(57)【要約】【課題】複数色を重ね合わせて構成された印刷画像のムラを抑制する。【解決手段】第１色空間（例えばＲＧＢ色空間）の所定座標に位置する複数の基準色のそれぞれについて、画素列ごとに、第１色空間での補正量を示す補正ベクトルが対応付けられている。色変換処理の前の第１色空間の第１階調値（例えば２５６階調値）の画像データの各画素データに対して、その画素の属する画素列に対応付けられている補正ベクトルであって、第１色空間において画素データの示す座標を囲む位置の前記基準色に対応付けられている補正ベクトルに基づいて、補正処理が行われる。補正処理が行われた画素データから構成された画像データに対して、色変換処理及びハーフトーン処理が行われる。【選択図】図２１
2011201077.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定方向に並ぶ複数の画素からなる画素列が複数並んで構成された第１色空間の画像データであって、印刷装置が表現可能な階調よりも多階調の第１階調値の画像データを、前記印刷装置のインク色に対応する第２色空間の前記第１階調値の画像データに変換する色変換処理を行うことと、
前記色変換処理後の前記第１階調値の画像データを、前記印刷装置が表現可能な階調である第２階調値の画像データに変換するハーフトーン処理を行うことと、
前記ハーフトーン処理後の画像データの前記画素列における複数の画素データに基づいて媒体にドット列を形成させることによって、前記画像データに基づいて前記印刷装置に複数のドット列を並べて形成させて媒体に印刷画像を形成させることと
を有する印刷方法であって、
前記第１色空間の所定座標に位置する複数の基準色のそれぞれについて、画素列ごとに、前記第１色空間での補正量を示す補正ベクトルが対応付けられており、
前記色変換処理の前の前記第１色空間の前記第１階調値の画像データの各画素データに対して、その画素の属する前記画素列に対応付けられている前記補正ベクトルであって、前記第１色空間において画素データの示す座標を囲む位置の前記基準色に対応付けられている前記補正ベクトルに基づいて、補正処理が行われ、
前記補正処理が行われた前記画素データから構成された画像データに対して、前記色変換処理及び前記ハーフトーン処理が行われる
ことを特徴とする印刷方法。
【請求項２】
請求項１に記載の印刷方法であって、
前記複数の基準色にそれぞれ対応する複数の補正用パターンからなるテストパターンの前記第１色空間の前記第１階調値の画像データに基づいて、媒体に前記テストパターンの印刷画像を形成し、
前記テストパターンの印刷画像を読み取ることによって、前記第１色空間の読取画像データを取得し、
前記読取画像データに基づいて、前記複数の基準色のそれぞれについて画素列ごとに前記補正ベクトルを取得する
ことを特徴とする印刷方法。
【請求項３】
請求項２に記載の印刷方法であって、
前記読取画像データに基づいて、前記複数の基準色のそれぞれについて画素列ごとに前記補正ベクトルを算出する際に、
前記読取画像データに基づいて、前記複数の基準色のそれぞれについて、画素列ごとに前記第１色空間の出力階調値を算出し、
前記出力階調値に基づいて、前記基準色に対応する入力階調値が単位量にて変化したときの出力階調値の変化量を算出し、
前記変化量に基づいて、前記入力階調値に対する前記出力階調値が目標値になるような前記入力階調値に対する補正量を前記補正ベクトルとして算出する
ことを特徴とする印刷方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の印刷方法であって、
前記インク色のそれぞれについて、画素列ごとに補正値が対応付けられており、
前記色変換処理後の前記第２色空間の前記第１階調値の画像データの各画素データを、その画素の属する前記画素列に対応付けられている前記補正値に基づいて前記インク色ごとに単色補正処理を行い、
前記単色補正処理後の前記第２色空間の前記第１階調値の画像データに対して前記ハーフトーン処理が行われる
ことを特徴とする印刷方法。
【請求項５】
請求項４に記載の印刷方法であって、
（Ａ）前記補正ベクトルを取得する前に、
前記インク色にそれぞれ対応する複数の補正用パターンからなる単色補正処理用のテストパターンを媒体に印刷し、
前記単色補正処理用のテストパターンの印刷画像を読み取ることによって、読取画像データを取得し、
前記単色補正処理用のテストパターンの前記読取データに基づいて、画素列ごとの濃度を算出し、
前記画素列ごとの前記濃度に基づいて、単色補正処理用の前記補正値を取得し、
（Ｂ）前記単色補正用の前記補正値を取得した後、
前記複数の基準色にそれぞれ対応する複数の補正用パターンからなるテストパターンの前記第１色空間の前記第１階調値の画像データに対して、前記色変換処理、前記単色補正処理及びハーフトーン処理を行い、媒体に前記テストパターンの印刷画像を形成し、
前記テストパターンの印刷画像を読み取ることによって、前記第１色空間の読取画像データを取得し、
前記読取画像データに基づいて、前記補正ベクトルを取得し、
（Ｃ）前記補正ベクトルを取得した後、
印刷すべき画像の前記第１色空間の第１階調値の画像データに対して、前記補正ベクトルに基づいて前記補正処理を行い、
前記補正処理が行われた前記画素データから構成された画像データに対して、前記色変換処理及び前記ハーフトーン処理を行う
ことを特徴とする印刷方法。
【請求項６】
印刷装置を制御する印刷制御装置に、
所定方向に並ぶ複数の画素からなる画素列が複数並んで構成された第１色空間の画像データであって、前記印刷装置が表現可能な階調よりも多階調の第１階調値の画像データを、前記印刷装置のインク色に対応する第２色空間の前記第１階調値の画像データに変換する色変換処理を行う機能と、
前記色変換処理後の前記第１階調値の画像データを、前記印刷装置が表現可能な階調である第２階調値の画像データに変換するハーフトーン処理を行う機能と、
前記ハーフトーン処理後の画像データの前記画素列における複数の画素データに基づいて媒体にドット列を形成させることによって、前記画像データに基づいて前記印刷装置に複数のドット列を並べて形成させて媒体に印刷画像を形成させる機能と
を実現させるプログラムであって、
前記第１色空間の所定座標に位置する複数の基準色のそれぞれについて、画素列ごとに、前記第１色空間での補正量を示す補正ベクトルが対応付けられており、
前記色変換処理の前の前記第１色空間の前記第１階調値の画像データの各画素データに対して、その画素の属する前記画素列に対応付けられている前記補正ベクトルであって、前記第１色空間において画素データの示す座標を囲む位置の前記基準色に対応付けられている前記補正ベクトルに基づいて、補正処理が行われ、
前記補正処理が行われた前記画素データから構成された画像データに対して、前記色変換処理及び前記ハーフトーン処理が行われる
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、印刷装置及び印刷方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
多数のノズルを配列させたヘッドからインクを吐出して、媒体（紙・布・ＯＨＰ用紙など）に印刷を行うインクジェット方式の印刷装置が知られている。このような印刷装置としては、固定されたヘッドに対して媒体を移動させるラインプリンターや、ヘッドを移動させてインクを吐出させる動作と媒体を搬送する動作を交互に繰り返すシリアルプリンターなどが知られている。また、ヘッドからインクを吐出する方式として、ピエゾ素子などの圧電素子を用いた圧電方式や、気泡を発生させるヒーターを用いたサーマル方式などが知られている。
【０００３】
インクジェット方式の印刷装置では、媒体に着弾したインクによって媒体上にドットを形成して、多数のドットから構成された画像（印刷画像）を媒体上に印刷する。ここで、印刷画像にスジ状の濃度ムラが生じることがある。この濃度ムラは、印刷画像を構成する多数のドット列がヘッドの製造誤差の影響で理想通りに形成されず、ドットの大小によってドット列ごとに濃淡ができたり、ドット列がズレて形成されたりすることが原因と考えられている。  
このような濃度ムラを抑制するため、例えば特許文献１の濃度ムラ補正技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２０５６９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１では、インク色と同じ色空間（シアン・マゼンタ・イエロー・ブラック）の各色の画像の濃度ムラをそれぞれ補正している。そして、インク色と同じ色空間の各色の濃度ムラ（単色ムラ）を抑制できれば、これらの色を重ね合わせて構成された印刷画像の濃度ムラを抑制できることを想定している。  
しかし、インク色と同じ色空間の各色の画像の濃度ムラをそれぞれ補正しても、複数色を重ね合わせて構成された印刷画像にムラ（混色ムラ）が生じることがある。  
本発明は、複数色を重ね合わせて構成された印刷画像のムラを抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の目的を達成するための主たる発明は、所定方向に並ぶ複数の画素からなる画素列が複数並んで構成された第１色空間の画像データであって、印刷装置が表現可能な階調よりも多階調の第１階調値の画像データを、前記印刷装置のインク色に対応する第２色空間の前記第１階調値の画像データに変換する色変換処理を行うことと、前記色変換処理後の前記第１階調値の画像データを、前記印刷装置が表現可能な階調である第２階調値の画像データに変換するハーフトーン処理を行うことと、前記ハーフトーン処理後の画像データの前記画素列における複数の画素データに基づいて媒体にドット列を形成させることによって、前記画像データに基づいて前記印刷装置に複数のドット列を並べて形成させて媒体に印刷画像を形成させることとを有する印刷方法であって、前記第１色空間の所定座標に位置する複数の基準色のそれぞれについて、画素列ごとに、前記第１色空間での補正量を示す補正ベクトルが対応付けられており、前記色変換処理の前の前記第１色空間の前記第１階調値の画像データの各画素データに対して、その画素の属する前記画素列に対応付けられている前記補正ベクトルであって、前記第１色空間において画素データの示す座標を囲む位置の前記基準色に対応付けられている前記補正ベクトルに基づいて、補正処理が行われ、前記補正処理が行われた前記画素データから構成された画像データに対して、前記色変換処理及び前記ハーフトーン処理が行われることを特徴とする印刷方法である。
【０００７】
本発明の他の特徴については、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】用語の説明図である。
【図２】本実施形態のラインプリンター１の全体構成のブロック図である。
【図３】本実施形態のプリンター１の全体構成の概略図である。
【図４】シアンヘッド群４１Ｃの下面における複数のヘッドの配列の説明図である。
【図５】シアンヘッド群４１Ｃのノズル配置とドット形成の様子の説明図である。
【図６】図６Ａは、第１参考例のプリンタードライバーの処理の説明図である。図６Ｂは、第２参考例の単色ムラ補正処理の説明図である。図６Ｃは、混色ムラ補正処理の説明図である。
【図７】図７Ａ〜図７Ｃは、プリンター１が単色ムラ補正値（又は混色ムラ補正値）を取得するまでの様子の説明図である。
【図８】単色ムラ補正値の取得処理のフロー図である。
【図９】シアンの単色ムラ補正値を取得するためのテストパターンのＣ画像データの説明図である。
【図１０】読取画像データの説明図である。
【図１１】各画素列の輝度の算出の様子の説明図である。
【図１２】図１２Ａ及び図１２Ｂは、階調値Ｃｂに対する第ｊ画素列の単色ムラ補正値Ｃｂ_ｊの説明図である。
【図１３】単色ムラ補正値テーブルの説明図である。
【図１４】画素データの階調値に対する単色ムラ補正処理の説明図である。
【図１５】混色ムラの原因の説明図である。
【図１６】混色ムラ補正値の取得処理のフロー図である。
【図１７】テストパターンの各補正用パターンの階調値をＲＧＢ色空間の座標で示した図である。
【図１８】図１８Ａは、混色ムラ補正値を取得するためのテストパターンの画像データの説明図である。図１８Ｂは、テストパターンの２７個の補正用パターンの階調値を示す表である。図１８Ｃは、第ｊ画素列の出力ＲＧＢ値の説明図である。
【図１９】単位ベクトルの算出方法の説明図である。
【図２０】格子点Ｐｉの補正ベクトルの説明図である。
【図２１】混色ムラ補正処理のフロー図である。
【図２２】重み係数の説明図である。
【図２３】２つの補正処理を併用させた画像処理部の説明図である。上段は、第２参考例の単色ムラ補正処理が可能なプリンタードライバーの説明図である。中段は、混色ムラ補正値取得処理の説明図である。下段は、混色ムラ補正処理の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも、以下の事項が明らかとなる。
【００１０】
所定方向に並ぶ複数の画素からなる画素列が複数並んで構成された第１色空間の画像データであって、印刷装置が表現可能な階調よりも多階調の第１階調値の画像データを、前記印刷装置のインク色に対応する第２色空間の前記第１階調値の画像データに変換する色変換処理を行うことと、前記色変換処理後の前記第１階調値の画像データを、前記印刷装置が表現可能な階調である第２階調値の画像データに変換するハーフトーン処理を行うことと、前記ハーフトーン処理後の画像データの前記画素列における複数の画素データに基づいて媒体にドット列を形成させることによって、前記画像データに基づいて前記印刷装置に複数のドット列を並べて形成させて媒体に印刷画像を形成させることとを有する印刷方法であって、前記第１色空間の所定座標に位置する複数の基準色のそれぞれについて、画素列ごとに、前記第１色空間での補正量を示す補正ベクトルが対応付けられており、前記色変換処理の前の前記第１色空間の前記第１階調値の画像データの各画素データに対して、その画素の属する前記画素列に対応付けられている前記補正ベクトルであって、前記第１色空間において画素データの示す座標を囲む位置の前記基準色に対応付けられている前記補正ベクトルに基づいて、補正処理が行われ、前記補正処理が行われた前記画素データから構成された画像データに対して、前記色変換処理及び前記ハーフトーン処理が行われることを特徴とする印刷方法が明らかになる。  
このような印刷方法によれば、複数インク色を重ね合わせて構成される印刷画像のムラを抑制することができる。
【００１１】
前記複数の基準色にそれぞれ対応する複数の補正用パターンからなるテストパターンの前記第１色空間の前記第１階調値の画像データに基づいて、媒体に前記テストパターンの印刷画像を形成し、前記テストパターンの印刷画像を読み取ることによって、前記第１色空間の読取画像データを取得し、前記読取画像データに基づいて、前記複数の基準色のそれぞれについて画素列ごとに前記補正ベクトルを取得することが望ましい。これにより、補正ベクトルを取得できる。
【００１２】
前記読取画像データに基づいて、前記複数の基準色のそれぞれについて画素列ごとに前記補正ベクトルを算出する際に、前記読取画像データに基づいて、前記複数の基準色のそれぞれについて、画素列ごとに前記第１色空間の出力階調値を算出し、前記出力階調値に基づいて、前記基準色に対応する入力階調値が単位量にて変化したときの出力階調値の変化量を算出し、前記変化量に基づいて、前記入力階調値に対する前記出力階調値が目標値になるような前記入力階調値に対する補正量を前記補正ベクトルとして算出することが望ましい。これにより、補正ベクトルを算出できる。
【００１３】
前記インク色のそれぞれについて、画素列ごとに補正値が対応付けられており、前記色変換処理後の前記第２色空間の前記第１階調値の画像データの各画素データを、その画素の属する前記画素列に対応付けられている前記補正値に基づいて前記インク色ごとに単色補正処理を行い、前記単色補正処理後の前記第２色空間の前記第１階調値の画像データに対して前記ハーフトーン処理が行われることが望ましい。単色ムラと混色ムラを別々の補正できる。
【００１４】
（Ａ）前記補正ベクトルを取得する前に、前記インク色にそれぞれ対応する複数の補正用パターンからなる単色補正処理用のテストパターンを媒体に印刷し、前記単色補正処理用のテストパターンの印刷画像を読み取ることによって、読取画像データを取得し、前記単色補正処理用のテストパターンの前記読取データに基づいて、画素列ごとの濃度を算出し、前記画素列ごとの前記濃度に基づいて、単色補正処理用の前記補正値を取得し、（Ｂ）前記単色補正用の前記補正値を取得した後、前記複数の基準色にそれぞれ対応する複数の補正用パターンからなるテストパターンの前記第１色空間の前記第１階調値の画像データに対して、前記色変換処理、前記単色補正処理及びハーフトーン処理を行い、媒体に前記テストパターンの印刷画像を形成し、前記テストパターンの印刷画像を読み取ることによって、前記第１色空間の読取画像データを取得し、前記読取画像データに基づいて、前記補正ベクトルを取得し、（Ｃ）前記補正ベクトルを取得した後、印刷すべき画像の前記第１色空間の第１階調値の画像データに対して、前記補正ベクトルに基づいて前記補正処理を行い、前記補正処理が行われた前記画素データから構成された画像データに対して、前記色変換処理及び前記ハーフトーン処理を行うことが望ましい。これにより、単色ムラを補正するための補正値と、混色ムラを補正するための補正ベクトルとをそれぞれ取得できる。
【００１５】
＝＝＝用語の説明＝＝＝
まず、本実施形態を説明する際に用いられる用語の意味を説明する。  
図１は、用語の説明図である。
【００１６】
「印刷画像」とは、紙上に印刷された画像である。インクジェットプリンターの印刷画像は、紙上に形成された無数のドットから構成されている。  
「ラスタライン」とは、ヘッドと紙とが相対移動する方向（移動方向）に並ぶドットの列である。後述の実施形態のようなラインプリンターの場合、ラスタラインは、紙の搬送方向に並ぶドットの列を意味する。（なお、キャリッジに搭載されたヘッドによって印刷するシリアルプリンターの場合、ラスタラインは、キャリッジの移動方向に並ぶドットの列を意味する。）移動方向と垂直な方向に多数のラスタラインが並ぶことによって、印刷画像が構成されることになる。図に示すように、ｎ番目の位置にあるラスタラインのことを「第ｎラスタライン」と呼ぶ。
【００１７】
「画像データ」とは、２次元画像を示すデータである。後述する実施形態では、ＲＧＢ色空間の画像データや、ＣＭＹＫ色空間の画像データなどがある。ＲＧＢ色空間におけるそれぞれの色の画像データのことを、「Ｒ画像データ」、「Ｇ画像データ」及び「Ｂ画像データ」とそれぞれ呼ぶことがある。また、ＣＭＹＫ色空間のそれぞれの色の画像データのことを、「Ｃ画像データ」、「Ｍ画像データ」、「Ｙ画像データ」及び「Ｋ画像データ」とそれぞれ呼ぶことがある。また、画像データには、２５６階調の画像データや、４階調の画像データなどがある。プリンターが４階調でドット（大ドット・中ドット・小ドット・ドット無し）を形成する場合、ＣＭＹＫ色空間の４階調の画像データは印刷画像を構成するドットの形成状態を示すことになるため、ＣＭＹＫ色空間の４階調の画像データのことを特に「印刷画像データ」と呼ぶことがある。また、スキャナによって読み取られた画像データのことを「読取画像データ」と呼ぶことがある。
【００１８】
「画素」とは、画像を構成する最小単位である。この画素が２次元的に配置されることによって画像が構成される。主に、画像データ上の画素を意味する。  
「画素列」とは、画像データ上において所定方向に並ぶ画素の列である。図に示すように、ｎ番目の画素列のことを「第ｎ画素列」と呼ぶ。画像データの示す画像は、画素列が複数並んで構成されていることになる。
【００１９】
「画素データ」とは、画素の階調値を示すデータである。画像データは多数の画素データから構成されていることになる。画素データのことを「画素の階調値」と言うこともある。後述する実施形態では、印刷画像データの各画素データは、ある画素のドット形成状態（大ドット・中ドット・小ドット・ドット無し）を示すことになる。  
「画素列データ」とは、画素列に含まれる複数の画素の画素データである。なお、印刷画像のラスタラインは、印刷画像データの画素列データに従って多数のドットが媒体上に形成されることによって、形成されることになる。画素列データのことを、「画素列の階調値」と言うこともある。
【００２０】
「画素領域」とは、画像データ上の画素に対応した紙上の領域である。例えば、印刷画像データの解像度が３６０×３６０ｄｐｉの場合、「画素領域」は、１辺が１／３６０インチの正方形状の領域になる。
【００２１】
「列領域」とは、画素列に対応した紙上の領域である。例えば、印刷画像データの解像度が３６０×３６０ｄｐｉの場合、列領域は、１／３６０インチ幅の細長い領域になる。「列領域」は、印刷画像データ上の画素列に対応した紙上の領域を意味する場合もあるし、読取画像データ上の画素列に対応した紙上の領域を意味する場合もある。図中の右下には、前者の場合の列領域が示されている。前者の場合の「列領域」は、ラスタラインの形成目標位置でもある。後者の場合の「列領域」は、読取画像データ上の画素列が読み取られた紙上の測定位置（測定範囲）でもあり、言い換えると、画素列の示す画像（画像片）が存在する紙上の位置でもある。図に示すように、ｎ番目の位置にある列領域のことを「第ｎ列領域」と呼ぶ。第ｎ列領域は第ｎラスタラインの形成目標位置になる。
【００２２】
「画像片」とは、画像の一部分を意味する。画像データ上において、ある画素列の示す画像は、画像データの示す画像の「画像片」になる。また、印刷画像において、あるラスタラインによって表される画像は、印刷画像の「画像片」になる。また、印刷画像において、ある列領域での発色によって表される画像も、印刷画像の「画像片」に該当する。
【００２３】
ところで、図１の右下には、画素領域とドットとの位置関係が示されている。ヘッドの製造誤差の影響によって第２ラスタラインが第２列領域からズレた結果、第２列領域の濃度が淡くなる。また、第４列領域では、ヘッドの製造誤差の影響によってドットが小さくなった結果、第４列領域の濃度が淡くなる。このような濃度ムラや濃度ムラ補正方法を説明する必要があるため、本実施形態では、「ラスタライン」、「画素列」、「列領域」等の意味や関係を上記の内容に沿って説明している。
【００２４】
但し、「画像データ」や「画素」等の一般的な用語の意味は、上記の説明だけでなく、通常の技術常識に沿っても適宜解釈される。
【００２５】
＝＝＝本実施形態のラインプリンターの構成＝＝＝
＜全体構成＞
図２は、本実施形態のラインプリンター１の全体構成のブロック図である。また、図３は、本実施形態のプリンター１の全体構成の概略図である。以下、本実施形態のプリンターの基本的な構成について説明する。
【００２６】
本実施形態のラインプリンター１は、搬送ユニット２０と、ヘッドユニット４０と、センサー群５０と、コントローラー６０とを有する。外部装置であるコンピューター１１０から印刷データを受信したプリンター１は、コントローラー６０によって各ユニット（搬送ユニット２０やヘッドユニット４０）を制御する。コントローラー６０は、受信した印刷データに基づいて、各ユニットを制御し、紙（媒体）に印刷する。プリンター１内の状況はセンサー群５０によって監視されており、センサー群５０は、検出結果をコントローラー６０に出力する。コントローラー６０は、センサー群５０から出力された検出結果に基づいて、各ユニットを制御する。
【００２７】
搬送ユニット２０は、媒体（例えば、紙Ｓなど）を搬送方向に搬送させるためのものである。この搬送ユニット２０は、搬送モータ（不図示）と、上流側ローラー２２Ａ及び下流側ローラー２２Ｂと、ベルト２４とを有する。不図示の搬送モータが回転すると、上流側ローラー２２Ａ及び下流側ローラー２２Ｂが回転し、ベルト２４が回転する。給紙された紙Ｓは、ベルト２４によって、ヘッドと対向しつつ搬送される。印刷領域を通過した紙Ｓは、ベルト２４によって外部へ排紙される。なお、搬送中の紙Ｓは、ベルト２４に静電吸着又はバキューム吸着されている。
【００２８】
ヘッドユニット４０は、紙Ｓにインクを吐出するためのものである。ヘッドユニット４０は、シアンインクを吐出するシアンヘッド群４１Ｃと、マゼンタインクを吐出するマゼンタヘッド群４１Ｍと、イエローインクを吐出するイエローヘッド群４１Ｙと、ブラックインクを吐出するブラックヘッド群４１Ｋとを有する。各ヘッド群は、紙幅分のドットを一度に形成することができる。
【００２９】
図４は、シアンヘッド群４１Ｃの下面における複数のヘッドの配列の説明図である。図に示すように、シアンヘッド群４１Ｃは、複数のヘッド４２を有している。複数のヘッドは、紙幅方向に沿って千鳥列状に並んでいる。各ヘッドには、ノズル列が形成されている。ノズル列は、シアンインクを吐出する複数のノズル（例えば３６０個のノズル）から構成されている。ノズル列を構成する複数のノズルは、紙幅方向に関して、一定のノズルピッチで並んでいる。
【００３０】
図５は、シアンヘッド群４１Ｃのノズル配置とドット形成の様子の説明図である。ここでは説明の簡略化のため、シアンヘッド群４１Ｃは、２個のヘッド（第１ヘッド４２Ａ、第２ヘッド４２Ｂ）から構成されているものとする。更に説明を簡略化するため、各ヘッドのノズル列は、１２個のノズルから構成されているものとする。以下の説明において、搬送方向のことを「ｘ方向」と呼び、紙幅方向のことを「ｙ方向」と呼ぶ。  
各ヘッドのノズル列は、第１ノズル群４２１と第２ノズル群４２２とを備えている。各ノズル群は、１／１８０インチ間隔で紙幅方向（ｙ方向）に並ぶ６個のノズルから構成されている。第１ノズル群４２１と第２ノズル群４２２は、紙幅方向に１／３６０インチずれ構成されている。これにより、各ヘッドのノズル列は、紙幅方向に関して１／３６０インチの間隔で千鳥列状に並ぶ１２個のノズルから構成される。各ヘッドのノズル列に対して、図中の上から順に、番号を付している。  
搬送中の紙Ｓに対して各ノズルから断続的にインク滴が吐出されることによって、紙に２４個のラスタラインが形成される。例えば、第１ヘッド４２Ａのノズル♯１Ａは第１ラスタラインを紙上に形成し、第２ヘッド４２Ｂのノズル♯１Ｂは第１３ラスタラインを紙上に形成する。各ラスタラインは、搬送方向（ｘ方向）に沿って形成される。紙が１／３６０インチ搬送される毎にノズルからインクを吐出すると、紙に３６０ｄｐｉ×３６０ｄｐｉの解像度でドットが形成される。
【００３１】
ここではシアンヘッド群４１Ｃの構成について説明したが、他の色のヘッド群の構成も同様である。
【００３２】
センサー群５０は、不図示のロータリー式エンコーダーや紙検出センサーなどを有している。ロータリー式エンコーダー（不図示）は、上流側ローラー２２Ａや下流側ローラー２２Ｂの回転量を検出する。このロータリー式エンコーダーの検出結果に基づいて、紙Ｓの搬送量を検出することができる。また、紙検出センサー（不図示）は、給紙中の紙の先端の位置を検出する。なお、紙検出センサーが紙を検出した後の紙Ｓの搬送量をロータリー式エンコーダーで検出することによって、紙Ｓの搬送方向の位置を検出することもできる。
【００３３】
コントローラー６０は、プリンターの制御を行うための制御ユニット（制御部）である。コントローラー６０は、メモリー６１に格納されているプログラムに従って、各ユニットを制御する。なお、メモリー６１には、各種の補正値が記憶されている。
【００３４】
＝＝＝第１参考例：プリンタードライバーの通常処理＝＝＝
コンピューター１１０（図２参照）にはプリンタードライバーがインストールされている。プリンタードライバーがインストールされたコンピューター１１０は、プリンター１を制御するための印刷制御装置になる。プリンタードライバーは、アプリケーションプログラムからの画像データ（入力画像データ）を受け取り、プリンター１が解釈できる形式の印刷データに変換し、印刷データをプリンターに出力する。入力画像データを印刷データに変換する際に、プリンタードライバーは、色変換処理・ハーフトーン処理などを行う。
【００３５】
図６Ａは、第１参考例のプリンタードライバーの処理の説明図である。この第１参考例は、濃度ムラを補正しない処理である。
【００３６】
色変換処理前の画像データは、ＲＧＢ色空間の２５６階調の画像データである。プリンタードライバーは、必要に応じて、入力画像データの解像度が印刷解像度に適合するように、色変換処理の前に解像度変換処理を施す。例えば、アプリケーションプログラムからベクター形式の画像データを受け取った場合には、プリンタードライバーは、そのベクター形式の画像データを、ＲＧＢ色空間の２５６階調のビットマップ形式の画像データに変換する。
【００３７】
次に、プリンタードライバーは、ＲＧＢ色空間の画像データを、インク色と同じ色空間であるＣＭＹＫ色空間の画像データに変換する色変換処理を行う。この色変換処理は、ＲＧＢ色空間の画素データの階調値とＣＭＹＫ色空間の画素データの階調値とを対応づけたテーブル（色変換ルックアップテーブルＬＵＴ）をプリンタードライバーが参照することによって、行われる。色変換処理後の画像データは、ＣＭＹＫ色空間の２５６階調の画像データである。
【００３８】
色変換処理後、プリンタードライバーは、２５６階調の画像データを、プリンターが形成可能な階調である４階調の画像データに変換するハーフトーン処理を行う。ハーフトーン処理では、ディザ法・γ補正・誤差拡散法などが利用される。ハーフトーン処理後の画像データは、印刷画像を構成するドットの形成状況（ドットの有無、ドットの大きさ）を示す印刷画像データになる。
【００３９】
ハーフトーン処理後、プリンタードライバーは、印刷画像データをプリンター１に送信する。プリンタードライバーは、印刷画像データをプリンター１に送信する際に、必要に応じて、印刷画像データの画素データの並ぶ順序を変換するラスタライズ処理や、プリンター１の制御に必要なコマンドデータを印刷画像データに付加するコマンド付加処理などを行う。
【００４０】
なお、印刷画像データを受信したプリンターは、印刷画像データの各画素データの示す階調値に従って各ノズルからインクを吐出し、媒体上の画素領域にドットを形成する。これにより、プリンター１は、印刷画像データの示す画像を媒体に印刷できる。
【００４１】
＝＝＝第２参考例：単色ムラ補正処理＝＝＝
第１参考例の通常処理によって印刷した場合、印刷画像にスジ状の濃度ムラが生じることがある。この濃度ムラは、印刷画像を構成する多数のドット列がヘッドの製造誤差の影響で理想通りに形成されず、ドットの大小によってドット列ごとに濃淡ができたり、ドット列がズレて形成されたりすることが原因と考えられている。
【００４２】
印刷画像はインク色と同じ色空間の画像を重ね合わせて構成されているので、インク色と同じ色空間の各色の濃度ムラ（単色ムラ）をそれぞれ抑制すれば、印刷画像の濃度ムラも抑制できると考えられる。この第２参考例では、インク色ごとに濃度ムラをそれぞれ検出し、その検出結果から各インク色の単色ムラ補正値を取得している。そして、プリンター１を購入したユーザーが印刷を行うときに、プリンタードライバーがＣＭＹＫ色空間の各画像データに対して単色ムラ補正値を用いて単色ムラ補正処理を行い、濃度ムラの抑制された印刷画像が得られるようにしている。
【００４３】
＜単色ムラ補正値の取得方法＞
まず、単色ムラ補正値の取得方法について説明する。単色ムラ補正値を取得する工程は、プリンター１の製造工場の検査工程において行われる（但し、プリンター１を購入したユーザーの元で単色ムラ補正値の取得が行われても良い）。ここでは、シアンの単色ムラ補正値の取得方法について説明する。なお、他のインク色（マゼンタ、イエロー、ブラック）の単色ムラ補正値の取得方法も同様である。
【００４４】
図７Ａ〜図７Ｃは、プリンター１が単色ムラ補正値を取得するまでの様子の説明図である。図８は、単色ムラ補正値の取得処理のフロー図である。
【００４５】
最初に、検査者は、検査対象となるプリンター１を工場内のコンピューター１１０に接続する（図７Ａ参照）。このコンピューター１１０には、スキャナー１５０も接続されている。コンピューター１１０には、プリンタードライバーと、スキャナードライバーと、スキャナー１５０から取得した画像データ（読取画像データ）に画像処理を施して単色ムラ補正値を算出するための補正値取得プログラムが予めインストールされている。
【００４６】
プリンタードライバー（若しくは補正値取得プログラム）には、予め単色ムラ補正値を取得するためのテストパターンの画像データが用意されている。このテストパターンの画像データは、印刷解像度に合わせた解像度（３６０ｄｐｉ×３６０ｄｐｉ）のＣＭＹＫ色空間の２５６階調の画像データである。なお、テストパターンの画像は、複数の画素列（ここでは２４個の画素列）が並んで構成されている。
【００４７】
図９は、シアンの単色ムラ補正値を取得するためのテストパターンのＣ画像データの説明図である。テストパターンは、５個の補正用パターンから構成されている。５個の補正用パターンは、ｘ１方向に沿って並んでいる。画像データ上のｘ１方向は、その画像データの示す画像がプリンター１で印刷されたときに搬送方向（ｘ方向）になる方向である。５個の補正用パターンのシアンの階調値は、それぞれ異なっている。第１補正用パターンを構成する画素の階調値Ｃａは１７９、第２補正用パターンを構成する画素の階調値Ｃｂは１５３、第３補正用パターンを構成する画素の階調値Ｃｃは１２８、第４補正用パターンを構成する画素の階調値Ｃｄは１０２、第１補正用パターンを構成する画素の階調値Ｃｅは７６に設定されている。
【００４８】
各補正用パターンは、数１０画素（ｘ１方向）×２４画素（ｙ１方向）から構成されている。ｙ１方向の画素数は、プリンター１が紙幅方向に形成するラスタラインの数に相当する。ここでは、ｙ１方向の画素数は、ヘッド群４１のノズル数と同じ２４個になっている（図５参照）。
【００４９】
プリンタードライバーは、図９に示す画像データに対してハーフトーン処理を行う（図８のＳ１０１）。これにより、２５６階調のＣ画像データは、４階調のＣ画像データ（シアンの印刷画像データ）に変換される。４階調のＣ画像データの２４個の画素列データは、２４個のラスタラインのドット形成状態を示すことになる。
【００５０】
次に、プリンタードライバーは、４階調のＣ画像データ（印刷画像データ）をプリンター１に送信し、シアンのテストパターンの画像をテストシートＴＳに印刷させる（図７Ａ、図８のＳ１０２）。ここでは、３６０ｄｐｉ×３６０ｄｐｉの印刷解像度でテストパターンを印刷する。これにより、２４個のラスタラインから構成された５個の補正用パターンからなるテストパターンが印刷される。
【００５１】
テストシートＴＳに印刷されたシアンのテストパターンは、図９のＣ画像データの示す画像とほぼ同じである。但し、ヘッドの製造誤差の影響のため、全ドットが理想通りの大きさ・位置に形成されず、ドット列ごとに濃淡ができたり、ドット列がずれて形成されたりする。このため、Ｃ画像データ上の各補正用パターンの画素データの示す階調値は一様であるにも関わらず、印刷画像上の各補正用パターンには濃度ムラが含まれている。
【００５２】
次に、検査者は、テストシートＴＳをスキャナー１５０にセットし、コンピューター１１０のスキャナードライバーを用いてスキャナー１５０にテストパターンを読み取らせる（図７Ｂ、図８のＳ１０３）。ここでは、１４４０ｄｐｉ×１４４０ｄｐｉの読取解像度でスキャナー１５０がテストパターンを読み取る。つまり、印刷解像度である３６０ｄｐｉ×３６０ｄｐｉよりも高い読取解像度で、スキャナー１５０がテストパターンを読み取る。  
なお、コンピューター１１０の補正値取得プログラムは、スキャナー１５０から取得した画像データ（読取画像データ）に対して、必要に応じて読取画像データに対して回転処理やトリミング処理などを施しても良い。
【００５３】
図１０は、読取画像データの説明図である。読取画像データ上のテストパターンも、５個の補正用パターンから構成されている。読取画像データ上では、５個の補正用パターンの並ぶ方向をｘ２方向と呼び、ｘ２方向と直交する方向をｙ２方向と呼ぶ。読取画像データ上のｘ２方向は、ラスタラインの画像と平行になっている。言い換えると、読取画像データのｘ２方向がラスタラインの画像と平行になるように、コンピューター１１０の補正値取得プログラムは必要に応じて読取画像データに対して回転処理を行う。
【００５４】
ここでは、３６０ｄｐｉで並ぶ２４個のラスタラインから構成されたテストパターンを１４４０ｄｐｉ（印刷解像度の４倍の解像度）で読み取っている。このため、読取画像データのｙ２方向の画素数は理想的には９６個（＝２４個×４）になるはずであるが、ヘッドの製造誤差やスキャナー１５０の読取誤差などの影響により、読取画像データのｙ２方向の画素数は正確に９６個になるとは限らない。
【００５５】
次に、コンピューター１１０の補正値取得プログラムは、スキャナー１５０から取得した画像データ（読取画像データ）に対して、ｙ２方向の画素数が２４個になるように、解像度変換を行う（図８のＳ１０４）。解像度変換後の画像データのｙ２方向の画素数は、プリンター１が紙幅方向に形成するラスタラインの数に相当する。ここでは、ｙ２方向の画素数は、ヘッド群４１のノズル数と同じ２４個になっている（図５参照）。  
なお、解像度変換後の読取画像データ上の各画素列データ（ｘ２方向に並ぶ画素の列）は、テストパターンが印刷された紙上の１／３６０インチ幅の列領域の画像片を示している。言い換えると、解像度変換後の読取画像データ上の各画素列は、印刷解像度に相当する幅（１／３６０インチの幅）の列領域の画像片を示している。
【００５６】
次に、コンピューター１１０の補正値取得プログラムは、読取画像データ上の補正用パターン毎に、各画素列の輝度を算出する（図８のＳ１０５）。各画素列の輝度は、印刷されたテストパターン上の各列領域の濃度を示していると考えられる。
【００５７】
図１１は、各画素列の輝度の算出の様子の説明図である。図中の左側には、読取画像データ上の或る補正用パターンを構成する画素が示されている。補正値取得プログラムは、各画素列ごとに、ｘ２方向に並ぶ複数の画素の画素データに基づいて平均輝度を算出し、この平均輝度をその画素列の輝度とする。例えば、第１画素列の輝度は、図中の左側の太線内の画素データに基づいて算出される。図中の右側には、各画素列の輝度のグラフが示されている。印刷画像に濃度ムラがあるため、読取画像データ上の各画素列の輝度にばらつきが生じている。
【００５８】
以下の説明では、階調値Ｃａ（＝１７９）の第１補正用パターンの読取画像データ上の第ｊ画素列の輝度を「Ｙａ_ｊ」と表す。同様に、階調値Ｃｂ（＝１５３）の第２補正用パターンの読取画像データ上の第ｊ画素列の輝度を「Ｙｂ_ｊ」と表し、階調値Ｃｃ（＝１２８）の第３補正用パターンの読取画像データ上の第ｊ画素列の輝度を「Ｙｃ_ｊ」と表し、階調値Ｃｄ（＝１０２）の第４補正用パターンの読取画像データ上の第ｊ画素列の輝度を「Ｙｄ_ｊ」と表し、階調値Ｃｅ（＝７６）の第５補正用パターンの読取画像データ上の第ｊ画素列の輝度を「Ｙｅ_ｊ」と表す。
【００５９】
次に、コンピューター１１０の補正値取得プログラムは、各画素列の輝度と目標輝度との差に基づいて、各画素列の単色ムラ補正値ΔＣを算出する（図８のＳ１０６）。ここでは、第ｊ画素列の単色ムラ補正値について説明する。
【００６０】
図１２Ａ及び図１２Ｂは、階調値Ｃｂに対する第ｊ画素列の単色ムラ補正値Ｃｂ_ｊの説明図である。図中の横軸は画素データの階調値を示し、縦軸は輝度値を示している。図中には、階調値Ｃｂに対する目標輝度Ｙｂｔが示されている。この目標輝度Ｙｂｔは、第２補正用パターンの読取画像データ上の全画素列の輝度の平均値である。つまり、目標輝度Ｙｂｔは、Ｙｂ_１〜Ｙｂ_２４の合計を２４で割った値である。
【００６１】
図１２Ａに示すように、第ｊ画素列の輝度Ｙｂ_ｊが目標輝度Ｙｂｔよりも小さい場合、補正値取得プログラムは、直線ＡＢに基づく直線補間を利用して、目標輝度Ｙｂｔに対応する階調値Ｃｂｔを算出する。そして、階調値Ｃｂｔと階調値Ｃｂとの差を単色ムラ補正値ΔＣｂ_ｊとして算出する。
【００６２】
図１２Ｂに示すように、第ｊ画素列の輝度Ｙｂ_ｊが目標輝度Ｙｂｔよりも大きい場合、補正値取得プログラムは、直線ＢＣに基づく直線補間を利用して、目標輝度Ｙｂｔに対応する階調値Ｃｂｔを算出する。そして、階調値Ｃｂｔと階調値Ｃｂとの差を単色ムラ補正値ΔＣｂ_ｊとして算出する。
【００６３】
このようにして、補正値取得プログラムは、５種類の階調値（Ｃａ〜Ｃｅ）ごとに、それぞれの画素列ごとの単色ムラ補正値を算出する。なお、一番淡い階調値Ｃａ（＝１７９）の単色ムラ補正値ΔＣａ_ｊを算出する場合、補正値算出プログラムは、２点（２５５，２５５）、（Ｃａ，Ｙａ_ｊ）の直線に基づいて直線補間を行うと良い。また、一番濃い階調値Ｃｅ（＝７６）の単色ムラ補正値ΔＣｅ_ｊを算出する場合、補正値算出プログラムは、２点（０，０）、（Ｃｅ，Ｙｅ_ｊ）の直線に基づいて直線補間を行うと良い。
【００６４】
図１３は、単色ムラ補正値テーブルの説明図である。算出された各単色ムラ補正値ΔＣは、階調値及び画素列に対応付けられて、単色ムラ補正値テーブルに格納される。コンピューター１１０の補正値取得プログラムは、プリンター１に単色ムラ補正値テーブルを送信し、プリンター１のメモリー６１に単色ムラ補正値テーブルを記憶させる（図７Ｃ、図８のＳ１０７）。
【００６５】
なお、上記の説明ではシアンについてのみ説明をしたが、他の色（マゼンタ、イエロー、ブラック）に対しても同様に単色ムラ補正値が算出され、プリンター１のメモリー６１に単色ムラ補正値テーブルが記憶される。このようにメモリー６１に単色ムラ補正値テーブルが記憶された後、プリンター１が梱包されて、工場から出荷される。
【００６６】
＜単色ムラ補正処理＞
プリンター１を購入したユーザーは、プリンター１に同梱されているＣＤ−ＲＯＭに記憶されたプリンタードライバー（若しくは、プリンター製造会社のホームページからダウンロードしたプリンタードライバー）を、自身のコンピューターにインストールする。また、ユーザーは、コンピューターにプリンター１を接続する。このとき、プリンタードライバーは、プリンター１のメモリー６１に記憶されている補正値テーブル（図１３参照）をプリンター１から取得する。
【００６７】
図６Ｂは、第２参考例の単色ムラ補正処理の説明図である。第２参考例では、インク色と同じ色空間の各色の濃度ムラを補正している。プリンタードライバーは、色変換処理後・ハーフトーン処理前のＣＭＹＫ色空間の２５６階調の画像データに対して、単色ムラ補正処理を行う。ここでは、シアンの２５６階調の画像データに対する単色ムラ補正処理について説明する。
【００６８】
図１４は、画素データの階調値に対する単色ムラ補正処理の説明図である。図中の横軸は、補正前の階調値を示し、図中の縦軸は補正後の階調値を示している。
【００６９】
仮に補正前の画像データの画素データが全て階調値Ｃｂ（＝１５３）であれば、プリンタードライバーは、階調値Ｃｂに対応する補正値ΔＣｂ_ｊを用いて、画素データの階調値ＣｂをＣｂ＋ΔＣｂ_ｊに補正するのが良いと考えられる。同様に、補正前の画像データの画素データが全て階調値Ｃｃ（＝１２８）であれば、プリンタードライバーは、階調値Ｃｃに対応する補正値ΔＣｃ_ｊを用いて、画素データの階調値ＣｃをＣｃ＋ΔＣｃ_ｊに補正するのが良いと考えられる。
【００７０】
一方、補正前の画素データの階調値Ｃ_ｉｎが補正用パターンのいずれの階調値（Ｃａ〜Ｃｅ）とも異なる場合、例えば図に示すように補正前の階調値Ｃ_ｉｎがＣｂとＣｃの間である場合、プリンタードライバーは、補正値ΔＣｂ_ｊ及び補正値ΔＣｃ_ｊを用いて直線補間を行い、階調値Ｃ_ｏｕｔを算出する。
【００７１】
図中のグラフによれば、補正値ΔＣａ_ｊは、プラスの値になっている。このため、補正前の階調値Ｃ_ｉｎが階調値Ｃａに近い値であれば、プリンタードライバーは、階調値を高くするように画素データの階調値を補正する。また、図中のグラフによれば、補正値ΔＣｅ_ｊは、マイナスの値になっている。このため、補正前の階調値Ｃ_ｉｎが階調値Ｃｅに近い値であれば、プリンタードライバーは、階調値を低くするように画素データの階調値を補正する。これにより、プリンタードライバーは、濃く印刷される部分の画素を淡く補正し、淡く印刷される部分の画素を濃く補正するように、画像データを補正することができる。
【００７２】
ここでは、第ｊ画素列に属する画素データの階調値の補正について説明したが、他の画素列に属する画素データに対しても、同様に階調値が補正される。但し、他の画素列に属する画素データに対しては、その画素列に対応する補正値が用いられる。
【００７３】
なお、単色ムラ補正処理後の印刷画像データは、２５６階調のＣＭＹＫ色空間の画像データである。単色ムラ補正処理の後、プリンタードライバーは、ハーフトーン処理を行い、印刷画像データをプリンター１に送信する（図６Ｂ参照）。ここでのハーフトーン処理や印刷画像データの送信処理は、第１参考例と同様である。
【００７４】
但し、第２参考例では、濃度ムラ補正処理された画像データに対してハーフトーン処理が行われることになる。この結果、例えば淡く視認されやすい列領域に対応する画素列に属する画素データの階調値は予め低く（濃く）補正されているため、ハーフトーン処理後の画像データ上のその画素列のドット生成率は高くなる。また、例えば濃く視認されやすい列領域に対応する画素列に属する画素データの階調値は予め高く（淡く）補正されているため、ハーフトーン処理後の画像データ上のその画素列のドット生成率は低くなる。したがって、淡く視認されやすい列領域には、ドット生成率が高くなるように補正されたラスタラインが形成され、濃く視認されやすい列領域には、ドット生成率が低くなるように補正されたラスタラインが形成されることによって、印刷画像の各列領域の画像片の濃度がそれぞれ補正され、印刷画像の濃度ムラは抑制される。
【００７５】
なお、上記の説明ではシアンの画像データに対する単色ムラ補正処理についてのみ説明をしたが、他の色（マゼンタ、イエロー、ブラック）に対しても同様に単色ムラ補正処理が行われる。
【００７６】
＜第２参考例の問題点＞
前述の単色ムラ補正では、インク色ごとにテストパターンを形成することによって単色ムラ補正値を取得し、各色の画像の濃度ムラをそれぞれ補正している。この単色ムラ補正処理では、各インク色の濃度ムラ（単色ムラ）を抑制できれば、これらの色を重ね合わせて構成された印刷画像の濃度ムラを抑制できることを想定している。しかし、インク色と同じ色空間の各色の画像の濃度ムラをそれぞれ補正しても、複数色を重ね合わせて構成された印刷画像に濃度ムラ（混色ムラ）が生じることがある。
【００７７】
図１５は、混色ムラの原因の説明図である。図中の下側の白丸は、紙に形成されたシアンのドットである。図中の上側の黒丸は、シアンのドットの上に形成されるマゼンタのドットである。マゼンタの印刷画像は、マゼンタヘッド群４１Ｍがシアンヘッド群４１Ｃの搬送方向下流側に設けられているため（図３参照）、シアンの印刷画像の上に形成されることになる。この結果、マゼンタのドットが、シアンのドットの上に形成される場合がある。
【００７８】
シアンのドットの上に形成されたマゼンタのドットは、シアンのドットの無い紙上に形成されたマゼンタのドットと比べて、インクの広がり方や浸透性が異なる。このため、シアンのドットの有無によって、マゼンタのドットは異なる形状や色味になる。この結果、仮にシアンの画像とマゼンタの画像に対してそれぞれ単色ムラ補正処理を行ったとしても、シアンの印刷画像にマゼンタの印刷画像が重ね合わされることによって、出来上がった印刷画像に濃度ムラ（混色ムラ）が生じてしまう。
【００７９】
そこで、本実施形態では、混色ムラ補正処理を行うことにより、複数色を重ね合わせて構成された印刷画像の混色ムラを抑制している。
【００８０】
＝＝＝本実施形態：混色ムラ補正処理＝＝＝
＜混色ムラ補正値の取得方法＞
まず、混色ムラ補正値の取得方法について説明する。混色ムラ補正値を取得する工程は、プリンター１の製造工場の検査工程において行われる（但し、プリンター１を購入したユーザーの元で混色ムラ補正値の取得が行われても良い）。
【００８１】
図１６は、混色ムラ補正値の取得処理のフロー図である。なお、プリンター１が混色ムラ補正値を取得するまでの様子は、前述の図７Ａ〜図７Ｃと同様である。
【００８２】
最初に、検査者は、検査対象となるプリンター１を工場内のコンピューター１１０に接続する（図７Ａ参照）。このコンピューター１１０には、スキャナー１５０も接続されている。コンピューター１１０には、プリンタードライバーと、スキャナードライバーと、スキャナー１５０から取得した画像データ（読取画像データ）に画像処理を施して混色ムラ補正値を算出するための補正値取得プログラムが予めインストールされている。
【００８３】
プリンタードライバー（若しくは補正値取得プログラム）には、予め混色ムラ補正値を取得するためのテストパターンの画像データが用意されている。このテストパターンの画像データは、印刷解像度に合わせた解像度（３６０ｄｐｉ×３６０ｄｐｉ）のＲＧＢ色空間の２５６階調の画像データである。前述の図９のテストパターンの画像データはＣＭＹＫ色空間であるのに対し、混色ムラ補正値を取得するためのテストパターンの画像データはＲＧＢ色空間である。なお、テストパターンの画像は、ｘ１方向に沿う複数の画素列（ここでは２４個の画素列）がｙ１方向に並んで構成されている。
【００８４】
図１７は、テストパターンの各補正用パターンの階調値をＲＧＢ色空間の座標で示した図である。図１８Ａは、混色ムラ補正値を取得するためのテストパターンの画像データの説明図である。図１８Ｂは、テストパターンの２７個の補正用パターンの階調値を示す表である。
【００８５】
以下の説明では、図１７の丸印の座標（階調値）のことを「格子点」と呼ぶことがある。格子点は、ＲＧＢ色空間において、所定の座標にそれぞれ位置している。また、第ｉ補正用パターンに対応する格子点のことを「格子点Ｐｉ」と呼ぶことがある。また、格子点ＰｉのＲＧＢ値を（ｒｉ，ｇｉ，ｂｉ）と表すことがあるとともに、「入力ＲＧＢ値」と呼ぶことがある。
【００８６】
テストパターンは、２７個の補正用パターンから構成されている。２７個の補正用パターンは、ｘ１方向に沿って並んでいる。画像データ上のｘ１方向は、その画像データの示す画像がプリンター１で印刷されたときに搬送方向（ｘ方向）になる方向である。
【００８７】
各補正用パターンを構成する画素データのＲＧＢの階調値（入力ＲＧＢ値）は一様であるが、２７個の補正用パターンのＲＧＢ値は、それぞれ異なっている。本実施形態では、ＲＧＢのそれぞれの値を３段階に変化させることによって、２７個（＝３×３×３）の格子点にそれぞれ対応する２７色の補正用パターンが用意されている。但し、３段階ではなく、もっと多段階に変化させても良い。なお、格子点の示す色のことを「基準色」と呼ぶことがある。  
例えば格子点Ｐ１に対応する第１補正用パターンは、画素データのＲＧＢ値が（２５５，２５５，２５５）の白色のパターンになる。また、格子点Ｐ３に対応する第３補正用パターンは、画素データのＲＧＢ値が（０，２５５，２５５）のシアン色のパターンになる。また、格子点Ｐ９に対応する第９補正用パターンは、画素データのＲＧＢ値が（０，０，２５５）の青色のパターンになる。また、格子点Ｐ１４に対応する第１４補正用パターンは、画素データのＲＧＢ値が（１２８，１２８，１２８）の灰色のパターンになる。また、格子点Ｐ２７に対応する第２７補正用パターンは、画素データのＲＧＢ値が（０，０，０）の黒色のパターンになる。このように、テストパターンは、２７色の基準色の補正用パターンから構成されている。
【００８８】
各補正用パターンは、数１０画素（ｘ１方向）×２４画素（ｙ１方向）から構成されている。ｙ１方向の画素数は、プリンター１が紙幅方向に形成するラスタラインの数に相当する。ここでは、ｙ１方向の画素数は、ヘッド群４１のノズル数と同じ２４個になっている（図５参照）。
【００８９】
プリンタードライバーは、図１８Ａの画像データに対して色変換処理・ハーフトーン処理を行って印刷画像データを生成する（図１６のＳ１０１）。このときの印刷画像データは、４階調のＣＭＹＫ色空間の画像データである。この印刷画像データは、２４個の画素列データから構成されており、２４個のラスタラインのドット形成状態を示すことになる。
【００９０】
次に、プリンタードライバーは、印刷画像データをプリンター１に送信し、図１８Ａのテストパターンの画像をプリンターに印刷させる（図７Ａ、図１６のＳ１０２）。このとき、プリンター１は、印刷画像データのＣ画像データに従ってシアンヘッド群４１Ｃ（図３参照）の各ノズルがシアンインクを吐出し、Ｍ画像データに従ってマゼンタヘッド群４１Ｍの各ノズルがマゼンタインクを吐出し、Ｙ画像データに従ってイエローヘッド群４１Ｙの各ノズルがイエローインクを吐出し、Ｋ画像データに従ってブラックヘッド群４１Ｋの各ノズルがブラックインクを吐出する。これにより、２４個のラスタラインから構成された２７個の補正用パターンからなるテストパターンが印刷される。
【００９１】
テストシートＴＳに印刷されたテストパターンは、図１８Ａの画像データの示す画像とほぼ同じである。但し、各補正用パターンの画素データの階調値は一様であるにも関わらず、印刷画像上の各補正用パターンには濃度ムラや色ムラが含まれている。
【００９２】
次に、検査者は、テストシートＴＳをスキャナー１５０にセットし、コンピューター１１０のスキャナードライバーを用いてスキャナー１５０にテストパターンを読み取らせる（図７Ｂ、図１６のＳ１０３）。ここでは、１４４０ｄｐｉ×１４４０ｄｐｉの読取解像度でスキャナー１５０がテストパターンを読み取る。つまり、印刷解像度である３６０ｄｐｉ×３６０ｄｐｉよりも高い読取解像度で、スキャナー１５０がテストパターンを読み取る。  
なお、コンピューター１１０の補正値取得プログラムは、スキャナー１５０から取得した画像データ（読取画像データ）に対して、必要に応じて読取画像データに対して回転処理やトリミング処理などを施しても良い。
【００９３】
次に、コンピューター１１０の補正値取得プログラムは、スキャナー１５０から取得した画像データ（読取画像データ）に対して、ｙ２方向の画素数が２４個になるように、解像度変換を行う（図１６のＳ２０４）。この処理は、前述のＳ１０４と同様であるので、説明を省略する。なお、解像度変換後の読取画像データ上の各画素列は、印刷解像度に相当する幅（１／３６０インチの幅）の列領域の画像片を示している。
【００９４】
次に、コンピューター１１０の補正値取得プログラムは、読取画像データ上の補正用パターン毎に（格子点毎に）、各画素列のＲＧＢ値を算出する（図１６のＳ２０５）。各画素列のＲＧＢ値は、印刷されたテストパターン上の各列領域の色を示していると考えられる。なお、前述のＳ１０５では輝度を算出していたが、Ｓ２０５ではＲＧＢ値を算出する。補正値取得プログラムは、各画素列ごとに、ｘ２方向に並ぶ複数の画素の画素データに基づいてＲＧＢ値の平均値を算出し、この平均値をその画素列のＲＧＢ値とする。このＲＧＢ値のことを「出力ＲＧＢ値」と呼ぶことがある。
【００９５】
図１８Ｃは、第ｊ画素列の出力ＲＧＢ値の説明図である。このように、コンピューター１１０の補正値取得プログラムは、第１画素列〜第２４画素列のそれぞれについて、補正用パターン毎（格子点毎）の出力ＲＧＢ値を算出する。印刷画像に濃度ムラ・色ムラがあるため、読取画像データ上の各画素列のＲＧＢ値は格子点の階調値とは異なっている。  
以下の説明では、第ｉ補正用パターン（格子点Ｐｉ）に対応する読取画像データ上の出力ＲＧＢ値をベクトル量として（Ｒｉ，Ｇｉ、Ｂｉ）と表す。出力ＲＧＢ値（Ｒｉ，Ｇｉ、Ｂｉ）を入力ＲＧＢ値（ｒｉ，ｇｉ，ｂｉ）の関数と考えて、（Ｒｉ，Ｇｉ、Ｂｉ）＝Ｐｉ（ｒｉ，ｇｉ，ｂｉ）と表すこともある。特に第ｊ画素列のものを指す場合には添え字ｊを付けて、（Ｒｉ_ｊ，Ｇｉ_ｊ，Ｂｉ_ｊ）又はＰｉ_ｊ（ｒｉ_ｊ，ｇｉ_ｊ，ｂｉ_ｊ）と表すこともある。例えば、図１８Ｃの第ｊ画素列における第３補正用パターンのＲＧＢ値は、Ｐ３_ｊ（０，２５５，２５５）＝（９８，１５６，２１４）である。
【００９６】
次に、コンピューター１１０の補正値取得プログラムは、それぞれの画素列について、補正用パターン毎（格子点毎）に単位ベクトルを算出する（図１６のＳ２０６）。単位ベクトルとは、格子点に相当する入力ＲＧＢ値が単位量だけ変化したときの出力ＲＧＢ値の変化量（ベクトル）である。
【００９７】
単位ベクトルΔＲは、入力ＲＧＢ値のＲの階調値が＋１変化したときに、出力ＲＧＢ値がどのくらい変化したかを示している。同様に、単位ベクトルΔＧは、入力ＲＧＢ値のＧの階調値が＋１変化したときに、出力ＲＧＢ値がどのくらい変化したかを示している。また、単位ベクトルΔＢは、入力ＲＧＢ値のＢの階調値が＋１変化したときに、出力ＲＧＢ値がどのくらい変化したかを示している。以下の説明では、第ｉ補正用パターンの単位ベクトルΔＲ、ΔＧ及びΔＢのことをΔＲｉ、ΔＧｉ、ΔＧｉと表す。
【００９８】
図１９は、単位ベクトルの算出方法の説明図である。  
単位ベクトルは、その単位ベクトルを算出する対象の格子点と隣接する２つの格子点間の出力ＲＧＢ値の単位変化量として計算される。ΔＲは、Ｒ軸方向に隣接する２つの格子点（Ｒ軸のプラス方向に隣接する格子点とマイナス方向に隣接する格子点）の出力ＲＧＢ値に基づいて算出される。ΔＧは、Ｇ軸方向に隣接する２つの格子点（Ｇ軸のプラス方向に隣接する格子点とマイナス方向に隣接する格子点）の出力ＲＧＢ値に基づいて算出される。ΔＢは、Ｂ軸方向に隣接する２つの格子点（Ｂ軸のプラス方向に隣接する格子点とマイナス方向に隣接する格子点）の出力ＲＧＢ値に基づいて算出される。
【００９９】
例えば、ΔＲ１４、Ｇ１４及びΔＢ１４は、次式によって算出される。  
ΔR14 = { P13(r13,g13,b13) - P15(r15,g15,b15) } / (r13 - r15)
= { (R13,G13,B13) - (R15,G15,B15) } / 255
ΔG14 = { P11(r11,g11,b11) - P17(r17,g17,b17) } / (g17 - g11)
= { (R11,G11,B11) - (R17,G17,B17) } / 255
ΔB14 = { P5(r5,g5,b5) - P23(r23,g23,b23) } / (b5 - b23)
= { (R5,G5,B5) - (R23,G23,B23) } / 255
【０１００】
隣接する格子点が１個の場合（格子点が端部にある場合）、単位ベクトルは、その単位ベクトルを算出する対象の格子点と、その格子点と隣接する格子点との間のＲＧＢ値の単位変化量として計算される。例えば、ΔＲは、単位ベクトルを算出する対象の格子点の出力ＲＧＢ値と、Ｒ軸方向に隣接する１個の格子点の出力ＲＧＢ値とに基づいて、算出される。  
例えば、ΔＲ１５、ΔＧ１７及びΔＢ２３は、次式によって算出される。  
ΔR15 = { P14(r14,g14,b14) - P15(r15,g15,b15) } / (r14 - r15)
= { (R14,G14,B14) - (R15,G15,B15) } / 128
ΔG17 = { P14(r14,g14,b14) - P17(r17,g17,b17) } / (g14 - g17)
= { (R14,G14,B14) - (R17,G17,B17) } / 128
ΔB23 = { P14(r14,g14,b14) - P23(r23,g23,b23) } / (b14 - b23)
= { (R14,G14,B14) - (R23,G23,B23) } / 128
【０１０１】
以上のようにして、コンピューター１１０の補正値取得プログラムは、補正用パターン毎に（格子点毎に）、各画素列の単位ベクトルを算出する。言い換えると、コンピューター１１０の補正値取得プログラムは、第１画素列〜第２４画素列のそれぞれについて、補正用パターン毎（格子点毎）の単位ベクトルを算出する。
【０１０２】
次に、コンピューター１１０の補正値取得プログラムは、単位ベクトルに基づいて、格子点毎に、各画素列の補正ベクトルを算出する（図１６のＳ２０７）。言い換えると、コンピューター１１０の補正値取得プログラムは、第１画素列〜第２４画素列のそれぞれについて、格子点毎の補正ベクトルを算出する。
【０１０３】
図２０は、格子点Ｐｉの補正ベクトルの説明図である。補正ベクトルとは、出力ＲＧＢ値が目標値になるように入力ＲＧＢ値を補正するためのベクトル量である。  
以下の説明では、出力ＲＧＢ値の目標値のことを「目標出力ＲＧＢ値」と呼ぶ。ここでは、格子点Ｐｉの目標出力ＲＧＢ値は、第ｉ補正用パターンから得られる２４個の出力ＲＧＢ値の平均値とし、ベクトル量として（Ｒｔｉ，Ｇｔｉ，Ｂｔｉ）と表す。出力ＲＧＢ値が目標ＲＧＢ値になるような入力ＲＧＢ値のことを「目標入力ＲＧＢ値」と呼ぶ。ここでは、目標入力ＲＧＢ値を（ｒｔｉ，ｇｔｉ，ｂｔｉ）と表す。なお、（Ｒｔｉ，Ｇｔｉ，Ｂｔｉ）＝Ｐｉ（ｒｔｉ，ｇｔｉ，ｂｔｉ）となる。また、入力ＲＧＢ値を（ｒｉ，ｇｉ，ｂｉ）としたとき、入力ＲＧＢ値の出力ＲＧＢ値は（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）＝Ｐｉ（ｒｉ，ｇｉ，ｂｉ）となる。  
この場合、補正ベクトルｘｉは、（ｒｔ−ｒｉ，ｇｔ−ｇｉ，ｂｔ−ｂｉ）＝（ｘｒｉ，ｘｇｉ，ｘｂｉ）となる。
【０１０４】
また、図に示すように、出力ＲＧＢ値をベクトルＰｉで表し、目標出力ＲＧＢ値をベクトルＰｔｉで表すと、出力ＲＧＢ値と目標出力ＲＧＢ値とを用いて補正ベクトルを次式のように表すことができる。  
Ｐｔｉ−Ｐｉ＝ｘｒｉ・ΔＲ＋ｘｇｉ・ΔＧｉ＋ｘｂｉ・ΔＢｉ
【０１０５】
ここで、格子点Ｐｉの単位ベクトルをそれぞれΔＲ＝（Ｒｒｉ，Ｒｇｉ，Ｒｂｉ）、ΔＧ＝（Ｇｒｉ，Ｇｇｉ，Ｇｂｉ）、ΔＢ＝（Ｂｒｉ，Ｂｇｉ，Ｂｂｉ）とする。すると、次式のように補正ベクトルを算出できる。
【数１】
2011201077.tif 000003
【数２】
2011201077.tif 000004
【数３】
2011201077.tif 000005
【０１０６】
以上のようにして、コンピューター１１０の補正値取得プログラムは、補正用パターン毎に（格子点毎に）、各画素列の補正ベクトルを算出する。言い換えると、コンピューター１１０の補正値取得プログラムは、第１画素列〜第２４画素列のそれぞれについて、補正用パターン毎（格子点毎）の補正ベクトルを算出する。つまり、それぞれの補正ベクトルは、画素列と補正用パターン（格子点）とに対応付けられて、混色ムラ補正値として算出される。
【０１０７】
なお、入力ＲＧＢ階調値が（２５５，２５５，２５５）の白色の第１補正用パターンにはインクが吐出されないため、第１補正用パターンに対応する補正ベクトルｘ１は、ｘ１＝（０，０，０）としている。インクを吐出しない状態が最も白色に近いと考えられるためである。
【０１０８】
次に、コンピューター１１０の補正値取得プログラムは、混色ムラ補正値である補正ベクトルをプリンター１に送信し、プリンター１のメモリー６１に補正ベクトルを記憶させる（図７Ｃ、図１６のＳ２０８）。なお、このようにメモリー６１に混色ムラ補正値が記憶された後、プリンター１が梱包されて、工場から出荷される。
【０１０９】
＜混色ムラ補正処理＞
プリンター１を購入したユーザーは、プリンター１に同梱されているＣＤ−ＲＯＭに記憶されたプリンタードライバー（若しくは、プリンター製造会社のホームページからダウンロードしたプリンタードライバー）を、自身のコンピューターにインストールする。また、ユーザーは、コンピューターにプリンター１を接続する。このとき、プリンタードライバーは、プリンター１のメモリー６１に記憶されている補正ベクトルをプリンター１から取得する。
【０１１０】
図６Ｃは、混色ムラ補正処理の説明図である。混色ムラ補正処理では、色変換処理前のＲＧＢ色空間の画像データを補正することになる。なお、混色ムラ補正処理後、プリンタードライバーは、混色ムラ補正処理が行われた画像データ（ＲＧＢ色空間の２５６階調の画像データ）に対して、通常の色変換処理・ハーフトーン処理を行うことによって印刷画像データを生成するだけである。
【０１１１】
図２１は、混色ムラ補正処理のフロー図である。まず、プリンタードライバーは、ＲＧＢ色空間の２５６階調の画像データ（入力画像データ）を取得する（Ｓ３０１）。次に、プリンタードライバーは、補正対象の画素データの示す座標を囲む８点の格子点を特定する（Ｓ３０２）。例えば、補正対象の画素データの階調値が（２００，２００，２００）の場合、格子点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ１０、Ｐ１１、Ｐ１３、Ｐ１４の８点の格子点が特定される。
【０１１２】
次に、プリンタードライバーは、格子点毎に、重み係数を算出する（Ｓ３０３）。以下に説明する通り、重み係数は、補正対象の画素データの座標と格子点との距離に基づいて算出される。
【０１１３】
図２２は、重み係数の説明図である。図中の黒丸は、補正対象の画素データの座標を示している。図中の白丸は、格子点の座標を示している。８個の格子点から構成される立方体の１辺を１に正規化したとき、補正対象の画素データの座標と格子点ＰｉとのＲ軸方向の距離がＤｒｉ、Ｇ軸方向の距離がＤｇｉ、Ｂ軸方向の距離がＤｂｉであるとする。このとき、格子点Ｐｉに対する重み係数Ｗｎを次式のように求められる。  
Ｗｉ＝（１−Ｄｒｉ）＊（１−Ｄｇｉ）＊（１−Ｄｂｉ）
【０１１４】
例えば、補正対象の画素データの階調値が（２００，２００，２００）の場合、正規化距離（Ｄｒｉ，Ｄｇｉ，Ｄｂｉ）と、重み係数Ｗｉは、以下のように求められる。  
(Dri, Dgi, Dbi) = ((200-128)/(255-128), (255-200)/(255-128), (255-200)/(255-128))
= (0.567, 0.433, 0.433)
W2 = (1-567)*(1-0.433)*(1-0.433) = 0.1392
【０１１５】
次に、プリンタードライバーは、補正対象の画素データに対する補正量を算出する（図２１のＳ３０４）。プリンタードライバーは、８点の格子点について補正ベクトルと重み係数との積をそれぞれ算出し、これらの８個の積の総和を補正量（ｘｒ，ｘｇ，ｘｂ）として算出する。もちろん、補正対象の画素データが第ｊ画素列に属する場合、第ｊ画素列に対応付けられている補正ベクトルに基づいて補正量（ｘｒ_ｊ，ｘｇ_ｊ，ｘｂ_ｊ）が算出される。
【０１１６】
そして、プリンタードライバーは、このように算出された補正量に基づいて、補正対象の画素データの階調値を補正する（Ｓ３０５）。具体的には、プリンタードライバーは、補正対象の画素データ（ｒ，ｇ，ｂ）に補正量（ｘｒ，ｘｇ，ｘｂ）を加算することによって、補正後の画素データ（ｒ＋ｘｒ，ｇ＋ｘｇ，ｂ＋ｘｂ）を算出する。
【０１１７】
上記Ｓ３０２〜Ｓ３０５の処理をプリンタードライバーは入力画像データの全画素に対して行う（図２１のS３０６）。これにより、混色ムラ補正処理が終了する。
【０１１８】
混色ムラ補正処理後の画像データは、ＲＧＢ色空間の２５６階調の画像データである。混色ムラ補正処理後、プリンタードライバーは、通常通りに色変換処理・ハーフトーン処理を行い、印刷画像データをプリンター１に送信する（図６Ｃ参照）。ここでのハーフトーン処理や印刷画像データの送信処理は、第１参考例と同様である。
【０１１９】
本実施形態では、図１５のように複数色を重ね合わせて構成された補正用パターンに基づいて補正ベクトルや補正量を求めているため、複数色を重ね合わせて構成された印刷画像に濃度ムラ（混色ムラ）を補正することができる。例えば、青色を帯びて視認されやすい列領域に対応する画素列に属する画像データの階調値は、予め黄色く補正されることになる。逆に、黄色を帯びて視認されやすい列領域に対応する画素列に属する画像データの階調値は、予め青く補正されることになる。
【０１２０】
＝＝＝別の実施形態＝＝＝
前述の実施形態の混色ムラ補正処理を第２参考例の単色ムラ補正処理と併用しても良い。この場合、以下のように２つの補正処理を併用させると良い。
【０１２１】
図２３は、２つの補正処理を併用させた画像処理部の説明図である。  
図２３の上段は、第２参考例の単色ムラ補正処理が可能なプリンタードライバーの説明図である。このプリンタードライバーは、単色調整済み画像処理部を備えていると考えることができる。単色調整済み画像処理部は、ＲＧＢ色空間の２５６階調の画像データが入力されると、色変換処理、単色ムラ補正処理及びハーフトーン処理を行うことによって印刷画像データを生成し、媒体に画像を印刷することができる。ここでは、混色ムラ補正値取得処理を行う前に前述の第２参考例の単色ムラ補正値取得処理が行われることになる。
【０１２２】
図２３の中段は、混色ムラ補正値取得処理の説明図である。ここでは、単色ムラ補正値取得処理が行われた後、前述の混色ムラ補正値取得処理が行われる。補正値取得プログラムは、単色調整済み画像処理部に、混色ムラ補正用のテストパターンの画像データ（図１８Ａ及び図１８Ｂ参照）を入力することによって、テストパターンを印刷させる（図１６のＳ２０１、Ｓ２０２）。つまり、混色ムラ補正用のテストパターンの画像データが単色調整済み画像処理部に入力されることによって、テストパターンの画像データに対して、色変換処理、単色ムラ補正処理及びハーフトーン処理が行われ、媒体に混色ムラ補正用のテストパターンが印刷される。印刷されたテストパターン（印刷画像）は、単色ムラ補正処理によって濃度ムラは抑制されているが、複数色を重ね合わせることに起因する混色ムラが生じている。
【０１２３】
そして、前述のＳ２０３〜Ｓ０８の処理と同様の手順で補正ベクトルを取得し、プリンター１のメモリー６１に補正ベクトルを記憶する。つまり、印刷されたテストパターン（印刷画像）をスキャナーで読み取ることによって読取画像データを取得し、この読取画像データに基づいて補正用パターン毎（格子点毎）に各画素列の出力ＲＧＢ値を算出して補正ベクトルを算出し、補正ベクトルをプリンター１に記憶する。
【０１２４】
図２３の下段は、混色ムラ補正処理の説明図である。ユーザーのコンピューターがプリンター１のメモリー６１に記憶されている補正ベクトルを取得すると、そのプリンタードライバーは、混色調整済み画像処理部を備えた構成になる。この混色調整済み画像処理部は、前述の単色調整済み画像処理部を有しており、ＲＧＢ色空間の２５６階調の画像データが入力されると、前述の混色ムラ補正処理を行い、混色ムラ補正処理後の画像データを単色調整済み画像処理部に入力する。このように印刷された印刷画像では、混色ムラが抑制されている。
【０１２５】
本実施形態によれば、混色ムラ補正処理が行われた画像データに対して、単色ムラ補正処理が行われることになる（図２３の下段参照）。これにより、混色ムラ補正処理と単色ムラ補正処理とをそれぞれ独立して行うことができ、それぞれのムラを精度良く補正できる。
【０１２６】
また、本実施形態によれば、混色ムラ補正値取得処理を行う前に、単色ムラ補正値取得処理が行われ、混色ムラ補正用のテストパターンを印刷するときには単色ムラ補正処理が行われている。これにより、単色ムラを抑制した状態で混色ムラ補正用のテストパターンを印刷することができる。この結果、補正ベクトルは、複数色を重ね合わせることに起因する混色ムラを補正するための補正値になり、補正ベクトルには単色ムラを補正するための成分が含まれなくなる。このため、混色ムラを精度良く補正できるようになる。
【０１２７】
＝＝＝その他の実施の形態＝＝＝
上記の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることは言うまでもない。
【０１２８】
＜画素列・ラスタラインについて＞
前述の実施形態では、２４個の画素列が並ぶことによって画像が構成され、２４個のラスタラインが並ぶことによって印刷画像が構成されていた。但し、説明を分かりやすくするために数を少なくしただけであり、実際にはもっと多数の画素列やラスタラインが並ぶことは言うまでもない。
【０１２９】
また、前述の実施形態では、全ての画素列に対して混色ムラ補正処理が行われていたが、一部の画素列に対して混色ムラ補正処理が行われても良い。例えば、図５の構成ではヘッド４２のつなぎ目の第１２ラスタライン及び第１３ラスタラインの周辺でムラが生じやすいため、例えば画像データの第１１画素列〜第１４画素列に対してだけ混色ムラ補正処理を行うようにしても良い。
【０１３０】
図４に示すように複数のヘッドでヘッド群４１が構成されている場合、特定のヘッドが印刷する領域だけムラが生じる場合がある。このような場合には、ムラの生じているヘッドに対応する画素列に対してだけ混色ムラ補正処理を行うようにしても良い。
【０１３１】
＜ラインプリンターについて＞
前述のプリンター１は、いわゆるラインプリンターであり、固定されたヘッドに対して媒体が搬送され、媒体上に搬送方向に沿ったドット列が形成されている。但し、プリンター１は、ラインプリンターに限られるものではない。例えば、主走査方向に移動可能なキャリッジにヘッドが設けられたプリンターであって、移動中のヘッドからインクを吐出して主走査方向に沿ったドット列を形成するドット形成動作と、媒体を搬送する搬送動作とを交互に繰り返すプリンター（いわゆるシリアルプリンター）であっても良い。
【０１３２】
このようなシリアルプリンターの場合、ノズルピッチよりも狭い間隔でドット列を形成することが可能である。つまり、ノズルピッチよりも印刷解像度を高くすることが可能である。このため、前述の画像データの解像度は、ノズルピッチと同じ解像度ではなく、ノズルピッチよりも高い解像度であっても良い。
【符号の説明】
【０１３３】
１  プリンター（ラインプリンター）、２０  搬送ユニット、
４０  ヘッドユニット、４１  ヘッド群、
４１Ｃ  シアンヘッド群、４１Ｍ  マゼンタヘッド群、
４１Ｙ  イエローヘッド群、４１Ｋ  ブラックヘッド群、
４２  ヘッド、４２Ａ  第１ヘッド、４２Ｂ  第２ヘッド、
４２１  第１ノズル群、４２２  第２ノズル群、
５０  センサー群、６０  コントローラー、６１  メモリー、
１１０  コンピューター、１５０  スキャナー
【図１】
2011201077.tif 000006
【図２】
2011201077.tif 000007
【図３】
2011201077.tif 000008
【図４】
2011201077.tif 000009
【図５】
2011201077.tif 000010
【図６】
2011201077.tif 000011
【図７】
2011201077.tif 000012
【図８】
2011201077.tif 000013
【図１１】
2011201077.tif 000014
【図１２】
2011201077.tif 000015
【図１３】
2011201077.tif 000016
【図１４】
2011201077.tif 000017
【図１５】
2011201077.tif 000018
【図１６】
2011201077.tif 000019
【図１７】
2011201077.tif 000020
【図１８】
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【図１９】
2011201077.tif 000022
【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
2011201077.tif 000026
【図９】
2011201077.tif 000027
【図１０】
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