８４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、電子写真方式の画像形成装置における主走査方向の面内均一性を補正するために、プリンタモデルの入力を画像形成装置の画像記録信号ＣＭＹと主走査方向における画像記録位置信号ｘとして、出力をＬ*ａ*ｂ*とした場合に、非特許文献１における中間層の細胞数１０個の４層ニューラルネットワークを用いて、面内均一性の補正用ＤＬＵＴの変換特性を決定し、電子写真方式の画像形成装置の面内均一性を補正したところ、用紙全面に同じ色を出力した場合に、用紙上の位置による色差を認識することができ、良好な面内均一性の補正を行うことができないことが判明した。
【００１０】
本発明は、上記問題を解決すべく成されたもので、プリンタモデルによる予測誤差を削減して良好な面内均一性の補正を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために請求項１に記載の画像処理装置は、第１の色信号を画像形成装置に起因する面内の色変動を補正した第２の色信号に変換する演算手段を備えた画像処理装置であって、画像形成装置で出力した色票の画像記録信号及び画像記録位置座標を入力格子点とし、前記色票の測色値を出力格子点としたルックアップテーブルをプリンタモデルとして用いて、前記演算手段の変換特性を決定したことを特徴としている。
【００１２】
請求項１に記載の発明によれば、演算手段では、第１の色信号を画像形成装置に起因する面内の色変動を補正した第２の色信号に変換する。この時、演算手段の変換特性は、画像形成装置で出力した色票の画像記録信号及び画像記録位置座標を入力格子点とし、色票の測色値を出力を出力格子点としたルックアップテーブルをプリンタモデルとして用いて決定する。これによって、画像形成装置における階調特性や多重転写特性などの非線形性を考慮して、画像形成装置に起因する面内の色変動を補正することができる。
【００１３】
ところで、ニューラルネットワーク型のプリンタモデルでは、ニューラルネットワークによる色予測誤差を有しており、用紙全面に同じ色を出力した場合における、用紙上の位置による色差の最大値は、ニューラルネットワークの最大色差の２倍となってしまう。
【００１４】
これに対して請求項１に記載の発明では、画像形成装置で出力した色票の画像記録信号及び画像記録位置座標を入力格子点として、色票の測色値を出力を出力格子点としたルックアップテーブルをプリンタモデルとして用いることで、ルックアップテーブルの格子点上の入出力値では予測誤差が発生しない。
【００１５】
すなわち、ルックアップテーブル型のプリンタモデルを用いて演算手段の変換特性を決定することで、プリンタモデルによる予測誤差のない良好な面内均一性の補正を行うことことができる。
【００１６】
なお、ルックアップテーブルは、請求項２に記載の発明のように、入力格子点の格子点間の測色値を補間により予測するようにしてもよい。
【００１７】
また、演算手段は、請求項３に記載の発明のように、プリンタモデルにより決定した変換ルックアップテーブルで構成するようにしてもよい。これによって、面内均一性の補正処理を高速かつ高精度に実現することが可能となる。
【００１８】
なお、請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の発明は、請求項４に記載の発明のように、画像形成装置の画像記録位置に対する測色値の関係に基づいて、演算手段の変換特性を修正する修正手段を更に備えるようにしてもよい。このように修正手段を更に備えることによって、画像形成装置の経時的な変化や感光体などの像担持体の交換により変化した画像形成装置の面内均一性を補正することが可能となる。
【００１９】
請求項５に記載の画像処理方法は、第１の色信号を画像形成装置に起因する面内の色変動を補正した第２の色信号に変換する演算ステップを含む画像処理方法であって、画像形成装置で出力した色票の画像記録信号及び画像記録位置座標を入力格子点とし、前記色票の測色値を出力格子点としたルックアップテーブルをプリンタモデルとして用いて、前記演算ステップの変換特性を決定したことを特徴としている。
【００２０】
請求項５に記載の発明によれば、演算ステップでは、第１の色信号を画像形成装置に起因する面内の色変動を補正した第２の色信号に変換する。この時、演算ステップの変換特性は、画像形成装置で出力した色票の画像記録信号及び画像記録位置座標を入力格子点とし、色票の測色値を出力を出力格子点としたルックアップテーブルをプリンタモデルとして用いて決定する。これによって、画像形成装置における階調特性や多重転写特性などの非線形性を考慮して、画像形成装置に起因する面内の色変動を補正することができる。
【００２１】
ところで、ニューラルネットワーク型のプリンタモデルでは、ニューラルネットワークによる色予測誤差を有しており、用紙全面に同じ色を出力した場合における、用紙上の位置による色差の最大値は、ニューラルネットワークの最大色差の２倍となってしまう。
【００２２】
これに対して請求項５に記載の発明では、画像形成装置で出力した色票の画像記録信号及び画像記録位置座標を入力格子点として、色票の測色値を出力を出力格子点としたルックアップテーブルをプリンタモデルとして用いることで、ルックアップテーブルの格子点上の入出力値では予測誤差が発生しない。
【００２３】
すなわち、ルックアップテーブル型のプリンタモデルを用いて演算ステップの変換特性を決定することで、プリンタモデルによる予測誤差のない良好な面内均一性の補正を行うことことができる。
【００２４】
なお、ルックアップテーブルは、請求項６に記載の発明のように、入力格子点の格子点間の測色値を補間により予測するようにしてもよい。
【００２５】
また、演算ステップは、請求項７に記載の発明のように、プリンタモデルにより決定した変換ルックアップテーブルを用いるようにしてもよい。これによって、面内均一性の補正処理を高速かつ高精度に実現することが可能となる。
【００２６】
なお、請求項５乃至請求項７の何れか１項に記載の発明は、請求項８に記載の発明のように、画像形成装置の画像記録位置に対する測色値の関係に基づいて、演算ステップの変換特性を修正する修正ステップを更に含むようにしてもよい。このように修正ステップを更に含むことによって、画像形成装置の経時的な変化や感光体などの像担持体の交換により変化した画像形成装置の面内均一性を補正することが可能となる。
【００２７】
また、請求項５乃至請求項８の何れか１項に記載の画像処理方法は、請求項９に記載の発明のように、コンピュータに実行させる画像処理プログラムとしてもよい。そして、当該画像処理プログラムは、請求項１０に記載の発明のように、コンピュータ読取可能な記憶媒体に記憶するようにしてもよい。
【発明の効果】
【００２８】
以上説明したように本発明によれば、画像形成装置で出力した色票の画像記録信号及び画像記録位置座標を入力格子点とし、前記色票の測色値を出力格子点としたルックアップテーブルをプリンタモデルとして用いて、第１の色信号を画像形成装置に起因する面内の色変動を補正した第２の色信号に変換する際の変換特性を決定することで、プリンタモデルによる予測誤差を削減して良好な面内均一性の補正を行うことができる、という効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態の一例を詳細に説明する。
【００３０】
図１に示すように、画像入力装置１２からは、Ｌ*ａ*ｂ*色信号及び画像形成装置における主走査方向の画像記録位置座標信号ｘが画像処理装置１０に入力され、画像処理装置１０によって後述する処理を行った後に、画像形成装置１６に画像記録信号が出力される。なお、画像形成装置１６は電子写真方式の画像形成装置を適用することができる。例えば、レーザ光を感光体ドラムに走査することで主走査を行い、感光体ドラムの回転によって副走査を行う画像形成装置を適用することができる。
【００３１】
画像処理装置１０は、画像形成装置１６における面内均一性を補正した画像記録信号を画像形成装置１６に出力する。詳細には、画像処理装置１０は、４次元ＤＬＵＴ処理部２０及び補正パラメータ修正部２２で構成されている。
【００３２】
４次元ＤＬＵＴ処理部２０は、画像入力装置１２から入力されるＬ*ａ*ｂ*色信号と、画像記録位置座標信号ｘを入力として、画像形成装置１６における主走査方向の面内均一性（画像形成装置１６に起因する面内の色変動）を補正した画像記録信号であるＣＭＹ網点面積率を画像形成装置１６に出力する。
【００３３】
補正パラメータ修正部２２は、画像形成装置１６の経時的な変化や感光体などの像担持体の交換などにより画像形成装置１６の面内均一性が変化した場合に、４次元ＤＬＵＴ処理部２０の変換パラメータを修正する。
【００３４】
４次元ＤＬＵＴ処理部２０は、詳細には、本願出願人によって提案されている上述の特許文献１（特開２００２−１３５６１０号公報）に記載の技術を適用することができる。
【００３５】
具体的には、４次元ＤＬＵＴ処理部２０は、画像入力装置１２から入力される色空間信号Ｌ*ａ*ｂ*と主走査方向における画像記録位置座標信号ｘに基づいて、４次元の補間演算処理を行って、画像記録信号ＣＭＹを明度線形信号Ｃ’ Ｍ’Ｙ ’に変換して、カラー階調補正を行う。カラー階調補正では、それぞれの色成分毎に設けられた１次元ＬＵＴを用いて、４次元ＤＬＵＴ処理された明度線形信号Ｃ’ Ｍ’Ｙ ’から画像形成装置１６の画像記録信号ＣＭＹに変換する。なお、本実施の形態の４次元ＤＬＵＴ処理部２０は、上述の４次元ＤＬＵＴ処理とカラー階調補正を４次元ＤＬＵＴを用いて直接求める例として示す。
【００３６】
また、補正パラメータ修正部２２も、詳細には、本願出願人によって提案されている特許文献１に記載の技術を適用することができる。
【００３７】
具体的には、まず、画像形成装置１６で、画像記録信号ＣＭＹの任意の値に対するパッチを出力し、色彩計により出力したパッチの測色値Ｌ*ａ*ｂ*を測定する。
【００３８】
そして、それぞれのパッチの測色Ｌ*ａ*ｂ*の測定結果、画像記録信号ＣＭＹ、主走査方向における画像記録位置座標信号ｘより、（Ｃ、Ｍ、Ｙ、ｘ）と（Ｌ*、ａ*、ｂ*）の対応表を作成し、当該対応表から（Ｃ、Ｍ、Ｙ、ｘ）を入力として（Ｌ*、ａ*、ｂ*）を出力する次式で示される４入力３出力の関数を作成する。
【００３９】
（Ｌ*、ａ*、ｂ*）＝ｇ（Ｃ、Ｍ、Ｙ、ｘ）  ・・・（１）
そして、４次元ＤＬＵＴ処理部２０の入力アドレス値（Ｌ*、ａ*、ｂ*、ｘ）を入力として、（１）式を数値解法で解くことにより、測色的に一致する画像記録信号Ｃ、Ｍ、Ｙを設定し、４次元ＤＬＵＴ処理部２０の演算パラメータの設定を行うことができる。
【００４０】
（１）式は、例えば、４入力３出力のニューラルネットワークを使用して、（Ｃ、Ｍ、Ｙ、ｘ）と（Ｌ*、ａ*、ｂ*）の対応表を教師データとして、バックプロパゲーションにより学習を行うことによって決定するようにしてもよいし、４入力３出力の非線形関数を記述できるものを用いて決定するようにしてもよい。
【００４１】
ところで、４次元ＤＬＵＴ処理部２０の変換特性を決定するためのプリンタモデルとして、ニューラルネットワークを用いて変換特定を決定することができるが、ニューラルネットワーク型のプリンタモデルでは色予測誤差を含んでいる。
【００４２】
図３は、図２のニューラルネットワークで中間層の細胞数を変化させた場合の、教師データと予測値の平均色差及び最大色差を電子写真方式の画像形成装置を用いて評価した結果である。なお、図３における教師データは画像記録信号ＣＭＹをそれぞれ７分割、主走査方向位置座標ｘを２８分割した場合における、全ての色の組み合わせとなる７3×２８＝９６０４色票を用いた。
【００４３】
図３から分かるように、平均色差に関しては中間層の細胞数を１０個以上とすることにより１以下となっており、従来技術で説明した非特許文献１と同様の結果を得ることができるが、非特許文献１で述べられていない最大色差に関しては、中間層の細胞数を１０個の場合で４程度と平均色差に比べて非常に大きな値となっていることが分かる。
【００４４】
本願の発明者の検討の結果、通常のＣＭＳでは数多くの色が用いられた絵柄全体の色差を人間が知覚するためには、平均色差が人間の視覚特性における許容範囲（以下、許容色差という。）となっていれば十分であるが、面内均一性の補正に関しては、用紙全面に同じ色を出力した場合における、用紙上の位置による色差を人間が知覚するため、最大色差を許容色差に考慮して中間層の細胞数を設定する必要があることが明らかになった。
【００４５】
図４は、最大色差を許容色差に考慮してニューラルネットワークの中間層の細胞数を設定する必要があることを説明するための図である。図４において、横軸は主走査方向の画像記録位置座標ｘであり、縦軸は画像記録位置座標ｘにおける測色値Ｌ*ａ*ｂ*のうちの明度Ｌ*を示している。また、図４において実線は画像記録位置座標全域に入力色信号Ｌｔが入力された場合に、プリンタモデルｆを用いて面内均一性の補正を行った結果であり、一点波線は本来再現されるべき理想値Ｌｔを示している。
【００４６】
プリンタモデルｆはニューラルネットワークによる色予測誤差を有しているため、画像記録位置座標Ａ及びＢにおける理想値Ｌｔと補正値との誤差ΔＬの最大値はニューラルネットワークの最大色差に相当することになる。色予測誤差により発生する補正誤差ΔＬは、理想値Ｌｔに対して＋側（Ａ点）及び−側（Ｂ点）に出現する場合が考えられるので、用紙全面に同じ色を出力した場合における、用紙上の位置による色差の最大値は、図４におけるＡ点とＢ点の色差となり、最大色差の２倍（２ΔＬ）となることが分かる。従って、最大色差の２倍が許容色差より小さくなれば、画像形成装置１６の面内均一性は人間の視覚特性上問題ないレベルまで改善されることなる。
【００４７】
しかしながら、図３から分かるように、ニューラルネットワークの中間層の細胞数を増加させても最大色差の低減量は極僅かであり、中間層の細胞数を４０個まで増やしても、最大色差は２．５程度残ってしまう。一般的に並置隣接比較の場合における知覚限界色差は１．２程度と言われており、中間層の細胞数が４０個の場合でも最大色差の２倍は、色差５程度になってしまい、色差が容易に知覚されてしまう。ニューラルネットワークの色予測精度は中間層の細胞数を増加させることにより向上することが知られているが、中間層の細胞数を増加させると演算時間の増加と過学習による問題が発生するため、ニューラルネットワークの最大色差を知覚限界色差以下に低減するのは実用上困難である。
【００４８】
そこで、本実施の形態では、４次元ＤＬＵＴ処理部２０の変換特性を決定するためにＤＬＵＴ型のプリンタモデルを用いている。
【００４９】
図５は、ニューラルネットワーク型のプリンタモデルによる予測値、ＤＬＵＴ型のプリンタモデルによる予測値、及び実測値を示す図である。横軸は主走査方向における画像記録位置座標ｘを示し、縦軸は画像記録位置座標ｘにおける測色値のうちＬ*ａ*ｂ*のうちの明度Ｌ*を示す。また、図５において白丸は教師データとなる実測値を示し、波線はニューラルネットワーク型のプリンタモデルによる予測値、実線はＤＬＵＴ型のプリンタモデルによる予測値を示す。
【００５０】
ニューラルネットワーク型のプリンタモデルでは、実測値と予測値との間の誤差（以下、予測誤差という。）を教師データ全体において最小化するように変換特性を決定するが、予測値と実測値とが一致することは保証されておらず、図５に示すように、実測値における予測誤差が発生することは避けられない。
【００５１】
従来のＣＭＳにおいては画像形成装置１６の面内における色の不均一性が測定ノイズとして教師データに含まれるため、この特性の方が測定ノイズの影響を受けにくかった。しかしながら、面内均一性の補正処理用のプリンタモデルでは、面内における色の変動を含めてモデル化するため、面内均一性による測定ノイズは原理上発生しない。また、図４に示すようにプリンタモデルの予測誤差が面内均一性の補正精度に影響を与えるため、プリンタモデルの予測値が実測値に一致するような変換特性とすることにより、プリンタモデルの予測誤差を零にすることができ、面内均一性の補正誤差も零にすることが可能となる。
【００５２】
図２は、本発明の実施の形態に係わる画像処理装置１６における４次元ＤＬＵＴ処理部２０の変換パラメータ（変換特性）を決定するためのプリンタモデルとして用いるＤＬＵＴを示す図である。図２では、画像記録信号ＣＭＹと主走査方向の画像記録位置座標信号ｘを入力として、測色値Ｌ*ａ*ｂ*を出力する４入力３出力の４次元ＤＬＵＴ２０Ａを示す。
【００５３】
図２に示す４入力３出力ＤＬＵＴ２０Ａは、図３で用いた教師データをＤＬＵＴの格子点データとして（画像記録信号及び画像記録位置座標を入力格子点、測色値を出力格子点として）、各格子点間は超立方体補間等の公知の４次元線形補間方法を用いることにより、ＤＬＵＴ型のプリンタモデルを実現することができる。
【００５４】
このような４入力３出力ＤＬＵＴ２０Ａを用いたＤＬＵＴ型のプリンタモデルでは、教師データを格子点に設定するため、図５に示すように、実測値における予測誤差は原理上発生しないので、ＤＬＵＴ型のプリンタモデルでは平均色差だけではなく、最大色差も零にすることが可能となる。図４における補正処理後の結果は理想値Ｌｔに一致させることができ、人間が面内における色差を全く知覚することができないようになる。
【００５５】
図６は、本発明の実施の形態に係わる画像処理装置１０における４次元ＤＬＵＴ処理部２０の変換パラメータの決定方法の流れを示すフローチャートである。
【００５６】
まず、Ｓ１００では、画像形成装置１６の画像記録信号ＣＭＹと主走査方向の画像記録位置座標信号ｘの任意の組み合わせに対する色票を画像形成装置１６で出力し、その測色値Ｌ*ａ*ｂ*を市販の測色計で測定する。
【００５７】
次に、Ｓ１０２では、画像記録信号ＣＭＹ及び画像記録位置座標信号ｘと測色値Ｌ*ａ*ｂ*のデータセットを上述の４次元ＤＬＵＴ型のプリンタモデルの格子点に設定する。
【００５８】
Ｓ１０４では、４次元ＤＬＵＴ処理部２０の入力アドレス値Ｌ*ａ*ｂ*に対して、面内均一性を補正した画像記録信号ＣＭＹを、Ｓ１０２で決定した４次元ＤＬＵＴ型のプリンタモデルを数値的に解くことにより決定する。
【００５９】
そして、Ｓ１０６では、Ｓ１０４で得られた画像記録信号ＣＭＹを４次元ＤＬＵＴ処理部２０の４次元ＤＬＵＴ２０Ａの格子点に設定する。
【００６０】
なお、ニューラルネットワークの数値解法等は、シンプレックス法等を用いることができる。
【００６１】
このように、本実施の形態に係わる画像処理装置１０の４次元ＤＬＵＴ処理部２０の変換パラメータをＤＬＵＴ型のプリンタモデルを用いて決定することで、上述したように、面内均一性の補正誤差が零となり、用紙全面に同じ色を出力した場合に、面内における色差を人間が知覚できないようにすることができる。
【００６２】
また、ニューラルネットワーク型のプリンタモデルに比べて、ＤＬＵＴ型のプリンタモデルでは、学習に必要な演算時間が不要な上、演算量もニューラルネットワーク型のプリンタモデルよりも少なくでき、面内均一性の補正用の変換パラメータを高速に決定することができる。
【００６３】
さらに、本実施の形態では、特許文献１に記載の技術と同様に、画像形成装置１６における階調特性や多重転写特性などの非線形性を考慮することができるので、画像形成装置１６の面内均一性を大幅に向上させることができる。特に電子写真方式の画像形成装置１６においては、階調特性や多重転写特性に関する非線形性が高いので、本実施の形態による面内均一性の向上効果は非常に高い。また、補正パラメータ修正部２２によって補正特性を修正することにより、画像形成装置１６の経時的な変化や感光体などの像担持体の交換などにより画像形成装置１６の面内均一性が変化した場合にも高精度な面内均一性の補正を実現することができる。
【００６４】
また、上記の実施の形態において、ＤＬＵＴ型のプリンタモデルの入力は画像形成装置１６の画像記録信号ＣＭＹと主走査方向の画像記録位置座標信号ｘであるが、入力信号の組み合わせはこれに限るものではなく、例えば、特許文献１に記載の技術に記載されたような組み合わせを適用することができる。
【００６５】
また、上記の実施の形態に係わる画像処理装置１０の機能の一部または全部は、コンピュータにより実行可能なプログラムによって実現することができる。また、図７に示すように、プログラム３０は、コンピュータ３２によって読取可能な各種記録媒体３４に記憶することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本発明の実施の形態に係わる画像処理装置を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態に係わる画像処理装置における４次元ＤＬＵＴ処理部の変換特性を決定するためのプリンタモデルとして用いるＤＬＵＴを示す図である。
【図３】図２のニューラルネットワークで中間層の細胞数を変化させた場合の、教師データと予測値の平均色差及び最大色差を電子写真方式の画像形成装置を用いて評価した結果を示すグラフである。
【図４】最大色差を許容色差に考慮してニューラルネットワークの中間層の細胞数を設定する必要があることを説明するための図である。
【図５】ニューラルネットワーク型のプリンタモデルによる予測値、ＤＬＵＴ型のプリンタモデルによる予測値、及び実測値を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態に係わる画像処理装置における４次元ＤＬＵＴ処理部の変換パラメータの決定方法の流れを示すフローチャートである。
【図７】コンピュータによって読取可能な各種記録媒体に画像処理装置の機能の一部または全部を実行するプログラムを記憶する一例を示す図である。
【符号の説明】
【００６７】
１０    画像処理装置
１２    画像入力装置
１６    画像形成装置
２０    ４次元ＤＬＵＴ処理部
２２    補正パラメータ修正部
３０    プログラム
３２    コンピュータ
３４    各種記憶媒体
【図１】
2006345437.tif 000003
【図２】
2006345437.tif 000004
【図３】
2006345437.tif 000005
【図４】
2006345437.tif 000006
【図５】
2006345437.tif 000007
【図６】
2006345437.tif 000008
【図７】
2006345437.tif 000009