(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の原色が混在した混色画像を２値で示した２値化画像において、特定の原色の多値化対象画素を始点として予め定められた方向における前記特定の原色の画素が連続している場合に、連続している画素の各々に対応する重み値を加算して得た値を前記多値化対象画素の濃度相当値とし、前記特定の原色の画素が連続していない場合に、前記多値化対象画素に対応する重み値を前記多値化対象画素の濃度相当値とすることで前記２値化画像を多値化画像に変換する変換手段と、
前記変換手段によって変換されて得られた多値化画像において、閾値以上の濃度相当値を有する前記特定の原色の画素のうちの注目画素を含む予め定められた領域に前記注目画素とは異なる原色の画素が含まれる場合、前記注目画素を前記領域に含まれる各画素の原色が混在した画素に置き換える置換手段と、
を含む画像処理装置。
【請求項２】
前記置換手段によって前記注目画素が置き換えられて得られた前記多値化画像を２値化する２値化手段を更に含む請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記変換手段は、前記多値化対象画素を始点として前記方向に連続する前記特定の原色の画素に対して互いに異なる重み値を付与する重み値付与手段を有し、該重み値付与手段によって付与された重み値を加算して得た総計値を前記濃度相当値として適用することにより前記２値化画像を前記多値化画像に変換する請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記重み値付与手段は、更に、前記多値化対象画素を始点として前記方向に対して交差する方向に連続する前記特定の原色の画素に対して互いに異なる重み値を付与し、
前記変換手段は、前記重み値付与手段によって前記方向に連続する画素に対して付与された重み値を加算して得た総計値及び前記重み値付与手段によって前記交差する方向に連続する前記特定の原色の画素に対して付与された重み値を加算して得た総計値のうちの予め定められた条件を満足した方を前記濃度相当値として適用することにより前記２値化画像を前記多値化画像に変換する請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記重み値付与手段は、更に、前記多値化対象画素を始点として前記方向に対して交差する方向に連続する前記特定の原色の画素に対して互いに異なる重み値を付与し、
前記重み値付与手段によって前記方向に連続する画素に対して付与された重み値を加算して得た総計値と前記重み値付与手段によって前記交差する方向に連続する前記特定の原色の画素に対して付与された重み値を加算して得た総計値との何れかを前記濃度相当値として指定する指定手段を更に含み、
前記変換手段は、前記指定手段によって指定された総計値を前記濃度相当値として適用することにより前記２値化画像を前記多値化画像に変換する請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項６】
入力された指示に応じて前記閾値を変更する変更手段を更に含み、
前記重み値付与手段が画素に対して付与する重み値を、前記変更手段によって変更された前記閾値に対して予め定められた重み値とした請求項３〜請求項５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記変換手段は、更に、前記混色画像を多値で示した画像を示す画像情報が入力された場合、該画像情報により示される画像を２値化し、２値化して得た画像を前記２値化画像とした請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記特定の原色を黒色とした請求項１〜請求項７の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
請求項１〜請求項８の何れか１項に記載の画像処理装置と、
前記置換手段によって前記注目画素が置き換えられて得られた前記多値化画像が２値化されて得られた画像を記録媒体に形成する形成手段と、
を含む画像形成装置。
【請求項１０】
コンピュータを、
請求項１から請求項８の何れか１項に記載の画像処理装置に含まれる変換手段及び置換手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像形成装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、黒色を含む複数の色で表現された画像データを入力する入力手段と、画像データにおける黒色領域を検出する黒色領域検出手段と、黒色領域における黒色の濃度に応じて、黒色領域に出力する黒色以外の色材の量を決定する色材量決定手段と、黒色領域のエッジ部を検出するエッジ部検出手段と、エッジ部の周辺における色に応じた量の黒色以外の色材を、エッジ部に追加して出力すると共に、エッジ部以外の黒色領域に対して、黒色領域における黒色の濃度に応じた量の黒色の色材を出力すると共に、黒色以外の色材を、画像データの内容に拘わらず色材量決定手段によって決定された量出力する出力手段と、を備えた画像処理装置が開示されている。
【０００３】
特許文献２には、複数の基本色を用いてカラーの画像を形成する画像形成装置における画像処理方法であって、画像に含まれるオブジェクトの隣接領域の色データを取得する第１のステップと、オブジェクトの境界付近における不自然さを低減するためにオブジェクトに対して行う処理として、取得した色データに基づいてトラッピングまたはオーバープリントの何れかを選択する第２のステップと、第２のステップにおいて選択された処理を実行する第３のステップと、を有する画像処理方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３８５２２３４号
【特許文献２】特開２００７−２４５６５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の課題は、本発明の変換手段及び置換手段を有しない場合に比べ、複数の原色が混在した画像に対してレジずれが原因で発生する白抜けを抑制するための加工を施すことによって生じる画質の低下を軽減する画像処理装置、画像形成装置、及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
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を、複数の原色が混在した混色画像を２値で示した２値化画像において、特定の原色の多値化対象画素を始点として予め定められた方向における前記特定の原色の画素が連続している場合に、連続している画素の各々に対応する重み値を加算して得た値を前記多値化対象画素の濃度相当値とし、前記特定の原色の画素が連続していない場合に、前記多値化対象画素に対応する重み値を前記多値化対象画素の濃度相当値とすることで前記２値化画像を多値化画像に変換する変換手段と、前記変換手段によって変換されて得られた多値化画像において、閾値以上の濃度相当値を有する前記特定の原色の画素のうちの注目画素を含む予め定められた領域に前記注目画素とは異なる原色の画素が含まれる場合、前記注目画素を前記領域に含まれる各画素の原色が混在した画素に置き換える置換手段と、を含めて構成した。
【０００７】
請求項２に記載の画像処理装置を、請求項１に記載の発明において、前記置換手段によって前記注目画素が置き換えられて得られた前記多値化画像を２値化する２値化手段を更に含むものとしてもよい。
【０００８】
請求項３に記載の画像処理装置を、請求項１または請求項２に記載の発明において、前記変換手段は、前記多値化対象画素を始点として前記方向に連続する前記特定の原色の画素に対して互いに異なる重み値を付与する重み値付与手段を有し、該重み値付与手段によって付与された重み値を加算して得た総計値を前記濃度相当値として適用することにより前記２値化画像を前記多値化画像に変換するものとしてもよい。
【０００９】
請求項４に記載の画像処理装置を、請求項３に記載の発明において、前記重み値付与手段は、更に、前記多値化対象画素を始点として前記方向に対して交差する方向に連続する前記特定の原色の画素に対して互いに異なる重み値を付与し、前記変換手段は、前記重み値付与手段によって前記方向に連続する画素に対して付与された重み値を加算して得た総計値及び前記重み値付与手段によって前記交差する方向に連続する前記特定の原色の画素に対して付与された重み値を加算して得た総計値のうちの予め定められた条件を満足した方を前記濃度相当値として適用することにより前記２値化画像を前記多値化画像に変換するものとしてもよい。
【００１０】
請求項５に記載の画像処理装置を、請求項３に記載の発明において、前記重み値付与手段は、更に、前記多値化対象画素を始点として前記方向に対して交差する方向に連続する前記特定の原色の画素に対して互いに異なる重み値を付与し、前記重み値付与手段によって前記方向に連続する画素に対して付与された重み値を加算して得た総計値と前記重み値付与手段によって前記交差する方向に連続する前記特定の原色の画素に対して付与された重み値を加算して得た総計値との何れかを前記濃度相当値として指定する指定手段を更に含み、前記変換手段は、前記指定手段によって指定された総計値を前記濃度相当値として適用することにより前記２値化画像を前記多値化画像に変換するものとしてもよい。
【００１１】
請求項６に記載の画像処理装置を、請求項３〜請求項５の何れか１項に記載の発明において、入力された指示に応じて前記閾値を変更する変更手段を更に含み、前記重み値付与手段が画素に対して付与する重み値を、前記変更手段によって変更された前記閾値に対して予め定められた重み値としたものとしてもよい。
【００１２】
請求項７に記載の画像処理装置を、請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の発明において、前記変換手段が、更に、前記混色画像を多値で示した画像を示す画像情報が入力された場合、該画像情報により示される画像を２値化し、２値化して得た画像を前記２値化画像としたものとしてもよい。
【００１３】
請求項８に記載の画像処理装置を、請求項１〜請求項７の何れか１項に記載の発明において、前記特定の原色を黒色としたものとしてもよい。
【００１４】
請求項９に記載の画像形成装置を、請求項１〜請求項８の何れか１項に記載の画像処理装置と、前記置換手段によって前記注目画素が置き換えられて得られた前記多値化画像が２値化されて得られた画像を記録媒体に形成する形成手段と、を含めて構成した。
【００１５】
請求項１０に記載のプログラムを、コンピュータを、請求項１から請求項８の何れか１項に記載の画像処理装置に含まれる変換手段及び置換手段として機能させるためのものとした。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１、請求項９及び請求項１０に係る発明によれば、本発明の変換手段及び置換手段を有しない場合に比べ、複数の原色が混在した画像に対してレジずれが原因で発生する白抜けを抑制するための加工を施すことによって生じる画質の低下が軽減される、という効果が得られる。
【００１７】
請求項２に係る発明によれば、置換手段によって注目画素が置き換えられて得られた多値化画像を２値化しない場合に比べ、加工を施す過程で要する記憶容量が削減される、という効果が得られる。
【００１８】
請求項３に係る発明によれば、本発明の重み値付与手段を有しない場合に比べ、２値化画像が容易に多値化される、という効果が得られる。
【００１９】
請求項４に係る発明によれば、本発明の変換手段を有しない場合に比べ、２値化画像が高精度に多値化される、という効果が得られる。
【００２０】
請求項５に係る発明によれば、２値化画像を多値化する上での利便性が向上する、という効果が得られる。
【００２１】
請求項６に係る発明によれば、本発明の変更手段を有しない場合に比べ、白抜けを抑制するための加工の精度が容易に調整される、という効果が得られる。
【００２２】
請求項７に係る発明によれば、混色画像を多値で示した画像を示す画像情報が入力された場合、該画像情報により示される画像を２値化して得た画像を多値化しない場合に比べ、加工を施す過程で要する記憶容量が削減される、という効果が得られる。
【００２３】
請求項８に係る発明によれば、特定の原色を黒色としない場合に比べ、画質の低下がより一層軽減される、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】実施形態に係る画像形成装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】トラッピングが施されない画像の一例及びトラッピングが施された画像の一例を示す模式図である。
【図３】多値で示した混色画像（その１）に対して従来の手法を用いてトラッピングを行ったときの処理の流れの一例を示す状態遷移図である。
【図４】多値で示した混色画像（その２）に対して従来の手法を用いてトラッピングを行ったときの処理の流れの一例を示す状態遷移図である。
【図５】実施形態に係るトラッピング処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】実施形態に係る多値化処理ルーチン・プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】実施形態に係る１次元フィルタの構成の一例を示す模式図である。
【図８】実施形態に係るトラッピング処理の具体例を示す状態遷移図（その１）である。
【図９】実施形態に係るトラッピング処理の具体例を示す状態遷移図（その２）である。
【図１０】実施形態に係る１次元フィルタの変形例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、図面を参照して本発明を実施するための形態の一例について詳細に説明する。なお、以下では、３段階以上の離散値で画素値を表現した画素（画像若しくは画像領域）を“多値で示した画素（画像若しくは画像領域）”又は“多値で表現された画素（画像若しくは画像領域）”と称する。
【００２６】
図１は、本実施形態に係る画像形成装置１０の構成の一例を示すブロック図である。同図に示すように、画像形成装置１０は、各種プログラムの処理を実行することにより画像形成装置１０全体を制御するＣＰＵ（中央処理装置）１２と、画像形成装置１０全体の作動を制御する制御プログラムや後述するトラッピング処理プログラム、各種データ等が予め記憶された記憶媒体であるＲＯＭ（Read Only Memory）１４と、各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられる記憶媒体であるＲＡＭ（Random Access Memory）１６と、画像形成装置１０の電源スイッチ（図示省略）が切られても各種プログラムやパラメータ等の各種情報を記憶する不揮発性の記憶媒体である二次記憶部（例えばハードディスク）１８と、ディスプレイ上に透過型のタッチパネルが重ねられたタッチパネルディスプレイ等から構成され、各種情報がディスプレイの表示面に表示されると共に、ユーザがタッチパネルに触れることにより各種情報や指示を受け付けるＵＩパネル２０と、通信手段を介して端末装置２２（例えば、パーソナル・コンピュータ）と各種情報の授受が行うためのインタフェース（Ｉ／Ｆ）２４とを含んで構成されている。
【００２７】
また、画像形成装置１０は、外部から画像を示す画像情報が入力された場合、入力された画像情報により示される画像を記録用紙に形成する画像形成部２６を備えている。なお、本実施形態では、画像形成部２６としてゼログラフィ方式で記録用紙にトナーによる画像を形成するプリンタを適用しているが、これに限らず、サーマル方式のプリンタやインクジェット方式のプリンタを適用してもよい。
【００２８】
ＣＰＵ１２、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１６、二次記憶部１８、ＵＩパネル２０、Ｉ／Ｆ２４、及び画像形成部２６は、バス２８を介して相互に接続されている。従って、ＣＰＵ１２は、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１６、及び二次記憶部１８に対するアクセスと、ＵＩパネル２０への各種情報の表示と、ＵＩパネル２０によって受け付けられた各種情報の把握と、Ｉ／Ｆ２４を介した各種情報の送受信と、画像形成部２６の作動の制御と、を各々行う。
【００２９】
次に、本実施形態に係る画像形成装置１０の作用について説明する。
【００３０】
画像形成装置１０は、外部（例えば、端末装置２２）から、黒（Ｋ）、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）の各原色で表現された画像を示す画像情報が入力されると、各原色の画像情報に対応したトナー像を記録用紙に順次に形成し、形成したトナー像を加熱及び加圧することにより記録用紙に定着させ、トナー像が定着された記録用紙を外部に排出する。
【００３１】
ところで、画像形成装置１０では、ＫＹＭＣのトナーを記録用紙に付着させるプロセスは原色毎に独立して行われる。従って、機械的な位置精度や記録用紙の搬送速度のむら等が原因となって各原色の画像の相対的な位置関係が数画素分ずれる所謂“レジずれ”が発生する場合がある。これにより、複数の原色が混在した混色画像を記録用紙に形成する場合、例えば図２に示すように記録用紙に形成される黒色の文字「あ」というＫの画像領域とＫ以外の原色で形成された周辺の画像領域（例えば、Ｍの画像領域）との境界（Ｋの画像領域の輪郭）において部分的に本来存在しない非画像形成領域（以下、「白抜け」と称する。）が発生する場合がある。なお、図２の例では、記録用紙が白色であるため、Ｋの画像領域の輪郭において部分的に白い輪郭が発生する。そのため、一般的には、画像の輪郭部分、すなわち異なる原色の画像領域の境界領域に対してトラッピングを行うことによりレジずれが原因で発生する白抜けを抑制している。
【００３２】
なお、本実施形態において、「トラッピング」とは、複数の原色が混在した混色画像において一方の画像領域が他方の画像領域に対して予め定められた濃度差を有する異なる原色による２つの画像領域（例えば、Ｋの画像領域とＭの画像領域）に挟まれた領域にその異なる原色を混在させる加工を施すことを意味する。また、以下では、錯綜を回避するために、上記の２つの画像領域に挟まれた領域をＫの画像領域とし、この画像領域を構成しているＫの単一画素が注目画素とされた場合に注目画素の画素値をＫの画素の画素値とＭの画素の画素値とを足し合わせる（Ｋの画素にＭの画素の画素値を追加する）ことによりトラッピングを行う形態例を挙げて説明する。ここで、“足し合わせる”とは、数値（階調値）の加算ではなく、各色のレイヤの重ね合わせ（例えば、ＫのレイヤとＭのレイヤとの重ね合わせ）によることを意味する。
【００３３】
ここで、図３を参照しながら従来のトラッピングの手法について説明する。なお、図３は、濃度が５０％のＫの画像領域と濃度が５０％のＭの画像領域とが隣接して構成され、かつ多値で表現された混色画像に対してトラッピングを行う過程の一例が示されている。同図（ａ）に示されるように、Ｋの画像領域とＭの画像領域との境界領域は、縦横の各々に５個の画素が配置されるウィンドウを示す５×５のウィンドウを用いて判別される。つまり、５×５のウィンドウの中央に配置される画素を注目画素として、同図（ａ）の正面視左から右に（同図に示すＸ方向に）１画素単位で移動させると共に同図（ａ）の正面視上から下に（同図に示すＹ方向に）１ライン単位で移動させながら５×５のウィンドウに注目画素の画素値との画素値の差が予め定められた値以上の画素が含まれているか否かを判定することによってＫの画像領域とＭの画像領域との境界領域が判別される。なお、ここで言う画素値とは、各色を８ビットの階調値（例えばＣＭＹＫの階調値）で表現したものを示す。
【００３４】
５×５のウィンドウによってＫの画像領域とＭの画像領域との境界領域が判別されると、Ｋの画素が注目画素とされた場合、注目画素の現在の画素値を、５×５のウィンドウに含まれる全画素のうちの画素値が０の画素以外の画素の画素値を足し合わせた画素値に置き換える。同図（ｂ）に示す例では、Ｋの画像領域においてＭの画像領域との境界から２画素分の領域を構成している画素に対してトラッピングが行われている。この結果、Ｋの画像領域においてＭの画像領域との境界から２画素分の領域がＫとＭとが混在した色で表される。このようにして多値で表現された混色画像に対してトラッピングが行われて得られたトラッピング済みの混色画像は２値化される。なお、同図（ｃ）は、多値で示した混色画像を２値化せずにトラッピングを行ってから２値化した混色画像の一例を模式的に示している。
【００３５】
一方、多値で示した混色画像を２値化してからトラッピングを行う場合、一例として同図（ａ）に示す混色画像を同図（ｄ）に示すように２値化してから、注目画素の現在の画素値を、５×５のウィンドウに含まれる全画素のうちの画素値が０の画素以外の画素の画素値を足し合わせた画素値に置き換える。なお、同図（ｅ）は、多値で示した混色画像を２値化してからトラッピングを行った場合の混色画像の一例を模式的に示している。
【００３６】
図４は、濃度が５０％のＫの画像領域と濃度が５０％のＭの画像領域とが重ねられて構成され、かつ多値で表現された混色画像を２値化する過程の一例が示されている。同図（ａ）に示すように多値で示したＫの画像領域と多値で示したＭの画像領域とが重ねられているため、トラッピングは行われずに２値化される。なお。同図（ｃ）は、同図（ａ）に示す多値で表現された混色画像を２値化した混色画像の一例を模式的に示している。同図（ａ）〜（ｃ）の例では、多値で示したＫの画像領域の濃度５０％に対して２値で示したＫの画像領域でＫが占める割合は５０％となり、多値で示したＭの画像領域の濃度５０％に対して２値で示したＭの画像領域でＭが占める割合は５０％となる。つまり、２値化の前後で混色画像の全体に対してＫの占める割合及びＭの占める割合に変化は生じない。
【００３７】
一方、同図（ａ）に示す多値で示した混色画像を２値化すると、混色画像は、一例として同図（ｄ）に示すように、Ｋのみの画像領域、Ｍのみの画像領域、画素値が０の画素からなる領域、及びＫの画素値とＭの画素値とを足し合わせた画素値を有する画素からなる画像領域によって構成される。そして、同図（ｄ）に示す２値で示した混色画像に対して従来の手法を用いてトラッピングを行うと、Ｋの画像領域にＭの画像領域が重ねられて混色画像の全体に対してＭの占める割合が７５％になってしまう。そのため、一例として同図（ｅ）に示すように、図４（ｃ）に示す混色画像とは異なる混色画像が得られることになる。
【００３８】
このように、従来のトラッピングの手法を用いると、トラッピングが行われるべきでない画素に対してトラッピングが行われてしまうことがあった。
【００３９】
そこで、本実施形態に係る画像形成装置１０では、トラッピングが行われるべきでない画素に対してトラッピングが行われることを回避する処理が実行される。
【００４０】
次に、図５を参照して、トラッピング処理を実行しているときの画像形成装置１０の作用を説明する。なお、図５は、画像情報が入力された際にＣＰＵ１２によって実行されるトラッピング処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートであり、このトラッピング処理プログラムはＲＯＭ１４の予め定められた領域に予め記憶されている。また、ここでは、錯綜を回避するために、Ｋの画像領域を示すＫレイヤ及びＭの画像領域を示すＭレイヤが重ね合わされて構成された混色画像であって、マトリクス状に配列された複数の画素によって構成された混色画像に対してトラッピングを行う場合について説明する。また、ここでは、錯綜を回避するために、混色画像におけるＭの画像領域を構成しているＭの画素を、白抜けを発生させる条件を満足した画素であることを前提にして説明する。また、ここでは、白抜けを発生させる条件として、白抜けが視認される濃度として予め定められた濃度に相当する画素値を有する、との条件を適用している。
【００４１】
同図のステップ１００では、入力された画像情報により示される画像が多値で示した多値化画像あるか否かを判定し、否定判定となった場合にはステップ１０４に移行する一方、肯定判定となった場合にはステップ１０２に移行し、多値化画像を２値で示した２値化画像に変換した後、ステップ１０４に移行する。ステップ１０４では、多値化処理ルーチン・プログラムを実行する。
【００４２】
ここで、図６を参照して、本実施形態に係る多値化処理ルーチン・プログラムについて説明する。なお、図６は、多値化処理ルーチン・プログラムの処理の流れを示すフローチャートであり、このプログラムもＲＯＭ１４の予め定められた領域に予め記憶されている。
【００４３】
同図のステップ２００では、特定の原色（ここでは、Ｋ）以外の原色のレイヤ（ここでは、Ｍレイヤ）を単純多値化した後、ステップ２０４に移行し、Ｋレイヤに対して一例として図７に示す１次元フィルタαを重ね合わせることにより１次元フィルタαに含まれる画素を連続性の有無の判定対象画素として指定する。ここで、単純多値化とは、入力の２値データを入力が“０”のときは出力を“０”とし、入力が“１のときは出力を多値化の最大値とすることを意味し、８ビット多値化とは、０−＞０，１−＞２５５に変換することを意味する。本実施形態に係る１次元フィルタαは、一例として図７に示すように水平方向（Ｘ方向）に５画素分の重み値を有している。また、１次元フィルタαを構成している５画素分の重み値は中央の画素位置を中心にして水平方向に対称に配置されている。同図に示す例では、１次元フィルタαの中央の画素位置Ａに重み値として“０．６５”が付与されている。また、画素位置Ａに隣接する各画素位置Ｂには重み値として“０．１”が付与されている。更に、画素位置Ｂの各々に隣接する画素位置Ｃには重み値として“０．０５”が付与されている。なお、上記ステップ２０４の処理では、１次元フィルタαの画素位置Ａに配置された画素が多値化対象画素として扱われ、Ｋレイヤを構成している各画素に１次元フィルタαの画素位置Ａを配置した際に１次元フィルタαに含まれる画素を連続性の有無の判定対象画素として指定する。また、上記ステップ２０４の処理では、Ｋレイヤを構成している画素の何れも未だに多値化されていない場合、Ｋレイヤの左上隅の画素が注目画素として扱われるように１次元フィルタαを配置する。
【００４４】
次のステップ２０６では、１次元フィルタαの画素位置Ａに配置された画素、すなわち多値化対象画素がＫの画素であるか（画素値が０の画素でないか）否かを判定し、否定判定となった場合にはステップ２１６に移行する一方、肯定判定となった場合にはステップ２０８に移行し、１次元フィルタαにおいて画素位置Ａに配置された多値化対象画素を始点としてＫの画素が連続しているか（孤立していないか）否かを判定し、肯定判定となった場合にはステップ２１０に移行し、１次元フィルタαにおいて多値化対象画素を始点として連続している画素の各々に対して対応する重み値を付与した後、ステップ２１２に移行し、多値化対象画素の画素値を算出することにより多値化対象画素の多値化を行った後、ステップ２１６に移行する。
【００４５】
上記ステップ２１２では、例えば、多値化対象画素を含めてＫの画素が２画素連続していた場合には画素位置Ａの重み値“０．６５”に画素位置Ｂの重み値“０．１”を加算して得た“０．７５”を多値化対象画素の濃度に相当する画素値（以下、「濃度相当値」と称する）として多値化対象画素の現在の画素値と置き換えることにより多値化対象画素を多値化している。また、多値化対象画素を含めてＫの画素が３画素連続していた場合には画素位置Ａの重み値“０．６５”に画素位置Ｂの重み値“０．１”及び画素位置Ｃの重み値“０．０５”を加算して得た“０．８”を濃度相当値として多値化対象画素の現在の画素値と置き換えることにより多値化対象画素を多値化している。
【００４６】
一方、上記ステップ２０８において否定判定となった場合にはステップ２１４に移行し、多値化対象画素に対して画素位置Ａの重み値“０．６５”を付与することにより多値化対象画素の多値化を行った後、ステップ２１６に移行する。ここでは、上記ステップ２１４の処理の一例として、画素位置Ａの重み値“０．６５”を濃度相当値として多値化対象画素の現在の画素値と置き換えることにより多値化対象画素を多値化する処理を適用している。
なお、本多値化処理ルーチン・プログラムでは、説明の便宜上、上記ステップ２０８の処理によって上記ステップ２１０又は上記ステップ２１４に分岐させる形態例を挙げて説明したが、これはあくまでも一例であり、上記ステップ２０８、上記ステップ２１０及び上記ステップ２１４を必ずしも設ける必要はない。この場合、上記ステップ２１２の処理に代えて、状況に応じて（例えば多値化対象画素が孤立しているか否かに応じて）上述したステップ２１０，２１４の処理を使い分けて多値化対象画素の画素値を多値化する処理を適用すれば良い。
【００４７】
ステップ２１６では、Ｋのレイヤを構成している全画素を多値化したか否かを判定し、否定判定となった場合にはステップ２１８に移行し、１次元フィルタαの画素位置Ａに次に予定された画素が配置されるように１次元フィルタαを移動させた後、ステップ２０４に移行する。なお、本多値化処理ルーチン・プログラムでは、Ｋレイヤを構成している全画素の何れも未だに多値化されていない状態で上記ステップ２０４の処理が実行されると、Ｋレイヤの左上隅の画素が多値化対象画素として扱われるように１次元フィルタαが配置される。そして、上記ステップ２１８の処理によって、１次元フィルタαを、Ｋレイヤを構成している画素の各々が１回ずつ多値化対象画素として扱われるようにＫレイヤの水平方向（左から右）に１画素単位で移動させると共にＫレイヤの垂直方向（上から下）に１ライン単位で移動させる。
【００４８】
一方、上記ステップ２１６において肯定判定となった場合には本多値化処理ルーチン・プログラムを終了し、トラッピング処理プログラムのステップ１０６に移行する。
【００４９】
ステップ１０６では、特定の原色のレイヤ（ここでは、Ｋレイヤ）に対して上述した５×５のウィンドウを重ねることによって注目画素を指定する。すなわち、５×５のウィンドウの中央の画素位置に配置される画素を注目画素として指定した後、ステップ１０８に移行する。
【００５０】
ステップ１０８では、５×５のウィンドウの中央の画素位置に配置された画素、すなわち注目画素がＫの画素であるか（画素値が０の画素でないか）否かを判定し、否定判定となった場合にはステップ１１６に移行する一方、肯定判定となった場合にステップ１１０に移行する。
【００５１】
ステップ１１０では、注目画素の濃度相当値が予め定められた閾値以上であるか否かを判定し、否定判定となった場合にはステップ１１６に移行する一方、肯定判定となった場合にはステップ１１２に移行する。なお、上記予め定められた閾値は、連続画素数に対応する値を意味しており、閾値が大きいということは、画素数の連続性が高いことを意味する。例えば、本実施形態では、一例として、２画素連続しているか否かを判断するために用いられる閾値が“０．７５”とされ、３画素連続しているか否かを判断するために用いられる閾値が“０．８”とされ、４画素連続しているか否かを判断するために用いられる閾値を“０．９”とされている。これらの閾値の組み合わせはあくまでも一例である。これに限らず、例えば、２画素連続しているか否かを判断するために用いられる閾値を“０．７１”とし、３画素連続しているか否かを判断するために用いられる閾値を“０．８”とし、４画素連続しているか否かを判断するために用いられる閾値を０．９９としても良い。この場合、例えば１次元フィルタαの画素位置Ａの重み値を“０．６”、画素位置Ｂの重み値を“０．１１”、画素位置Ｃの重み値を“０．０９”とすれば良い。
また、閾値の組み合わせは上記のように一通りに限定される必要はなく、複数通り予め用意されていても良い。この場合、例えば上記ステップ１１０で用いられ得る閾値の組み合わせがＲＯＭ１４に予め複数記憶されており、この組み合わせがユーザの指示によって予め指定されるものとしてもよい。また、この組み合わせに対しては１次元フィルタαで用いられる重み値として一意に定められた重み値が対応付けられており、ＲＯＭ１４に閾値の組み合わせに対応付けられた状態で予め記憶されている。よって、ユーザがＵＩパネル２０を介して閾値の組み合わせを指定することにより指定した閾値の組み合わせと共にこれに対応する重み値もＣＰＵ１２によってＲＯＭ１４から読み出され、読み出された閾値は上記ステップ１１０の処理で用いられ、読み出された重み値は１次元フィルタαの重み値として適用される。
【００５２】
ステップ１１２では、５×５のウィンドウにＫの画素とＭの画素との境界が存在するか否かを判定し、否定判定となった場合にはステップ１１６に移行する一方、肯定判定となった場合にはステップ１１４に移行し、トラッピングを行う。ここでのトラッピングとは、注目画素の現在の画素値を、５×５のウィンドウに含まれる全画素のうちの画素値が０の画素以外の画素（単純多値化なので“０”以外は“２５５”のみしかない）があれば置き換えることを意味する。
【００５３】
ステップ１１６では、Ｋレイヤを構成している全画素に対して上記ステップ１０８の処理を実行したか否かを判定し、否定判定となった場合にはステップ１１８に移行し、５×５のウィンドウの中央の画素位置に次に予定された画素が配置されるように５×５のウィンドウを移動させた後、ステップ１０６に移行する。なお、本トラッピング処理プログラムでは、Ｋレイヤを構成している画素の何れに対しても上記ステップ１０８の処理が実行されていない状態で上記ステップ１０６の処理が実行されると、Ｋレイヤの左上隅の画素が注目画素として扱われるように５×５のウィンドウが配置される。そして、上記ステップ１１８の処理によって、５×５のウィンドウを、Ｋレイヤを構成している画素の各々が１回ずつ注目画素として扱われるように水平方向（左から右）に１画素単位で移動させると共に垂直方向（上から下）に１ライン単位で移動させる。
【００５４】
一方、ステップ１１６において肯定判定となった場合には本トラッピング処理プログラムを終了する。なお、このようにトラッピング処理によってトラッピングが行われて得られた混色画像はＣＰＵ１２によって２値化されてＲＡＭ１６における予め定められた記憶領域に記憶される。
【００５５】
次に、図８及び図９を参照しながら本実施形態に係るトラッピング処理の具体例を説明する。なお、ここでは、錯綜を回避するために、上記ステップ１１０の処理で用いる閾値として、２画素連続しているか否かを判断するために用いられる閾値を“０．７１”とし、３画素連続しているか否かを判断するために用いられる閾値を“０．８”とし、４画素連続しているか否かを判断するために用いられる閾値を０．９９とし、１次元フィルタαの画素位置Ａの重み値を“０．６”、画素位置Ｂの重み値を“０．１１”、画素位置Ｃの重み値を“０．０９”とした場合について説明する。また、ここでは、錯綜を回避するために、トラッピング後の２値化（単純２値化）で用いられる閾値として“０．６”以下の値を用いた場合について説明する。
【００５６】
先ず、図８に示す具体例について説明する。図８は、本実施形態に係る画像形成装置１０によって、Ｋの画像領域とＭの画像領域とが隣接している多値で示した混色画像３０Ａを、トラッピングを行ってから２値化する過程の一例を示す模式図である。同図（ａ）に示すように、混色画像３０Ａは、濃度が８０％のＫの画像領域３２Ａ及び濃度が８０％のＭの画像領域３４Ａが隣接して構成された多値化画像である。ここで、従来のトラッピングの手法を用いて同図（ａ）に示す混色画像３０Ａに対して２値化せずにトラッピングを行うと、一例として同図（ｂ）に示すようにＫの画像領域３２ＡにおいてＭの画像領域３４Ａとの境界から２画素分の領域を構成している画素に対してトラッピングが行われる。この結果、混色画像３０Ａは、Ｋの画像領域３２ＡにおいてＭの画像領域３４Ａとの境界から２画素分の領域がＫとＭとが混在した色で表される。このようにして得られたトラッピング済みの混色画像３０Ａは、２値化されると、一例として同図（ｃ）に示すように、混色画像３０Ａにおいてトラッピングが行われた領域（Ｋの画像領域３０ＡとＭの画像領域３０Ｂとの境界領域）に対応する領域に対してトラッピングが行われた２値で示した混色画像３０Ｂが得られる。
【００５７】
一方、混色画像３０Ａを２値化してからトラッピングを行う場合、先ず、一例として同図（ａ）及び（ｄ）に示すように混色画像３０Ａを２値化して混色画像３０Ｃに変換する。同図（ｄ）の例では、同図（ａ）に示すＫの画像領域３２ＡがＫの画像領域３２Ｂに、同図（ａ）に示すＭの画像領域３４ＡがＭの画像領域３４Ｂに各々変換されている。Ｋの画像領域３２Ｂは、Ｋの画像領域３２Ａに対応する領域を構成している複数の画素の８０％の画素を予め定められたスクリーンパターンを用いてＫの画素に変換することによって構成されている。また、Ｍの画像領域３４Ｂは、Ｍの画像領域３４Ａに対応する領域を構成している複数の画素の８０％の画素を予め定められたスクリーンパターンを用いてＭの画素に変換することによって構成されている。なお、ここでは、Ｋの画像領域３２Ｂを構成する際に用いられるスクリーンパターンのスクリーン角度として６３度を、Ｍの画像領域３４Ｂを構成する際に用いられるスクリーンパターンのスクリーン角度として１１７度を各々適用している。
【００５８】
次に、同図（ｅ）に示すように混色画像３０ＣのＫの画素に着目し、１次元フィルタαを用いてＫの画像領域３２Ｂを構成しているＫの各画素を多値化する。また、Ｋの画素とは別にＭの画像領域３４Ｂを構成しているＭの各画素は単純多値化で多値化する。この結果、同図（ｄ）に示す混色画像３０Ｃは同図（ｆ）に示すように多値で示した混色画像３０Ｄに変換される。同図（ｆ）に示す例では、水平方向にかけてＫの画素が３連続している各画素には“０．８”の濃度相当値（濃度＝８０％）が付与され、水平方向にかけてＫの画素が２連続している各画素には“０．７１”の濃度相当値（濃度＝７１％）が付与され、水平方向に連続していない単一のＫの画素には“０．６”の濃度相当値（濃度＝６０％）が付与される。そして、“０．７１”の濃度相当値が付与された画素及び“０．６”の濃度相当値が付与された画素を孤立画素とし、“０．８”の濃度相当値が付与された画素を非孤立画素とした上で、５×５のウィンドウを用いて、注目画素に孤立画素が配置された場合は５×５のウィンドウ内のＭの画素の存在の有無に拘わらず注目画素に対してトラッピングを行わず、注目画素に非孤立画素が配置され、かつ５×５のウィンドウにＭの画素が存在する場合は注目画素に対してトラッピングを行う。この結果、混色画像３０Ｄは、同図（ｇ）に示すようにＫの画像領域３２ＢにおいてＭの画像領域３４Ｂとの境界から２画素分の領域の非孤立画素のみにトラッピングが行われ、この非孤立画素は、ＫとＭとが混在した色（Ｋの画素の画素値とＭの画素の画素値とが足し合わされて表現された色）で表される。
【００５９】
このようにして得られたトラッピング済みの混色画像３０Ｄは、２値化されると、一例として同図（ｈ）に示すように、混色画像３０Ｄにおいてトラッピングが行われた画素（非孤立画素）に対応する画素に対してトラッピングが行われた２値で示した混色画像３０Ｅが得られる。ここでの２値化は単純２値化を行う。単純２値化とは、ある閾値に対してそれより小さい値は“０”とし、大きい値は“１”とする２値化のことである。この閾値には１次元フィルタαの画素位置Ａの重み値以下の値を使用することで孤立ドットも欠落することなく表現される。
【００６０】
なお、上記ステップ１１０の処理で用いる閾値として“０．７”を適用した場合、同図（ｆ）に示す混色画像３０ＤのＫの画像領域３２Ｂにおいて“０．６”の濃度相当値が付与された画素を孤立画素とし、“０．７”の濃度相当値が付与された画素及び“０．８”の濃度相当値が付与された画素を非孤立画素とした上で、５×５のウィンドウを用いて、注目画素に孤立画素が配置された場合は５×５のウィンドウ内のＭの画素の存在の有無に拘わらず注目画素に対してトラッピングを行わず、注目画素に非孤立画素が配置され、かつ５×５のウィンドウにＭの画素が存在する場合は注目画素に対してトラッピングを行う。この結果、混色画像３０Ｄは、Ｋの画像領域３２ＢにおいてＭの画像領域３４Ｂとの境界から２画素分の領域の非孤立画素のみにトラッピングが行われ、この非孤立画素は、ＫとＭとが混在した色で表される。このようにして得られたトラッピング済みの混色画像３０Ｄは、単純２値化されると、一例として同図（ｉ）に示すように、混色画像３０Ｄにおいてトラッピングが行われた画素（非孤立画素）に対応する画素に対してトラッピングが行われた２値で示した混色画像３０Ｆが得られる。
以上のように、同図（ａ）に示す混色画像３０Ａから同図（ｄ）に示す混色画像３０Ｃへの変換は、通常の２値化（一般的なスクリーン処理）によって実現されるのに対し、同図（ｆ）に示す混色画像３０Ｄから同図（ｉ）に示す混色画像３０Ｆへの変換及び同図（ｇ）に示す混色画像３０Ｄから同図（ｈ）に示す混色画像３０Ｅへの変換は、単純２値化（１×１単位で予め定められた閾値を超えているか否かで判断される２値化）によって実現される。
【００６１】
次に、図９に示す具体例について説明する。図９は、本実施形態に係る画像形成装置１０によって、濃度が５０％のＫの画像領域と濃度が５０％のＭの画像領域とが重ねられて構成され、かつ多値で表現された混色画像４０Ａを２値化する過程の一例が示されている。同図（ａ）に示すように混色画像４０Ａは、多値で示したＫの画像領域と多値で示したＭの画像領域とが重ねられているため、トラッピングは行われずに２値化される。なお。同図（ｃ）には、同図（ａ）に示す多値で表現された混色画像を２値化した混色画像の一例が示されている。同図（ａ）〜（ｃ）の例では、多値で示したＫの画像領域の濃度５０％に対して２値で示したＫの画像領域でＫが占める割合は５０％となり、多値で示したＭの画像領域の濃度５０％に対して２値で示したＭの画像領域でＭが占める割合は５０％となる。つまり、２値化の前後で混色画像の全体に対してＫの占める割合及びＭの占める割合に変化は生じない。
【００６２】
一方、同図（ａ）に示す混色画像４０Ａを２値化してからトラッピングを行う場合、先ず、同図（ａ）に示す混色画像４０Ａを２値化することにより混色画像４０Ａを混色画像４０Ｃに変換する。混色画像４０Ｃは、一例として同図（ｄ）に示すように、Ｋのみの画像領域、Ｍのみの画像領域、画素値が０の画素からなる領域及びＫの画素値とＭの画素値とを足し合わせた画素値を有する画素（Ｋのレイヤの画素とＭのレイヤの画素とを重ね合わせた画素）からなる画像領域で構成される。
【００６３】
次に、同図（ｅ）に示すようにＫのみの画素に着目し、１次元フィルタαを用いてＫの各画素を多値化する。また、Ｋの画素とは別にＭの画像領域を構成しているＭの各画素は単純多値化する。この結果、同図（ｅ）に示すＫのみの画素は同図（ｆ）に示すように多値で示したＫのみの画素に変換される。同図（ｆ）に示す例では、水平方向にかけてＫの画素が２連続している各画素には“０．７１”の濃度相当値（濃度＝７１％）が付与され、水平方向に連続していない単一のＫの画素には“０．６”の濃度相当値（濃度＝６０％）が付与される。なお、水平方向にＫの画素が３連続している各画素には“０．８”の濃度相当値が付与されるが、同図（ｆ）に示す例では水平方向にＫの画素が３連続している画素は存在しないため、同図（ｆ）に示すＫの画素の何れにも“０．８”の濃度相当値が付与されない。
【００６４】
そして、同図（ｆ）に示すＫの画像領域に多値化されたＭの画像領域を重ね合わせてから、“０．７１”の濃度相当値が付与された画素及び“０．６”の濃度相当値が付与された画素を孤立画素とし、“０．８”の濃度相当値が付与された画素を非孤立画素とした上で、５×５のウィンドウを用いて、注目画素に孤立画素が配置された場合は５×５のウィンドウ内のＭの画素の存在の有無に拘わらず注目画素に対してトラッピングを行わず、注目画素に非孤立画素が配置され、かつ５×５のウィンドウにＭの画素が存在する場合は注目画素に対してトラッピングを行う。この結果、同図（ｈ）に示すように、同図（ｃ）に示す混色画像４０Ｂが得られる。つまり、同図（ｆ）に示すＫの画像領域を構成している画素には非孤立画素が存在しないため、トラッピングが実施されない。
【００６５】
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る画像形成装置１０によれば、トラッピングを行うべき画素に対してはトラッピングが行われ、トラッピングを行うべきでない画素に対してはトラッピングが行われないので、記録用紙に形成される画像の画質の低下が軽減される。
【００６６】
なお、上記実施形態では、１次元フィルタαを用いて多値化を行う場合の形態例を挙げて説明したが、これに限らず、例えば図１０に示すように１次元フィルタαを９０度回転させた１次元フィルタβを用いて多値化を行ってもよい。１次元フィルタα及びβの何れを用いるかは、入力２値化データのスクリーンパターンのスクリーン角度に応じて決定すればよい。例えば、スクリーン角度θが０度以上４５度以下の場合及び１３５度以上１８０度未満の場合に１次元フィルタβを用いることが好ましい。この場合、１次元フィルタαによって多値化対象画素に付与された濃度相当値及び１次元フィルタβによって多値化対象画素に付与された濃度相当値の予め定められた条件を満足した方を適用することにより多値化を行う形態例が挙げられる。予め定められた条件としては、例えば、他方よりも大きな濃度相当値を有する、との条件や、他方よりも小さな濃度相当値を有する、との条件が挙げられる。
【００６７】
また、ユーザがＵＩパネル２０を介して１次元フィルタα及びβの何れを用いるかを予め指定し、指定した１次元フィルタによって多値化対象画素に付与された濃度相当値を適用することにより多値化を行ってもよい。１次元フィルタα及びβの何れを用いるかは、多値で示した画像を２値化する際に用いるスクリーンパターンのスクリーン角度に応じて決定すればよい。例えば、スクリーン角度θが４５度よりも大きく１３５度よりも小さい場合には１次元フィルタαを用い、スクリーン角度θが０度以上４５度以下の場合及び１３５度以上１８０度未満の場合に１次元フィルタβを用いることが好ましい。
【００６８】
また、多値化を行うために用いるフィルタは１次元フィルタに限らず、２次元フィルタを用いてもよい。この場合、例えば、重み値がマトリクス状に配列されたＮ×Ｍ（Ｎ及びＭ；２以上の自然数）の２次元フィルタを用いる形態例や、１次元フィルタα及びβを併用する形態例が挙げられる。
【００６９】
また、上記実施形態では、ＣＰＵ１２によってトラッピング処理プログラムが実行されることによりトラッピング処理プログラムの各ステップを実現するソフトウェア的な形態を例示したが、これに限らず、各種回路（一例として、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））を接続して構成されるハードウェア的な形態や、ソフトウェア的な形態とハードウェア的な形態とを組み合わせた形態が挙げられる。
【００７０】
また、上記実施形態では、トラッピング処理プログラムがＲＯＭ１４に予め記憶されている場合の形態例を挙げて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、これらのプログラムをＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリなどのコンピュータによって読み取られる記録媒体に格納した状態で提供する形態を適用してもよいし、有線又は無線による通信手段を介して配信する形態を適用しても良い。
【符号の説明】
【００７１】
１０  画像形成装置
１２  ＣＰＵ
２０  ＵＩパネル
２６  画像形成部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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