(57)【要約】【課題】ＬＵＴのデータ量を増加することなく且つより少ないメモリアクセス回数で良好な精度の補正データを算出することが可能な画像処理装置、画像処理プログラム及び画像処理方法を提供する。【解決手段】画像処理装置１００における色変換部１２を、格子点テーブル１４を参照して起点格子点を決定する起点格子点決定部１２ａと、参照確率値テーブルを参照して参照確率値を決定する参照確率値決定部１２ｂと、第１格子点及び第２格子点を決定する参照格子点決定部１２ｃと、決定した第１及び第２格子点の差異を抽出する差異抽出部１２ｄと、抽出した差異に基づき平均確率値を算出する平均確率値算出部１２ｅと、ＬＵＴ１８に記憶された第１及び第２格子点に対応する補正データと、平均確率値とに基づきＲＧＢ画像データに対応するＣＭＹＫ画像データを算出する補正データ算出部１２ｆとを含んだ構成とした。【選択図】図２
2008258934.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１次元以上の色空間における座標値として表現された画像データを受け取り、該画像デ
ータに所定の補正を行って出力する画像処理装置であって、
前記色空間を各次元について分割することによって得られた格子点の各々に対応付けて
、該格子点の座標値が示す画像データの補正データを記憶する補正データ記憶手段と、
前記画像データの座標値に基づき、起点となる格子点の座標値を決定する起点格子点決
定手段と、
前記画像データの座標値に対して参照する前記格子点の座標値が、前記画像データの座
標値を間に含む前記起点となる格子点の隣にある格子点の座標値となる確率値である参照
確率値を決定する参照確率値決定手段と、
前記参照確率値決定手段で決定した前記参照確率値に第１のノイズを加算する第１ノイ
ズ加算手段と、
前記第１のノイズを加算後の参照確率値に基づき、前記起点となる格子点と前記隣の格
子点とのいずれか一方の格子点を、第１格子点として決定する第１格子点決定手段と、
前記第１のノイズを加算前の前記参照確率値に第２のノイズを加算する第２ノイズ加算
手段と、
前記第２のノイズを加算後の参照確率値に基づき、前記起点となる格子点と前記隣の格
子点とのいずれか一方の格子点を、第２格子点として決定する第２格子点決定手段と、
前記第１格子点の座標値における各次元の値と、前記第２格子点の座標値における各次
元の値とに基づき、同じ次元で両者の値が異なるものを抽出する差異抽出手段と、
前記差異抽出手段で抽出された、前記値が異なる次元に対応する前記参照確率値の平均
値である平気確率値を算出する平均確率値算出手段と、
前記第１格子点に対応付けて記憶されている補正データと、前記第２格子点に対応付け
て記憶されている補正データとの色成分毎の差分値を算出する差分値算出手段と、
前記平均確率値算出手段で算出した平均確率値と、前記差分値算出手段で算出した差分
値とに基づき、前記画像データに対する補正データを算出する補正データ算出手段と、を
備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像データの各座標値に対応付けて、前記起点となる格子点のデータを記憶する起
点格子点データ記憶手段を備え、
前記起点格子点決定手段は、前記画像データの各座標値に対応付けて記憶された前記起
点となる格子点のデータに基づき、前記画像データの座標値に対する前記起点となる格子
点を決定する手段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】
前記参照確率値は、前記起点となる格子点の座標値と前記起点となる格子点の隣にある
格子点の座標値との間の距離と、前記起点となる格子点の座標値と前記画像データの座標
値との間の距離との比であ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】
前記画像データの各座標値に対応付けて、前記参照確率値を記憶する参照確率値記憶手
段を備え、
前記確率値決定手段は、前記画像データの各座標値に対応付けて記憶された前記参照確
率値に基づき、前記画像データの座標値に対する前記参照確率値を決定する手段であるこ
とを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記補正データ算出手段は、前記差分値に前記平均確率値を乗算し、該乗算結果に、前
記差分値算出手段で前記第１格子点又は前記第２格子点に対応する補正データから減じた
方の格子点に対応する補正データを加算して、前記画像データに対する補正データを算出
する手段であることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の画像処理
装置。
【請求項６】
前記第１ノイズ加算手段は、各色成分に対応する前記参照確率値に、全ての色成分の参
照確率値に対して同じ値の前記第１のノイズを加える手段であり、
前記第２ノイズ加算手段は、各色成分に対応する前記参照確率値に、全ての色成分の参
照確率値に対して同じ値の前記第２のノイズを加える手段であることを特徴とする請求項
１乃至請求項５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記ノイズの数値範囲は、前記参照確率値の範囲と同じ範囲としたことを特徴とする請
求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第１格子点決定手段は、前記画像データの座標値における各色成分の値が全て同じ
値であるときに、前記起点となる格子点を、前記第１格子点として決定する手段であり、
前記第２格子点決定手段は、前記画像データの座標値における各色成分の値が全て同じ
値であるときに、前記起点となる格子点の隣にある格子点を、前記第２格子点として決定
する手段であることを特徴とする請求項６又は請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
１次元以上の色空間における座標値として表現された画像データを受け取り、該画像デ
ータに所定の補正を行って出力する画像処理プログラムであって、
前記色空間を各次元について分割することによって得られた格子点の各々に対応付けて
、該格子点の座標値が示す画像データの補正データが予め記憶されており、
前記画像データの座標値に基づき、起点となる格子点の座標値を決定する起点格子点決
定ステップと、
前記画像データの座標値に対して参照する前記格子点の座標値が、前記画像データの座
標値を間に含む前記起点となる格子点の隣にある格子点の座標値となる確率値である参照
確率値を決定する参照確率値決定ステップと、
前記参照確率値決定ステップで決定した前記参照確率値に第１のノイズを加算する第１
ノイズ加算ステップと、
前記第１のノイズを加算後の参照確率値に基づき、前記起点となる格子点と前記隣の格
子点とのいずれか一方の格子点を、第１格子点として決定する第１格子点決定ステップと
、
前記第１のノイズを加算前の前記参照確率値に第２のノイズを加算する第２ノイズ加算
ステップと、
前記第２のノイズを加算後の参照確率値に基づき、前記起点となる格子点と前記隣の格
子点とのいずれか一方の格子点を、第２格子点として決定する第２格子点決定ステップと
、
前記第１格子点の座標値における各次元の値と、前記第２格子点の座標値における各次
元の値とに基づき、同じ次元で両者の値が異なるものを抽出する差異抽出ステップと、
前記差異抽出ステップで抽出された、前記値が異なる次元に対応する前記参照確率値の
平均値である平気確率値を算出する平均確率値算出ステップと、
前記第１格子点に対応付けて記憶されている補正データと、前記第２格子点に対応付け
て記憶されている補正データとの色成分毎の差分値を算出する差分値算出ステップと、
前記平均確率値算出ステップで算出した平均確率値と、前記差分値算出ステップで算出
した差分値とに基づき、前記画像データに対する補正データを算出する補正データ算出ス
テップとを有する処理をコンピュータに実行させるのに使用するプログラムを含むことを
特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１０】
１次元以上の色空間における座標値として表現された画像データを受け取り、該画像デ
ータに所定の補正を行って出力する画像処理方法であって、
前記色空間を各次元について分割することによって得られた格子点の各々に対応付けて
、該格子点の座標値が示す画像データの補正データを予め記憶しておき、
前記画像データの座標値に基づき、起点となる格子点の座標値を決定する起点格子点決
定ステップと、
前記画像データの座標値に対して参照する前記格子点の座標値が、前記画像データの座
標値を間に含む前記起点となる格子点の隣にある格子点の座標値となる確率値である参照
確率値を決定する参照確率値決定ステップと、
前記参照確率値決定ステップで決定した前記参照確率値に第１のノイズを加算する第１
ノイズ加算ステップと、
前記第１のノイズを加算後の参照確率値に基づき、前記起点となる格子点と前記隣の格
子点とのいずれか一方の格子点を、第１格子点として決定する第１格子点決定ステップと
、
前記第１のノイズを加算前の前記参照確率値に第２のノイズを加算する第２ノイズ加算
ステップと、
前記第２のノイズを加算後の参照確率値に基づき、前記起点となる格子点と前記隣の格
子点とのいずれか一方の格子点を、第２格子点として決定する第２格子点決定ステップと
、
前記第１格子点の座標値における各次元の値と、前記第２格子点の座標値における各次
元の値とに基づき、同じ次元で両者の値が異なるものを抽出する差異抽出ステップと、
前記差異抽出ステップで抽出された、前記値が異なる次元に対応する前記参照確率値の
平均値である平気確率値を算出する平均確率値算出ステップと、
前記第１格子点に対応付けて記憶されている補正データと、前記第２格子点に対応付け
て記憶されている補正データとの色成分毎の差分値を算出する差分値算出ステップと、
前記平均確率値算出ステップで算出した平均確率値と、前記差分値算出ステップで算出
した差分値とに基づき、前記画像データに対する補正データを算出する補正データ算出ス
テップと、を含むことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データを補正する技術に係り、特に、ＬＵＴ（色補正テーブル）を参照
して画像データの色補正処理を行う画像処理装置、画像処理プログラム及び画像処理方法
に関する。
【背景技術】
【０００２】
カラー原稿をスキャナなどの画像入力部を用いて読み取り、読み取ったカラー画像デー
タを、例えばＣＲＴなどのディスプレイやカラープリンタなどを用いて再生表示させる画
像処理装置が知られている。
これらディスプレイやカラープリンタなどの画像出力装置は、それぞれに特有の色再現
特性を有していることから、スキャナなどを用いて入力したカラー画像の色を、画像出力
装置の特性によらず良好に再現するためには、使用する画像出力装置の色再現特性に合わ
せて色補正処理を行うことが必要となる。こうした色補正を行うための代表的な手法とし
ては、色補正テーブルを用いる技術が提案されている（例えば、特許文献１など）。色補
正テーブルとは、カラー画像データと補正済みの画像データとを対応付けて記憶した数表
である。例えば、カラー画像データがレッド（ 以下、Ｒと記す）、グリーン（以下、Ｇ
と記す）、ブルー（以下、Ｂと記す）の３色成分で表現可能なことに着目すると、これら
各色成分を直交３軸に取った色空間を考えることができ、この色空間を格子状に分割して
、各格子点に補正済みのカラー画像データを予め記憶した３次元の数表を作成することが
できる。カラー画像データを補正するときには、色空間上でカラー画像データに対応する
座標点と該座標点の周囲にある格子点とを検出し、周囲の格子点に記憶されている補正デ
ータから補間演算を行うことによって、カラー画像データに対応する補正データを求める
ことができる。
【０００３】
色補正処理において、最も精度を良くするための方法としては、各入力について補正デ
ータを全て有するＬＵＴ（色補正テーブル）を持つことである。しかし、例えば、ＲＧＢ
からＣＭＹＫへの色補正処理を行う場合、ＲＧＢの各８ｂｉｔからＣＭＹＫの各８ｂｉｔ
へと色補正を行うためには、「２５６3」個の格子点が必要となり、合計「２５６3×３２
ｂｉｔ」という非現実的なサイズのＬＵＴになってしまう。そのため、「６４3」や「３
２3」、「１６3」などのように格子点の数を減らして、先述したように、ＬＵＴにはない
補正データを四面体補間などの補間法を用いて求めている。しかしながら、四面体補間な
どの補間方法は非常に多くの計算を要する。このような問題を解決する技術として、例え
ば、特許文献１に記載の画像処理装置がある。
【０００４】
特許文献１の画像処理装置は、カラー画像データの１つ画素の座標値に対して、複数の
格子点を対応付け、該対応付けた格子点に対応する補正データを用いて、例えば、算術平
均などの比較的軽い演算処理によって、カラー画像データの座標値に対する補正データを
求めるものである。これにより、ＬＵＴのサイズ（格子点の数）を増やすことなく、高速
に且つ精度良く補正データを求めることができる。
【特許文献１】特開平４−１８５０７５号公報
【特許文献２】特開２００３−２８３８５４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献２の従来技術において、補正データの補正精度をより良く
するには対応付ける格子点の数を増やす必要があるため、補正精度を求めるときには、Ｌ
ＵＴから補正データを取得する回数が増えることになる。このことについて、上記特許文
献２の従来技術においては、メモリとのアクセス時間は極短時間であるため問題にならな
いとしている。
【０００６】
しかし、近年では、計算機の性能が向上してきたため、より複雑な処理も短時間で行え
るようになってきた。そのため、今までは顕在化していなかったが、メモリとのアクセス
時間がボトムネックになりつつある。
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたも
のであって、ＬＵＴのデータ量を増加することなく且つより少ないメモリアクセス回数で
良好な精度の補正データを算出することが可能な画像処理装置、画像処理プログラム及び
画像処理方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
〔形態１〕  上記目的を達成するために、形態１の画像処理装置は、
１次元以上の色空間における座標値として表現された画像データを受け取り、該画像デ
ータに所定の補正を行って出力する画像処理装置であって、
前記色空間を各次元について分割することによって得られた格子点の各々に対応付けて
、該格子点の座標値が示す画像データの補正データを記憶する補正データ記憶手段と、
前記画像データの座標値に基づき、起点となる格子点の座標値を決定する起点格子点決
定手段と、
前記画像データの座標値に対して参照する前記格子点の座標値が、前記画像データの座
標値を間に含む前記起点となる格子点の隣にある格子点の座標値となる確率値である参照
確率値を決定する参照確率値決定手段と、
前記参照確率値決定手段で決定した前記参照確率値に第１のノイズを加算する第１ノイ
ズ加算手段と、
前記第１のノイズを加算後の参照確率値に基づき、前記起点となる格子点と前記隣の格
子点とのいずれか一方の格子点を、第１格子点として決定する第１格子点決定手段と、
前記第１のノイズを加算前の前記参照確率値に第２のノイズを加算する第２ノイズ加算
手段と、
前記第２のノイズを加算後の参照確率値に基づき、前記起点となる格子点と前記隣の格
子点とのいずれか一方の格子点を、第２格子点として決定する第２格子点決定手段と、
前記第１格子点の座標値における各次元の値と、前記第２格子点の座標値における各次
元の値とに基づき、同じ次元で両者の値が異なるものを抽出する差異抽出手段と、
前記差異抽出手段で抽出された、前記値が異なる次元に対応する前記参照確率値の平均
値である平気確率値を算出する平均確率値算出手段と、
前記第１格子点に対応付けて記憶されている補正データと、前記第２格子点に対応付け
て記憶されている補正データとの色成分毎の差分値を算出する差分値算出手段と、
前記平均確率値算出手段で算出した平均確率値と、前記差分値算出手段で算出した差分
値とに基づき、前記画像データに対する補正データを算出する補正データ算出手段と、を
備えることを特徴とする。
【０００８】
このような構成であれば、色空間上の座標値として表現された画像データを受け取ると
、該画像データに対する起点となる格子点の座標値を決定し、次いで、画像データの座標
値に対して参照する前記格子点の座標値が、前記画像データの座標値を間に含む前記起点
となる格子点の隣にある格子点の座標値となる確率値である参照確率値を決定する。ここ
で、起点となる格子点の隣にある格子点とは、画像データの座標値に対して参照する格子
点が、起点となる格子点の各座標値に対して、該各座標値の少なくとも１つが増加する方
向に１つずれた位置にある格子点である。例えば、ＲＧＢ画像データの場合、画像データ
の座標値に対して参照する格子点を（Ｒｇ，Ｇｇ，Ｂｇ）とすると、この格子点の隣の格
子点とは、（Ｒｇ＋１，Ｇｇ，Ｂｇ）、（Ｒｇ，Ｇｇ＋１，Ｂｇ）、（Ｒｇ，Ｇｇ，Ｂｇ
＋１）、（Ｒｇ＋１，Ｇｇ＋１，Ｂｇ）、（Ｒｇ＋１，Ｇｇ，Ｂｇ＋１）、（Ｒｇ，Ｇｇ
＋１，Ｂｇ＋１）、（Ｒｇ＋１，Ｇｇ＋１，Ｂｇ＋１）が相当する。（以下、画像処理プ
ログラムに関する形態及び画像処理方法に関する形態において同じである）。また、参照
確率値は、例えば、画像データの座標値における各色成分の値に対して決定し、起点とな
る格子点の座標値に近いほど確率値は低くなり、隣の格子点の座標値に近いほど確率値は
大きくなるように設定する（以下、画像処理プログラムに関する形態及び画像処理方法に
関する形態において同じである）。
【０００９】
このようにして、参照確率値が決定すると、該参照確率値に第１のノイズを加算する。
ここで、第１のノイズは、例えば、公知の乱数発生アルゴリズム（例えば、線形合同法、
ＭＴ（Mersenne Twister）法など）を用いて発生される乱数値などが該当し、加算処理を
行う毎に生成される不確定的な値となる（以下、画像処理プログラムに関する形態及び画
像処理方法に関する形態において同じである）。
【００１０】
参照確率値に第１のノイズが加算されると、該加算後の参照確率値に基づき各色成分に
対する第１格子点を決定する。例えば、加算後の参照確率値と予め設定された閾値とを比
較し、加算後の参照確率値が閾値未満であれば、起点となる格子点を第１格子点として決
定し、加算後の参照確率値が閾値以上であれば、隣の格子点を第１格子点として決定する
方法などがある。または、各格子点に通し番号を付与し、加算値がある値以上のときに、
加算によって桁上がりが発生して、起点とする格子点の番号が、その隣の格子点の番号に
変化するようなデータ構造を用いる方法などもある（以下、画像処理プログラムに関する
形態及び画像処理方法に関する形態において同じである）。
【００１１】
このようにして第１格子点が決定すると、次に、第１のノイズを加算する前の参照確率
値に第２のノイズを加算する。ここで、第２のノイズは、第１のノイズと同様に、例えば
、公知の乱数発生アルゴリズム（例えば、線形合同法、ＭＴ（Mersenne Twister）法など
）を用いて発生される乱数値などが該当し、加算処理を行う毎に生成される不確定的な値
となる（以下、画像処理プログラムに関する形態及び画像処理方法に関する形態において
同じである）。
【００１２】
参照確率値に第２のノイズが加算されると、該加算後の参照確率値に基づき各色成分に
対する第２格子点を決定する。第２格子点の決定方法は、第１格子点の決定方法と同様と
なる。
このようにして第２格子点が決定すると、次に、第１格子点の座標値と、第２格子点の
座標値とを比較して、同じ次元（色成分）について両者の値が異なるものを抽出する。例
えば、画像データがＲＧＢの色成分を有している場合は、第１格子点のＲの値と、第２格
子点のＲの値とを比較し、両者の値が相違しているか否かを判断し、相違している場合は
、両者の値が異なるものとして抽出する。Ｇ、Ｂについても同様である。
【００１３】
異なる次元（色成分）が抽出されると、各次元に対応する参照確率値の平均値である平
均確率値を算出する。ここで、異なるものが１つもない場合は平均確率値は０となり、異
なるものが１つしかない場合はその色成分の参照確率値が平均確率値となる。
平均確率値が算出されると、次に、第１格子点に対応付けられた補正データと第２格子
点に対応付けられた補正データとの差分値を算出する。
【００１４】
差分値が算出されると、次に、該差分値と、平均確率値とに基づき、受け取った画像デ
ータに対する補正データを算出する。ここで、補正データの算出は、例えば、差分値に平
均確率値を乗じたものに、第１格子点の補正データ又は第２格子点の補正データを加算す
ることで算出する。加算する補正データは、例えば、差分値を算出するときに一方の格子
点の補正データから減じた他方の格子点の補正データとする（以下、画像処理プログラム
に関する形態及び画像処理方法に関する形態において同じである）。
【００１５】
以上より、補正データ記憶手段に対して、第１格子点に対応する補正データを取得する
ときと、第２格子点に対応する補正データを取得するときとの計２回のアクセスで画像デ
ータに対する補正データを算出することができる。
従って、同じアクセス回数の場合に、従来に比してより精度の高い補正データを算出す
ることができるという効果が得られると共に、従来に比してより少ないアクセス回数で精
度の高い補正データを算出できるので、アクセス速度よりも高速な演算速度の計算機との
間のボトムネックを解消できるという効果が得られる。
【００１６】
また、高精度な補正処理が可能になるため、画質を維持しながら格子点数を削減するこ
とができる。これにより、色変換テーブル（ＬＵＴ）の容量を削減することができるため
、高速アクセスメモリ（キャッシュメモリのようなＳＲＡＭ）への格納を容易にし、より
高速な処理が実現できるという効果が得られる。
【００１７】
〔形態２〕  更に、形態２の画像処理装置は、形態１に記載の画像処理装置において、
前記画像データの各座標値に対応付けて、前記起点となる格子点のデータを記憶する起
点格子点データ記憶手段を備え、
前記起点格子点決定手段は、前記画像データの各座標値に対応付けて記憶された前記起
点となる格子点のデータに基づき、前記画像データの座標値に対する前記起点となる格子
点を決定する手段であることを特徴とする。
【００１８】
このような構成であれば、各格子点の情報が記憶された記憶手段にアクセスして各格子
点の情報を取得し、受け取った画像データの座標値に対する起点となる格子点の座標値を
求めるという処理が不要となるので、起点となる格子点の決定処理にかかる処理時間を低
減することができるという効果が得られる。
【００１９】
〔形態３〕  更に、形態３の画像処理装置は、形態１又は２に記載の画像処理装置にお
いて、
前記参照確率値は、前記起点となる格子点の座標値と前記起点となる格子点の隣にある
格子点の座標値との間の距離と、前記起点となる格子点の座標値と前記画像データの座標
値との間の距離との比であることを特徴とする。
【００２０】
このような構成であれば、参照確率値は、画像データの座標値が、起点となる格子点に
近いほど確率値が小さくなり、起点となる格子点から遠くなるほど確率値が大きくなる。
従って、ノイズを加算したときに、起点となる格子点の座標値に近いものほど、起点と
なる格子点が第１格子点及び第２格子点として決定されやすくなり、起点となる格子点の
座標値から遠いものほど、該格子点の隣の格子点が第１格子点及び第２格子点として決定
されやすくなる。
これにより、画像データの座標値から遠く離れた座標値の格子点が選択され難くなるた
め、より精度の高い補正データを算出することができるという効果が得られる。
【００２１】
〔形態４〕  更に、形態４の画像処理装置は、形態１乃至３のいずれか１項に記載の画
像処理装置において、
前記画像データの各座標値に対応付けて、前記参照確率値を記憶する参照確率値記憶手
段を備え、
前記確率値決定手段は、前記画像データの各座標値に対応付けて記憶された前記参照確
率値に基づき、前記画像データの座標値に対する前記参照確率値を決定する手段であるこ
とを特徴とする。
【００２２】
このような構成であれば、各格子点の情報が記憶された記憶手段にアクセスして起点と
なる格子点の情報及びその隣の格子点の情報を取得し、受け取った画像データの座標値に
対する参照確率値を求めるという処理が不要となるので、参照確率値の決定処理にかかる
処理時間を低減することができるという効果が得られる。
【００２３】
〔形態５〕  更に、形態５の画像処理装置は、形態１乃至４のいずれか１項に記載の画
像処理装置において、
前記補正データ算出手段は、前記差分値に前記平均確率値を乗算し、該乗算結果に、前
記差分値算出手段で前記第１格子点又は前記第２格子点に対応する補正データから減じた
方の格子点に対応する補正データを加算して、前記画像データに対する補正データを算出
する手段であることを特徴とする。
【００２４】
このような構成であれば、受け取った画像データに対する補正データを算出するときに
、まず、第１格子点及び第２格子点に対応する補正データの一方の補正データから他方の
補正データを減じることで算出された差分値に平均確率値を乗じる。次いで、該乗算結果
に、前記他方の補正データを加算して、画像データに対する補正データを算出する。
従って、第１格子点又は第２格子点に対応付けられた補正データに対して、差異があっ
た次元（色成分）の参照確率値を反映することができるので、受け取った画像データの座
標値に対して、より正確に対応した座標値の補正データを算出することができるという効
果が得られる。
【００２５】
〔形態６〕  更に、形態６の画像処理装置は、形態１乃至５のいずれか１項に記載の画
像処理装置において、
前記第１ノイズ加算手段は、各色成分に対応する前記参照確率値に、全ての色成分の参
照確率値に対して同じ値の前記第１のノイズを加える手段であり、
前記第２ノイズ加算手段は、各色成分に対応する前記参照確率値に、全ての色成分の参
照確率値に対して同じ値の前記第２のノイズを加える手段であることを特徴とする。
【００２６】
このような構成であれば、各色成分に対応する参照確率値には、全ての色成分の参照確
率値に対して同じ値の第１のノイズが加算され、また、各色成分に対応する参照確率値に
は、全ての色成分の参照確率値に対して同じ値の第２のノイズが加算される。
従って、画像データの座標値から最も遠い座標値の格子点が選択されなくなるので、よ
り確実に精度の高い補正データを算出することができるという効果が得られる。
【００２７】
〔形態７〕  更に、形態７の画像処理装置は、形態６に記載の画像処理装置において、
前記ノイズの数値範囲は、前記参照確率値の範囲と同じ範囲としたことを特徴とする。
このような構成であれば、参照確率値どおりに格子点を選択することができるという効
果が得られる。
【００２８】
〔形態８〕  更に、形態８の画像処理装置は、形態６又は７に記載の画像処理装置にお
いて、
前記第１格子点決定手段は、前記画像データの座標値における各色成分の値が全て同じ
値であるときに、前記起点となる格子点を、前記第１格子点として決定する手段であり、
前記第２格子点決定手段は、前記画像データの座標値における各色成分の値が全て同じ
値であるときに、前記起点となる格子点の隣にある格子点を、前記第２格子点として決定
する手段であることを特徴とする。
【００２９】
このような構成であれば、画像データの各色成分の値が全て同じ値であったときに、第
１格子点として起点となる格子点が、第２格子点として起点となる格子点の隣の格子点が
必ず決定されるので、画像データの座標値に対応するより高精度な補正データを確実に算
出することができるという効果が得られる。
【００３０】
〔形態９〕  一方、上記目的を達成するために、形態９の画像処理プログラムは、
１次元以上の色空間における座標値として表現された画像データを受け取り、該画像デ
ータに所定の補正を行って出力する画像処理プログラムであって、
前記色空間を各次元について分割することによって得られた格子点の各々に対応付けて
、該格子点の座標値が示す画像データの補正データが予め記憶されており、
前記画像データの座標値に基づき、起点となる格子点の座標値を決定する起点格子点決
定ステップと、
前記画像データの座標値に対して参照する前記格子点の座標値が、前記画像データの座
標値を間に含む前記起点となる格子点の隣にある格子点の座標値となる確率値である参照
確率値を決定する参照確率値決定ステップと、
前記参照確率値決定ステップで決定した前記参照確率値に第１のノイズを加算する第１
ノイズ加算ステップと、
前記第１のノイズを加算後の参照確率値に基づき、前記起点となる格子点と前記隣の格
子点とのいずれか一方の格子点を、第１格子点として決定する第１格子点決定ステップと
、
前記第１のノイズを加算前の前記参照確率値に第２のノイズを加算する第２ノイズ加算
ステップと、
前記第２のノイズを加算後の参照確率値に基づき、前記起点となる格子点と前記隣の格
子点とのいずれか一方の格子点を、第２格子点として決定する第２格子点決定ステップと
、
前記第１格子点の座標値における各次元の値と、前記第２格子点の座標値における各次
元の値とに基づき、同じ次元で両者の値が異なるものを抽出する差異抽出ステップと、
前記差異抽出ステップで抽出された、前記値が異なる次元に対応する前記参照確率値の
平均値である平気確率値を算出する平均確率値算出ステップと、
前記第１格子点に対応付けて記憶されている補正データと、前記第２格子点に対応付け
て記憶されている補正データとの色成分毎の差分値を算出する差分値算出ステップと、
前記平均確率値算出ステップで算出した平均確率値と、前記差分値算出ステップで算出
した差分値とに基づき、前記画像データに対する補正データを算出する補正データ算出ス
テップとを有する処理をコンピュータに実行させるのに使用するプログラムを含むことを
特徴とする。
【００３１】
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られ
たプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、形態１の画像処理装置と同等の
作用および効果が得られる。
なお、本形態は、上記形態２乃至形態７のいずれか１に記載の画像処理装置の各手段で
実現される機能をコンピュータに実行させるプログラムとして記載した構成もとり得る。
【００３２】
〔形態１０〕  一方、上記目的を達成するために、形態１０の画像処理方法は、
１次元以上の色空間における座標値として表現された画像データを受け取り、該画像デ
ータに所定の補正を行って出力する画像処理方法であって、
前記色空間を各次元について分割することによって得られた格子点の各々に対応付けて
、該格子点の座標値が示す画像データの補正データを予め記憶しておき、
前記画像データの座標値に基づき、起点となる格子点の座標値を決定する起点格子点決
定ステップと、
前記画像データの座標値に対して参照する前記格子点の座標値が、前記画像データの座
標値を間に含む前記起点となる格子点の隣にある格子点の座標値となる確率値である参照
確率値を決定する参照確率値決定ステップと、
前記参照確率値決定ステップで決定した前記参照確率値に第１のノイズを加算する第１
ノイズ加算ステップと、
前記第１のノイズを加算後の参照確率値に基づき、前記起点となる格子点と前記隣の格
子点とのいずれか一方の格子点を、第１格子点として決定する第１格子点決定ステップと
、
前記第１のノイズを加算前の前記参照確率値に第２のノイズを加算する第２ノイズ加算
ステップと、
前記第２のノイズを加算後の参照確率値に基づき、前記起点となる格子点と前記隣の格
子点とのいずれか一方の格子点を、第２格子点として決定する第２格子点決定ステップと
、
前記第１格子点の座標値における各次元の値と、前記第２格子点の座標値における各次
元の値とに基づき、同じ次元で両者の値が異なるものを抽出する差異抽出ステップと、
前記差異抽出ステップで抽出された、前記値が異なる次元に対応する前記参照確率値の
平均値である平気確率値を算出する平均確率値算出ステップと、
前記第１格子点に対応付けて記憶されている補正データと、前記第２格子点に対応付け
て記憶されている補正データとの色成分毎の差分値を算出する差分値算出ステップと、
前記平均確率値算出ステップで算出した平均確率値と、前記差分値算出ステップで算出
した差分値とに基づき、前記画像データに対する補正データを算出する補正データ算出ス
テップと、を含むことを特徴とする。
【００３３】
これにより、形態１に記載の画像処理装置と同等の作用及び効果が得られる。
なお、本形態は、上記形態２乃至形態７のいずれか１に記載の画像処理装置の各手段を
ステップに置き換えた構成も取り得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づき説明する。図１〜図１８は、本発明に係る画
像処理装置、画像処理プログラム及び画像処理方法の実施の形態を示す図である。
まず、本発明に係る画像処理装置の構成を図１に基づき説明する。図１は、本発明に係
る画像処理装置１００の構成を示すブロック図である。
画像処理装置１００は、図１に示すように、ＲＧＢ画像データの解像度を後述するカラ
ープリンタ２００の解像度に応じて変換する解像度変換部１０と、ＲＧＢ画像データに対
して色変換処理を施す色変換部１２と、格子点テーブル１４と、参照確率値テーブル１６
と、ＬＵＴ（色変換テーブル）１８と、色変換処理後の画像データの階調数を変換する階
調数変換部２０と、階調数の変換された画像データに基づき印刷データを生成する印刷デ
ータ生成部２２とを含んで構成される。
【００３５】
また、図１に示すように、印刷データ生成部２２において生成された印刷データは、カ
ラープリンタ２００に出力される。つまり、画像処理装置１００とカラープリンタ２００
とによって、印刷システムが構成されている。
解像度変換部１０は、後述する入力装置群７４から入力されたＲＧＢ画像データ、また
は後述する記憶装置７０から読み出されたＲＧＢ画像データの解像度を、カラープリンタ
２００の印刷解像度に変換する機能を有している。具体的に、ＲＧＢ画像データの解像度
が印刷解像度よりも低い場合、または、逆に印刷解像度よりも高い場合は、例えば、公知
のニアレストネイバー法、バイリニア法、バイキュービック法などの解像度変換アルゴリ
ズムを用いて、足りないデータを補間したり、過剰なデータを間引いたりすることにより
、画像データの解像度を印刷解像度に変換する。
【００３６】
なお、解像度変換部１０は、専用のプログラム（例えば、プリンタドライバにおける１
つのモジュール）として構成されており、後述するコンピュータシステムによって実行す
ることで、上記機能を実現するようになっている。
色変換部１２は、ＬＵＴ１８（色変換テーブル）を参照して、解像度変換部１０におい
て解像度変換処理を経たＲＧＢ画像データを、ＣＭＹＫ画像データに変換する機能を有し
ている。具体的に、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色階調値で表現された画像データをカラープリンタ２
００が形成可能なドットの色、すなわちシアン（Ｃ）色、マゼンタ（Ｍ）色、イエロ（Ｙ
）色、ブラック（Ｋ）色の各色階調値による画像データ（ＣＭＹＫ画像データ）に変換す
る。なお、以下では、説明の便宜上、カラープリンタ２００に備えられているインクは、
Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色のインクのみであるものとして説明するが、これら４色以外にも、
淡シアン（ＬＣ）色、淡マゼンタ（ＬＭ）色などの他のインクが備えられたカラープリン
タにも同様の説明を適用することができる。
【００３７】
また、色変換処理においては、格子点テーブル１４及び参照確率値テーブル１６を参照
して、１つの画素に対してＬＵＴ１８において参照する格子点を２つ決定すると共に、該
決定した格子点に対応する補正データを用いて補間演算を行い、ＲＧＢ画像データに対応
する補正データ（ＣＭＹＫ画像データ）を算出する。
なお、色変換部１２は、専用のプログラム（例えば、プリンタドライバにおける１つの
モジュール）として構成されており、後述するコンピュータシステムによって実行するこ
とで、上記機能を実現するようになっている。
【００３８】
格子点テーブル１４は、後述する記憶装置７０に記憶保持されたデータテーブルであり
、ＲＧＢ画像データの各色の階調値に対応付けて、予め決定された起点格子点の格子点番
号のデータが記憶された構成を有するものである。なお、格子点番号と該格子点番号の格
子点の座標値とは同じ値となる。例えば、格子点番号０の座標値（Ｒｇ，Ｇｇ，Ｂｇ）は
、（Ｒｇ，Ｇｇ，Ｂｇ）＝（０，０，０）となる。
【００３９】
なお、格子点の座標値は、ＲＧＢ画像データの座標値とは異なり、例えば、ＬＵＴ１８
が、ＲＧＢの各色に対して３２個の格子点を有する場合は、各色に対して「０〜３１」の
座標値を有する。つまり、（Ｒｇ，Ｇｇ，Ｂｇ）＝（０〜３１，０〜３１，０〜３１）の
範囲の座標値となる。以下、格子点の座標値を前記したように（Ｒｇ，Ｇｇ，Ｂｇ）と表
し、ＲＧＢ画像データの各色の階調値が示す座標値を（Ｒ，Ｇ，Ｂ）と表し、両者を区別
することとする。
【００４０】
参照確率値テーブル１６は、後述する記憶装置７０に記憶保持されたデータテーブルで
あり、ＲＧＢ画像データの各色の階調値に対応付けて、起点格子点の隣の格子点（起点格
子点の格子点番号＋１の格子点）が参照される確率値（参照確率値）が記憶された構成を
有するものである。
ここで、参照確率値は、例えば、座標値が（Ｒｇ，Ｇｇ，Ｂｇ）＝（０，０，０）の格
子点番号０の格子点（以下、格子点０と称す）と、その隣の、座標値が（Ｒｇ，Ｇｇ，Ｂ
ｇ）＝（１，１，１）の格子点番号１の格子点（以下、格子点１と称す）との間に画像デ
ータの座標がある場合は、ＲＧＢの各色に対して、格子点１が参照される確率を示す値と
なる。
【００４１】
また、参照確率値は、各隣り合う格子点間における画像データの座標によって値が決ま
り、格子点０の座標と画像データの座標との距離に応じた値となる。具体的に、参照確率
値は、０以上１未満の範囲の値であり、画像データの座標と格子点０の座標との距離が近
ければ近いほど小さな値（低い確率値）となり、遠ければ遠いほど大きな値（高い確率値
）となる。
【００４２】
ＬＵＴ（ 色変換テーブル）１８は、後述する記憶装置７０に記憶保持されたデータテ
ーブルであり、ＲＧＢ色空間を格子状に分割したそれぞれの格子点に対応付けて、各格子
点のＲＧＢ画像データに対応するＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色階調値データ（補正データ）が記
憶された構成を有している。
階調数変換部２０は、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色階調値データ（例えば、階調値０から２５
５の２５６階調を有するデータ）を、カラープリンタ２００が表現可能な階調で表現され
た画像データに変換する機能を有している。本実施の形態においては、カラープリンタ２
００は、「ドットを形成する」、「ドットを形成しない」のいずれかの状態しか採り得な
いこととする。従って、階調数変換部２０は、多階調のＣＭＹＫ画像データを、前記２つ
の状態に対応した２階調（２値）のデータへと変換する。
【００４３】
なお、階調数変換部２０は、専用のプログラム（例えば、プリンタドライバにおける１
つのモジュール）として構成されており、後述するコンピュータシステムによって実行す
ることで、上記機能を実現するようになっている。
印刷データ生成部２２は、階調数の変換された（２値化された）ＣＭＹＫ画像データを
カラープリンタ２００におけるドットの形成順序を考慮した転送順に並び替えた構成の印
刷データを生成する機能を有している。
【００４４】
なお、印刷データ生成部２２は、専用のプログラム（例えば、プリンタドライバにおけ
る１つのモジュール）として構成されており、後述するコンピュータシステムによって実
行することで、上記機能を実現するようになっている。
次に、図２に基づき、色変換部１２の詳細な構成を説明する。図２は、色変換部１２の
詳細な構成を示すブロック図である。
【００４５】
色変換部１２は、図２に示すように、起点格子点決定部１２ａと、参照確率値決定部１
２ｂと、参照格子点決定部１２ｃとを含んで構成される。
起点格子点決定部１２ａは、ＲＧＢ画像データにおける各画素の画像データに基づき、
格子点テーブル１４を参照して、各画素の画像データに対応する起点格子点を決定する機
能を有している。
【００４６】
参照確率値決定部１２ｂは、ＲＧＢ画像データにおける各画素の画像データに基づき、
参照確率値テーブル１６を参照して、ＲＧＢ画像データの各色階調値（座標値）に対応す
る参照確率値を決定する機能を有している。
具体的に、各画素に対応するＲＧＢ画像データの座標値の示す各色の階調値に対応する
参照確率値（例えば、Ｒは１／４、Ｇは３／４、Ｂは１／２など）を決定する。
【００４７】
参照格子点決定部１２ｃは、参照確率値決定部１２ｂで決定された参照確率値に第１の
ノイズを加算し、該加算結果に基づき第１格子点を決定すると共に、前記参照確率値に第
２のノイズを加算し、該加算結果に基づき第２格子点を決定する機能を有している。
ここで、第１のノイズ及び第２のノイズは、公知の乱数発生アルゴリズム（例えば、線
形合同法、ＭＴ法など）を用いて発生した乱数である。従って、参照格子点決定部１２ｃ
は、乱数を発生する機能を有している。
【００４８】
色変換部１２は、更に、差異抽出部１２ｄと、平均確率値算出部１２ｅと、補正データ
算出部１２ｆとを含んで構成される。
差異抽出部１２ｄは、第１格子点の座標値と、第２格子点の座標値とを比較し、両者の
差異を抽出する機能を有している。第１格子点の座標を、（Ｒｇ１，Ｇｇ１，Ｂｇ１）、
第２格子点の座標を（Ｒｇ２，Ｇｇ２，Ｂｇ２）とすると、例えば、第１格子点の座標値
が（Ｒｇ１，Ｇｇ１，Ｂｇ１）＝（０，０，０）で、第２格子点の座標値が（Ｒｇ２，Ｇ
ｇ２，Ｂｇ２）＝（１，０，１）である場合はＲｇ及びＢｇの座標に差異があると判断し
、この色の情報を差異情報として抽出する。
【００４９】
具体的に、差異情報は、下式（１）に従って抽出（算出）する。
差異情報＝（Ｒｇ２，Ｇｇ２，Ｂｇ２）−（Ｒｇ１，Ｇｇ１，Ｂｇ１）        （１）
平均確率値算出部１２ｅは、上式（１）の算出結果から差分値が１となる色に差異があ
ると判断し、差異のあった全ての色の参照確率値から、これらの平均値（平均確率値）を
算出する機能を有している。例えば、参照確率値（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）が（Ｒｐ，Ｇｐ，
Ｂｐ）＝（１／４，３／４，２／４）であり、ＲｇとＢｇとに差異があった場合は、「（
１／４＋２／４）／２＝３／８」が平均確率値となる。
【００５０】
補正データ算出部１２ｆは、第１格子点及び第２格子点に対応する補正データと、平均
確率値算出部１２ｅで算出した平均確率値とに基づき、対象のＲＧＢ画像データに対応す
る補正データ（ＣＭＹＫ画像データ）を算出する機能を有している。
具体的に、まず、参照格子点決定部１２ｃにおいて決定された、第１格子点に対応する
補正データ（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色階調値データ）をＬＵＴ１８から取得すると共に、第
２格子点に対応する補正データをＬＵＴ１８から取得する。次に、取得した補正データの
差分値を算出し、該算出値に平均確率値算出部１２ｅで算出した平均確率値を乗算する。
次に、該乗算結果に、前記差分値の算出時に一方の補正データから減算した他方の補正デ
ータを加算し、該加算結果を、色変換後のデータ（ＣＭＹＫ画像データ）として出力する
。
【００５１】
なお、色変換後のデータは、下式（２）又は（３）に従って算出する。
色変換後のデータ（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（（Ｃ２−Ｃ１）×ＡＲ＋Ｃ１，（Ｍ２−Ｍ１
）×ＡＲ＋Ｍ１，（Ｙ２−Ｙ１）×ＡＲ＋Ｙ１，（Ｋ２−Ｋ１）×ＡＲ＋Ｋ１）        
・・・（２）
色変換後のデータ（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（（Ｃ１−Ｃ２）×ＡＲ＋Ｃ２，（Ｍ１−Ｍ２
）×ＡＲ＋Ｍ２，（Ｙ１−Ｙ２）×ＡＲ＋Ｙ２，（Ｋ１−Ｋ２）×ＡＲ＋Ｋ２）        
・・・（３）
但し、上式（２）及び（３）において、ＡＲは平均確率値である。
【００５２】
更に、ここでは、画像処理を施すカラー画像データはＲＧＢ画像データであって、色空
間はＲＧＢ各色による３次元色空間であるものとして説明しているが、もちろんこれに限
られるものではない。例えば、画像処理を施す画像データを、ＲＧＢ画像データではなく
、ＣＭＹ画像データ、あるいはこれに黒（ Ｋ ）色や他色を加えたより高次元の画像デー
タであるとして、これらの画像データに本発明を適用することも可能である。また、より
低次元すなわち１次元の画像データ、あるいは２次元の画像データに本発明を適用するこ
とも可能である。また、例えば、ＲＧＢ（３次元）をＣＭＹ（３次元）に色補正したり、
ＲＧＢ（３次元）をＹＵＶ（３次元）に色補正したりするなど、同じ次元数同士の色補正
処理を行う場合にも本発明を適用することが可能である。
【００５３】
また、画像処理装置１００は、前記解像度変換部１０、前記色変換部１２、前記階調数
変換部２０、前記印刷データ生成部２２などの各部の機能をコンピュータソフトウェア上
で実現するためのコンピュータシステムを備えており、そのハードウェア構成は、図３に
示すように、演算処理を担う中央演算処理装置であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃ
ｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）６０と、主記憶装置（Ｍａｉｎ  Ｓｔｏｒａｇｅ）を構成する
ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）６２と、読み出し専用の記憶装置
であるＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）６４との間をＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈ
ｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バス等からなる各種内外バ
ス６８で接続した構成となっている。
【００５４】
更に、バス６８には、入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）６６を介して、前記格子点テ
ーブル１４、前記参照確率値テーブル１６、前記ＬＵＴ１８などを記憶するＨＤＤ（Ｈａ
ｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などの記憶装置（Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ  Ｓｔｏｒａｇｅ）
７０、ＣＲＴ、ＬＣＤモニター等の表示装置７２、マウス、キーボード、スキャナ、デジ
タルカメラなどを含む入力装置群７４、カラープリンタ２００、及びネットワーク上の外
部装置と通信するための通信回線に接続するネットワークケーブルＬなどが接続されてい
る。
【００５５】
そして、電源を投入すると、ＲＯＭ６４等に記憶されたＢＩＯＳ等のシステムプログラ
ムが、ＲＯＭ６４に予め記憶された上記各部の機能を実現するための各種専用のコンピュ
ータプログラムをＲＡＭ６２にロードし、ＲＡＭ６２にロードされたプログラムに記述さ
れた命令に従ってＣＰＵ６０が各種リソースを駆使して所定の制御および演算処理を行う
ことで前述したような各機能をソフトウェア上で実現するようになっている。
【００５６】
次に、図４に基づき、カラープリンタ２００の概略構成を説明する。ここで、図４は、
カラープリンタ２００の概略構成を示す説明図である。
カラープリンタ２００は、シアン，マゼンタ，イエロ，ブラックの４色インクのドット
を形成可能なインクジェットプリンタである。もちろん、これら４色のインクに加えて、
染料濃度の低いシアン（淡シアン）インクと染料濃度の低いマゼンタ（淡マゼンタ）イン
クとを含めた合計６色のインクドットを形成可能なインクジェットプリンタを用いること
もできる。尚、以下では場合によって、シアンインク，マゼンタインク，イエロインク，
ブラックインク，淡シアンインク，淡マゼンタインクのそれぞれを、Ｃインク，Ｍインク
，Ｙインク，Ｋインク，ＬＣインク，ＬＭインクと略称するものとする。
【００５７】
カラープリンタ２００は、図４に示すように、キャリッジ２４０に搭載された印字ヘッ
ド２４１を駆動してインクの吐出およびドット形成を行う機構と、このキャリッジ２４０
をキャリッジモータ２３０によってプラテン２３６の軸方向に往復動させる機構と、紙送
りモータ２３５によって印刷用紙Ｐを搬送する機構と、ドットの形成やキャリッジ２４０
の移動および印刷用紙の搬送を制御する制御回路２６０などから構成されている。
【００５８】
キャリッジ２４０には、Ｋインクを収納するインクカートリッジ２４２と、Ｃインク，
Ｍインク，Ｙインクの各種インクを収納するインクカートリッジ２４３とが装着されてい
る。キャリッジ２４０にインクカートリッジ２４２，２４３を装着すると、カートリッジ
内の各インクは図示しない導入管を通じて、印字ヘッド２４１の下面に設けられた各色毎
のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給され、それぞれのインク吐出ヘッド２４４
ないし２４７から各色のインク滴が吐出される。
【００５９】
制御回路２６０は、ＣＰＵ２６１とＲＯＭ２６２とＲＡＭ２６３等から構成されており
、キャリッジモータ２３０と紙送りモータ２３５の動作を制御することによってキャリッ
ジ２４０の主走査と副走査とを制御するとともに、画像処理装置１００から供給される印
刷データに基づいて、各ノズルから適切なタイミングでインク滴を吐出する。こうして、
制御回路２６０の制御の下、印刷媒体上の適切な位置に各色のインクドットを形成するこ
とによって、カラープリンタ２００はカラー画像を印刷することができる。
【００６０】
なお、各色のインク吐出ヘッドからインク滴を吐出する方法には、種々の方法を適用す
ることができる。すなわち、ピエゾ素子を用いてインクを吐出する方式や、インク通路に
配置したヒータでインク通路内に泡（バブル）を発生させてインク滴を吐出する方法など
を用いることができる。また、インクを吐出する代わりに、熱転写などの現象を利用して
印刷用紙上にインクドットを形成する方式や、静電気を利用して各色のトナー粉を印刷媒
体上に付着させる方式のプリンタを使用することも可能である。
【００６１】
更には、吐出するインク滴の大きさを制御したり、あるいは一度に複数のインク滴を吐
出して、吐出するインク滴の数を制御することにより、印刷用紙上に形成されるインクド
ットの大きさを制御可能な、いわゆるバリアブルドットプリンタを使用することもできる
。
図５は、インク吐出ヘッド２４４ないし２４７におけるインクジェットノズルＮｚの配
列を示す説明図である。図５に示すように、インク吐出ヘッドの底面には、各色毎のイン
クを吐出する４組のノズルアレイが形成されており、各組のノズルアレイには、ノズルＮ
ｚが一定のノズルピッチｋで千鳥状に配列されている。こうしてノズルが千鳥上に配列
されているので、ノズルピッチｋを小さな値に製造することが容易になる。もっとも、こ
れらノズルが、一直線上に配列されていても構わない。
【００６２】
以上のようなハードウェア構成を有するカラープリンタ２００は、キャリッジモータ２
３０を駆動することによって、各色のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７を印刷用紙Ｐ
に対して主走査方向に移動させ、また紙送りモータ２３５を駆動することによって、印刷
用紙Ｐを副走査方向に移動させる。制御回路２６０は、印刷データに従って、キャリッジ
２４０の主走査および副走査を繰り返しながら、適切なタイミングでノズルを駆動してイ
ンク滴を吐出することによって、カラープリンタ２００は印刷用紙上にカラー画像を印刷
している。
【００６３】
次に、図６に基づき、画像処理装置１００における印刷データ生成処理の流れを説明す
る。ここで、図６は、印刷データ生成処理の流れを示すフローチャートである。
印刷データ生成処理は、ＣＰＵ６０が専用のプログラム（プリンタドライバ）を起動す
ることによって開始され、図６に示すように、まずステップＳ１００に移行する。
ステップＳ１００では、解像度変換部１０において、入力装置群７４のいずれかの入力
装置を介して入力されたＲＧＢ画像データ、又は記憶装置７０に記憶されたＲＧＢ画像デ
ータを読み込んで、ステップＳ１０２に移行する。
【００６４】
ステップＳ１０２では、解像度変換部１０において、ステップＳ１００で読み込んだＲ
ＧＢ画像データの解像度をカラープリンタ２００の印刷解像度に変換して、ステップＳ１
０４に移行する。
ステップＳ１０４では、色変換部１２において、ステップＳ１０２で解像度変換処理後
のＲＧＢ画像データに対して色変換処理を施してＣＭＹＫ画像データへと色変換し、ステ
ップＳ１０６に移行する。
【００６５】
ステップＳ１０６では、階調数変換部２０において、ステップＳ１０４の色変換処理に
よって得られたＣＭＹＫ画像データの階調数を、カラープリンタ２００において表現可能
な階調数のデータに変換して、ステップＳ１０８に移行する。
ステップＳ１０８では、印刷データ生成部２２において、ステップＳ１０６で階調数の
変換されたＣＭＹＫ画像データを、カラープリンタ２００におけるドット形成順に基づく
転送順に並び替えた印刷データを生成して、ステップＳ１１０に移行する。
【００６６】
ステップＳ１１０では、ステップＳ１０８で生成した印刷データをカラープリンタ２０
０に出力して処理を終了する。
更に、図７に基づき、ステップＳ１０４の色変換処理の流れを説明する。ここで、図７
は、色変換処理の流れを示すフローチャートである。
色変換処理は、ステップＳ１０４で実行されると、図７に示すように、まずステップＳ
２００に移行し、色変換部１２において、解像度変換後のＲＧＢ画像データにおける色変
換処理が未処理の画素の画像データを読み込み、ステップＳ２０２に移行する。
【００６７】
ステップＳ２０２では、起点格子点決定部１２ａ、参照確率値決定部１２ｂ及び参照格
子点決定部１２ｃにおいて、ステップＳ２００で読み込まれた画像データに対する参照格
子点（第１格子点及び第２格子点）を決定して、ステップＳ２０４に移行する。
ステップＳ２０４では、差異抽出部１２ｄ、平均確率値算出部１２ｅ及び補正データ算
出部１２ｆにおいて、ステップＳ２０２で決定された参照格子点に基づき、ステップＳ２
００で読み込まれた画像データに対するＣＭＹＫ画像データ（補正データ）を算出して、
ステップＳ２０６に移行する。
【００６８】
ステップＳ２０６では、色変換部１２において、全ての画像データに対して色変換処理
が終了したか否かを判定し、終了したと判定した場合(Yes)は、一連の処理を終了して元
の処理に復帰させ、そうでない場合(No)は、ステップＳ２００に移行する。
更に、図８に基づき、ステップＳ２０２の参照格子点決定処理の詳細な流れを説明する
。ここで、図８は、参照格子点決定処理の詳細な流れを示すフローチャートである。
【００６９】
参照格子点決定処理は、ステップＳ２０２で実行されると、図８に示すように、まずス
テップＳ３００に移行し、参照格子点決定部１２ｃにおいて、読み込まれたＲＧＢ画像デ
ータの各色の階調値が全て同じ値（Ｒ＝Ｇ＝Ｂ）か否かを判定し、同じ値であると判定し
た場合(Yes)は、ステップＳ３０２に移行し、そうでない場合(No)は、ステップＳ３１０
に移行する。
【００７０】
ステップＳ３０２に移行した場合は、起点格子点決定部１２ａにおいて、読み込まれた
ＲＧＢ画像データの各色の階調値に基づき、格子点テーブル１４を参照して、各色の階調
値に対応する起点格子点を決定して、ステップＳ３０４に移行する。
ステップＳ３０４では、参照確率値決定部１２ｂにおいて、読み込まれたＲＧＢ画像デ
ータの各色の階調値に基づき、参照確率値テーブル１６を参照して、各色の階調値に対応
する参照確率値を決定して、ステップＳ３０６に移行する。
【００７１】
ステップＳ３０６では、参照格子点決定部１２ｃにおいて、ステップＳ３００で決定し
た起点格子点を第１格子点に決定して、ステップＳ３０８に移行する。
ステップＳ３０８では、参照格子点決定部１２ｃにおいて、起点格子点の隣の格子点を
、第２格子点に決定して、一連の処理を終了し元の処理に復帰させる。
例えば、起点格子点の座標値が（Ｒｇ，Ｇｇ，Ｂｇ）＝（０，０，０）であれば、第１
格子点の座標値は、（Ｒｇ１，Ｇｇ１，Ｂｇ１）＝（０，０，０）と決定され、第２格子
点の座標値は、（Ｒｇ２，Ｇｇ２，Ｂｇ２）＝（１，１，１）と決定される。
【００７２】
一方、ステップＳ３００において、各色の階調値が全て同じ値ではなくステップＳ３１
０に移行した場合は、起点格子点決定部１２ａにおいて、読み込まれたＲＧＢ画像データ
の各色の階調値に基づき、格子点テーブル１４を参照して、各色の階調値に対応する起点
格子点を決定して、ステップＳ３１２に移行する。
ステップＳ３１２では、参照確率値決定部１２ｂにおいて、読み込まれたＲＧＢ画像デ
ータの各色の階調値に基づき、参照確率値テーブル１６を参照して、各色の階調値に対応
する参照確率値を決定して、ステップＳ３１４に移行する。
【００７３】
ステップＳ３１４では、参照格子点決定部１２ｃにおいて、公知の乱数発生アルゴリズ
ムによって乱数を発生して第１のノイズを生成し、該生成した第１のノイズを、ステップ
Ｓ３１２で決定されたＲＧＢ各色の参照確率値に加算して、ステップＳ３１６に移行する
。
ステップＳ３１６では、参照格子点決定部１２ｃにおいて、加算結果は１以上か否かを
判定し、１以上であると判定した場合(Yes)は、ステップＳ３１８に移行し、そうでない
場合(No)は、ステップＳ３３２に移行する。
【００７４】
ステップＳ３１８に移行した場合は、参照格子点決定部１２ｃにおいて、起点格子点の
隣の格子点の該当色に対する座標値を第１格子点の座標値に決定して、ステップＳ３２０
に移行する。
ステップＳ３２０では、参照格子点決定部１２ｃにおいて、全ての色に対して第１格子
点の座標値が決定されたか否かを判定し、決定されたと判定した場合(Yes)は、ステップ
Ｓ３２２に移行し、そうでない場合(No)は、ステップＳ３１４に移行する。
【００７５】
ステップＳ３２２に移行した場合は、参照格子点決定部１２ｃにおいて、公知の乱数発
生アルゴリズムによって乱数を発生して第２のノイズを生成し、該生成した第２のノイズ
を、ステップＳ３１２で決定されたＲＧＢ各色の参照確率値に加算して、ステップＳ３２
４に移行する。
ステップＳ３２４では、参照格子点決定部１２ｃにおいて、加算結果は１以上か否かを
判定し、１以上であると判定した場合(Yes)は、ステップＳ３２６に移行し、そうでない
場合(No)は、ステップＳ３３０に移行する。
【００７６】
ステップＳ３２６に移行した場合は、参照格子点決定部１２ｃにおいて、起点格子点の
隣の格子点の該当色に対する座標値を第２格子点の座標値に決定して、ステップＳ３２８
に移行する。
ステップＳ３２８では、参照格子点決定部１２ｃにおいて、全ての色に対して第２格子
点の座標値が決定されたか否かを判定し、決定されたと判定した場合(Yes)は、一連の処
理を終了し元の処理に復帰させる。
【００７７】
一方、ステップＳ３２４において、加算結果が１未満でステップＳ３３０に移行した場
合は、参照格子点決定部１２ｃにおいて、起点格子点の該当色の座標値を第２格子点の座
標値に決定して、ステップＳ３２８に移行する。
また、ステップＳ３１６において、加算結果が１未満でステップＳ３３２に移行した場
合は、参照格子点決定部１２ｃにおいて、起点格子点の該当色の座標値を第１格子点の座
標値に決定して、ステップＳ３２０に移行する。
【００７８】
更に、図９に基づき、ステップＳ２０４の色変換処理の詳細な流れを説明する。ここで
、図９は、色変換処理の詳細な流れを示すフローチャートである。
色変換処理は、ステップＳ２０４で実行されると、図９に示すように、まずステップＳ
４００に移行し、差異抽出部１２ｄにおいて、第１格子点及び第２格子点の各色の座標値
（ＲＧＢの各色の階調値）を比較して、ステップＳ４０２に移行する。具体的に、上式（
１）に従って、座標値同士の差分値を計算する。
【００７９】
ステップＳ４０２では、差異抽出部１２ｄにおいて、両者の座標値（階調値）に差異の
ある色があったか否かを判定し、あったと判定した場合(Yes)は、ステップＳ４０４に移
行し、そうでない場合(No)は、ステップＳ４１８に移行する。具体的に、差分値が１とな
る座標値の色を差異があるとする。
ステップＳ４０４に移行した場合は、平均確率値算出部１２ｅにおいて、差異のあった
全ての色に対応する参照確率値の平均値を算出して、ステップＳ４０６に移行する。ここ
で、差異のある色が一色しかない場合は、該当する色の参照確率値をそのまま平均確率値
とする。
【００８０】
ステップＳ４０６では、補正データ算出部１２ｆにおいて、ＬＵＴ１８から、第１格子
点に対応する補正データ（ＣＭＹＫ各色の階調値）を取得して、ステップＳ４０８に移行
する。
ステップＳ４０８では、補正データ算出部１２ｆにおいて、ＬＵＴ１８から、第２格子
点に対応する補正データ（ＣＭＹＫ各色の階調値）を取得して、ステップＳ４１０に移行
する。
【００８１】
ステップＳ４１０では、補正データ算出部１２ｆにおいて、ステップＳ４０６及びステ
ップＳ４０８において取得した補正データの差分値を算出して、ステップＳ４１２に移行
する。
ステップＳ４１２では、補正データ算出部１２ｆにおいて、ステップＳ４１０で算出し
た差分値に、ステップＳ４０４で算出した平均確率値を乗算して、ステップＳ４１４に移
行する。
【００８２】
ステップＳ４１４では、補正データ算出部１２ｆにおいて、ステップＳ４１２の乗算結
果に、ステップＳ４１０において差分値の算出時に減じた方の補正データを加算して、ス
テップＳ４１６に移行する。
ステップＳ４１６では、補正データ算出部１２ｆにおいて、ステップＳ４１４の加算結
果のデータを、ＲＧＢ画像データの色変換後のＣＭＹＫ画像データとして出力し、一連の
処理を終了して元の処理に復帰する。
【００８３】
一方、ステップＳ４０２において、各色の座標値に１つも差異がなくステップＳ４１８
に移行した場合は、補正データ算出部１２ｆにおいて、ＬＵＴ１８から、第１格子点又は
第２格子点に対応する補正データ（ＣＭＹＫ各色の階調値）を取得して、ステップＳ４２
０に移行する。
ステップＳ４２０では、ステップＳ４１８で取得した補正データを、ＲＧＢ画像データ
の色変換後のＣＭＹＫ画像データとして出力し、一連の処理を終了して元の処理に復帰さ
せる。
【００８４】
次に、図１０〜図１７に基づき、本実施の形態の動作を説明する。
ここで、図１０は、格子点テーブル１４の一例を示す図である。また、図１１は、参照
確率値テーブル１６の一例を示す図である。また、図１２（ａ）は、各階調値に対する参
照確率値の一例を示す図であり、（ｂ）は、参照確率値に対して加算するノイズの範囲の
一例を示す図であり、（ｃ）は、第１格子点と第２格子点の一例を示す図である。
【００８５】
画像処理装置１００は、印刷データ生成処理を開始すると、先ず初めに、ＲＧＢ画像デ
ータを読み込む（ ステップＳ１００）。次いで、解像度変換部１０において、読み込ん
だＲＧＢ画像データの解像度を、カラープリンタ２００が印刷するための解像度に変換す
る（ステップＳ１０２）。
画像処理装置１００は、解像度変換処理に続いて、色変換部１２において、色変換処理
を行う（ステップＳ１０４）。
【００８６】
色変換処理が開始されると、まず、起点格子点決定部１２ａにおいて、未処理画素の画
像データが読み込まれ（ステップＳ２００）、参照格子点の決定処理が開始される（ステ
ップＳ２０２）。
参照格子点決定処理が開始されると、起点格子点決定部１２ａは、まず、読み込んだＲ
ＧＢ画像データの座標値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）から、「Ｒ＝Ｇ＝Ｂ」であるか否かを判定する（
ステップＳ３００）。
【００８７】
ここで、読み込んだＲＧＢ画像データの座標値が（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１，２，１）であ
るとする。
参照格子点決定部１２ｃは、読み込んだＲＧＢ画像データが（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１，２
，１）であり、「Ｒ＝Ｇ＝Ｂ」ではないので（ステップＳ３００の「Ｎｏ」の分岐）、図
１０に示す格子点テーブル１４を参照して、各色の値に対応する起点格子点の座標値（Ｒ
ｇ，Ｇｇ，Ｂｇ）を決定する（ステップＳ３１０）。なお、図１０に示す格子点テーブル
１４において、ＲＧＢ値とは、例えば、その値が「０」であれば、ＲＧＢの各色の値が「
０」であることを示す。
【００８８】
なお、ＲＧＢの各色の値が全て「３」以下の場合は、図１０に示すように、起点格子点
の座標値は、格子点番号０の座標値（Ｒｇ，Ｇｇ，Ｂｇ）＝（０，０，０）となる。一方
、例えば、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１，３，４）であれば、図１０に示すように、Ｒ，Ｇの起
点格子点の座標値は格子点番号０のＲｇ，Ｇｇの座標値、Ｂの起点格子点の座標値は格子
点番号１のＢｇの座標値となる。つまり、（Ｒｇ，Ｇｇ，Ｂｇ）＝（０，０，１）となる
。
【００８９】
また、図１０に示す、ＲＧＢ値に対応する参照格子点の値は、ＬＵＴ１８の各格子点の
座標値に対応して設定されている。
ここでは、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１，２，１）であるので、起点格子点の座標値は、（Ｒ
ｇ，Ｇｇ，Ｂｇ）＝（０，０，０）と決定される。
起点格子点が決定されると、参照確率値決定部１２ｂは、読み込んだＲＧＢ画像データ
の座標値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）から、図１１に示す参照確率値テーブル１６を参照して、各色の
値に対応する参照確率値（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）を決定する（ステップＳ３１２）。なお、
図１１に示す参照確率値テーブル１６において、ＲＧＢ値とは、格子点テーブル１４と同
様に、例えば、その値が「０」であれば、ＲＧＢの各色の値が「０」であることを示す。
なお、ＲＧＢの各色の値が全て「０」の場合は、参照確率値（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）＝（０
，０，０）となる。
【００９０】
また、図１２（ａ）に示すように、４画素おきにＬＵＴ１８に対応する格子点が存在す
る。なお、図１２（ａ）は、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色階調値「０〜３」に対する参照確率値を示
したものである。図１２（ａ）には、Ｒ，Ｇ，Ｂのうちいずれか一色に対する参照確率値
を１次元的に示しているが、いずれの色についても同様となる。つまり、各色の参照確率
値は、階調値が「０」のときは「１／４」、「１」のときは「２／４」、「２」のときは
「３／４」と「１／４」刻みで変化する。そして、図１２（ａ）に示すように、階調値（
座標値）が、格子点１に近いほど参照確率値は大きな値となる。
【００９１】
なお、図１２（ａ）に示す例では、参照確率値が「１／４」刻みで変化しているが、こ
のように等間隔で変化させる構成に限らず、異なる間隔で変化させる構成としても良い。
ここでは、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１，２，１）であるので、図１１に示すように、各色の
参照確率値は、（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）＝（１／４，２／４，１／４）と決定される。
参照確率値が決定すると、参照格子点決定部１２ｃは、乱数発生方法の１つである公知
のＭＴ法を用いて第１のノイズを生成し、該生成した第１のノイズを、各色の参照確率値
に加算する（ステップＳ３１４）。
【００９２】
ここで、第１のノイズは、色毎に別々に乱数を発生させて生成しても良いが、本実施の
形態においては、同じ値の（１種類の）第１のノイズを、各色の参照確率値に加算する。
また、第１のノイズの範囲は、図１２（ｂ）に示すように、「０／４〜３／４」の範囲で
あり、ここでは、各色の参照確率値に対して第１のノイズ「１／４」を加算することとす
る。これにより、第１のノイズを加算した参照確率値（Ｒｐ１，Ｇｐ１，Ｂｐ１）は、（
２／４，３／４，２／４）となる。
【００９３】
次に、参照格子点決定部１２ｃは、（Ｒｐ１，Ｇｐ１，Ｂｐ１）が１以上か否かを判定
する（ステップＳ３１６）。ここでは、Ｒｐ１が１未満となっているので（ステップＳ３
１６の「Ｎｏ」の分岐）、起点格子点のＲｇの座標値を、第１格子点のＲｇ１の座標値と
して決定する（ステップＳ３３２）。Ｇｐ１、Ｂｐ１についても同様に１未満となってい
るので（ステップＳ３１６の「Ｎｏ」の分岐）、起点格子点のＧｇ、Ｂｇの座標値を、第
１格子点のＧｇ１、Ｂｇ１の座標値として決定する（ステップＳ３３２）。
【００９４】
全ての色について第１格子点の座標値が決定すると（ステップＳ３２０の「Ｙｅｓ」の
分岐）、次に、参照格子点決定部１２ｃは、公知のＭＴ法を用いて第２のノイズを生成し
、該生成した第２のノイズを、各色の参照確率値（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）＝（１／４，２／
４，１／４）に加算する（ステップＳ３２２）。第２のノイズの範囲は、第１のノイズの
範囲と同様であり、また、同じ値の（１種類の）第２のノイズを、各色の参照確率値に加
算する。ここでは、各色の参照確率値に対して第２のノイズ「３／４」を加算することと
する。これにより、第２のノイズを加算した参照確率値（Ｒｐ２，Ｇｐ２，Ｂｐ２）は、
（４／４，５／４，４／４）となる。
【００９５】
次に、参照格子点決定部１２ｃは、（Ｒｐ２，Ｇｐ２，Ｂｐ２）が１以上か否かを判定
する（ステップＳ３２４）。ここでは、いずれも１以上となっているので（ステップＳ３
２４の「Ｙｅｓ」の分岐）、起点格子点の隣の格子点の各色の座標値を、第２格子点の各
色の座標値として決定する（ステップＳ３２６）。
以上より、図１２（ｃ）に示すように、１回目の参照点である第１格子点の座標値は起
点格子点（図中の格子点０）の座標値に決定し、２回目の参照点である第２格子点の座標
値は、起点格子点の隣の格子点（図中の格子点１）の座標値に決定する。
【００９６】
第１格子点及び第２格子点が決定されると、画像処理装置１００は、差異抽出部１２ｄ
において、色変換処理を開始する（ステップＳ２０４）。
色変換処理が開始されると、差異抽出部１２ｄは、第１格子点の座標値（Ｒｇ１，Ｂｇ
１，Ｇｇ１）＝（０，０，０）と、第２格子点の座標値（Ｒｇ２，Ｂｇ２，Ｇｇ２）＝（
１，１，１）とを比較し、座標値に差異のある色の情報を差異情報として抽出する（ステ
ップＳ４００）。
【００９７】
具体的に、上式（１）に従って、「（１，１，１）−（０，０，０）＝（１，１，１）
」を算出し、該差分値に基づき、差異（差分値１の色の情報）を抽出する。
ここでは、全ての色に差異があるので（ステップＳ４０２の「Ｙｅｓ」の分岐）、平均
確率値算出部１２ｅは、全ての色の参照確率値に対する平均確率値ＡＲを算出する（ステ
ップＳ４０４）。具体的に、参照確率値ＡＲは、（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）＝（１／４，２／
４，１／４）となっているので、「ＡＲ＝（１／４＋２／４＋１／４）／２＝１／２」と
なる。
【００９８】
平均確率値が算出されると、次に、補正データ算出部１２ｆは、ＬＵＴ１８から第１格
子点に対応する補正データ（第１ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ１，Ｍ１，Ｙ１，Ｋ１））を取
得し（ステップＳ４０６）、引き続き、ＬＵＴ１８から第２格子点に対応する補正データ
（第２ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ２，Ｍ２，Ｙ２，Ｋ２））を取得する（ステップＳ４０８
）。これにより、ＬＵＴ１８の記憶された記憶装置７０に対して２回のメモリアクセスが
生じる。
【００９９】
そして、ここでは上式（２）に従って、まず、色毎に、第２ＣＭＹＫ画像データから第
１ＣＭＹＫ画像データを減じて、両者の差分値「（Ｃｄ，Ｍｄ，Ｙｄ，Ｋｄ）＝（Ｃ２−
Ｃ１，Ｍ２−Ｍ１，Ｙ２−Ｙ１，Ｋ２−Ｋ１）」を算出する（ステップＳ４１０）。
差分値が算出されると、次に、該差分値に対して、上記算出した平均確率値を乗算する
と共に（ステップＳ４１２）、乗算結果に（Ｃ１，Ｍ１，Ｙ１，Ｋ１）の値を加算して、
ＲＧＢ画像データに対する補正データ（ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ））を算出
する（ステップＳ４１４）。
【０１００】
例えば、（Ｃ１，Ｍ１，Ｙ１，Ｋ１）＝（１，１，１，１）、（Ｃ２，Ｍ２，Ｙ２，Ｋ
２）＝（２，２，２，２）とすると、上記平均確率値「ＡＲ＝１／２」を用いて、（Ｃ，
Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（３／２，３／２，３／２，３／２）となる。
ＣＭＹＫ画像データが算出されると、補正データ算出部１２ｆは、算出結果のデータを
階調数変換部２０に出力する（ステップＳ４１６）。
【０１０１】
階調数変換部２０は、補正データ算出部１２ｆからＣＭＹＫ画像データが入力されると
、階調数変換処理を開始する（ ステップＳ１０６）。
ここで、ＣＭＹＫ画像データにおける各色の階調データは、階調値０から２５５の２５
６階調を有するデータであるとする。階調数変換部２０は、２５６階調を有する各色の階
調データを、カラープリンタ２００が表現可能な２階調で表現された画像データに変換す
る。
【０１０２】
階調数変換処理が終了すると、画像処理装置１００は、印刷データ生成部２２において
、印刷データ生成処理を開始する（ ステップＳ１０８）。
印刷データ生成部２２は、ドットの形成有無に対応する２階調のデータに変換された画
像データを、ドットの形成順序を考慮しながらカラープリンタ２００に転送すべき順序に
並べ替えた構成の印刷データを生成する。印刷データ生成部２２は、印刷データ生成処理
を行って最終的に得られた印刷データを、カラープリンタ２００に出力する（ステップＳ
１１０）。
【０１０３】
一方、カラープリンタ２００は、印刷データに従って、各色のインクドットを印刷媒体
上に形成する。その結果、画像データに対応したカラー画像が印刷媒体上に印刷される。
次に、本発明の効果を明確化するために、図１３に基づき、従来技術と本発明の技術と
における座標点の抽出結果を比較する。
ここで、図１３（ａ）〜（ｃ）は、対象のＲＧＢ画像データの座標点に対する従来の参
照点及び抽出点と本発明の参照点及び抽出点との関係を示す図であり、（ｄ）は、参照点
及び抽出点の全ての組み合わせを示す図である。
【０１０４】
また、図１３中の「●」は、本発明及び従来技術におけるＬＵＴ１８における参照格子
点、「△」は、ＬＵＴ１８のＲＧＢ色空間における本発明の技術を用いた抽出点、「☆」
は、ＬＵＴ１８のＲＧＢ色空間における本来求めるべき点、「×」は、ＬＵＴ１８のＲＧ
Ｂ色空間における従来技術を用いた抽出点である。また、各格子点の近くにある数字は、
格子点番号を示すものである。
【０１０５】
また、図１３（ａ）〜（ｄ）の例では、説明の便宜上、ＲＧＢの３次元空間におけるい
ずれか２つの次元の成分が形成する２次元空間の座標点を示している。
図１３（ａ）の例では、格子点１及び格子点２が参照格子点として選択され、従来技術
では、この２つの格子点の中点が抽出点となっている。一方、本発明の技術を用いた場合
は、縦軸の位置は異なるが、横軸の位置が本来抽出すべき点と同じ位置となり、従来技術
よりも近い位置の座標点が抽出されている。これは、従来技術が、２つの格子点に対応す
る補正データの算術平均によってＣＭＹＫ画像データ（抽出点）を求めているために、隣
り合う２つの格子点が選択されると必ず中間位置が抽出点となるためである。これに対し
て、本発明の技術では、２つの格子点間におけるＲＧＢ画像データの位置に応じた参照確
率値を用いた補間演算によってＣＭＹＫ画像データ（抽出点）を求めているため、より細
かい位置に対するＣＭＹＫ画像データ（抽出点）を求めることができる。
【０１０６】
図１３（ｂ）〜（ｃ）の例についても同様に、従来技術よりも、本来求めるべき抽出点
に、より近い点が抽出されている。つまり、本発明の技術を適用することで、ＬＵＴ１８
の記憶された記憶装置７０に対するアクセス回数は従来技術と同じ２回とすることができ
ると共に、従来技術よりも高精度のＣＭＹＫ画像データを算出することが可能である。
次に、図１４に基づき、第１のノイズ及び第２のノイズに同じ値を用いたときの効果を
説明する。ここで、図１４は、同じ値のノイズを加算したときの参照点及び抽出点を示す
図である。また、図１４の例では、説明の便宜上、ＲＧＢの３次元空間におけるいずれか
２つの次元の成分が形成する２次元空間の座標点を示している。
【０１０７】
各色の参照確率値に全て同じ値の第１のノイズを加算して第１格子点を決定し、各色の
参照確率値に全て同じ値の第２のノイズを加算して第２格子点を決定すると、図１４の例
の場合は、図中の「○」の点にある格子点４が参照格子点として選択されなくなる。つま
り、図１４の例の場合は、縦軸（例えばＧ軸）に対する参照確率値よりも横軸（例えばＲ
軸）に対する参照確率値の方が大きくなるので、同じ値のノイズを加算したときに、縦軸
に対して格子点４の座標値が選択される場合は、必ず横軸に対しては格子点２の座標値が
選択されるからである。
【０１０８】
これにより、第１格子点が格子点３で、第２格子点が格子点４といった組み合わせが選
択されなくなり、抽出すべき点から最も遠い抽出点が算出されるのを防ぐことが可能とな
る。
次に、読み込まれたＲＧＢ画像データの各階調値が同じ値であった場合の動作を説明す
る。
【０１０９】
いま、読み込んだＲＧＢ画像データの座標値が（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１，１，１）である
とする。
参照格子点決定部１２ｃは、読み込んだＲＧＢ画像データが（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１，１
，１）であるので、「Ｒ＝Ｇ＝Ｂ」であると判断する（ステップＳ３００の「Ｙｅｓ」の
分岐）。
【０１１０】
次に、参照格子点決定部１２ｃは、図１０に示す格子点テーブル１４を参照して、各色
の座標値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１，１，１）に対応する起点格子点の座標値（Ｒｇ，Ｇｇ，
Ｂｇ）＝（０，０，０）を決定する（ステップＳ３０２）。
起点格子点が決定されると、参照確率値決定部１２ｂは、読み込んだＲＧＢ画像データ
の座標値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１，１，１）から、図１１に示す参照確率値テーブル１６を
参照して、各色の値に対応する参照確率値（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）＝（１／４，１／４，１
／４）を決定する（ステップＳ３０４）。
【０１１１】
参照確率値が決定すると、次に、参照格子点決定部１２ｃは、起点格子点の座標値を第
１格子点の座標値（Ｒｇ１，Ｇｇ１，Ｂｇ１）に決定し（ステップＳ３０６）、起点格子
点の隣の格子点の座標値（Ｒｇ，Ｇｇ，Ｂｇ）＝（１，１，１）を第１格子点の座標値（
Ｒｇ２，Ｇｇ２，Ｂｇ２）に決定する（ステップＳ３０８）。
つまり、第１格子点の座標値は、（Ｒｇ１，Ｇｇ１，Ｂｇ１）＝（０，０，０）となり
、第２格子点の座標値は、（Ｒｇ２，Ｇｇ２，Ｂｇ２）＝（１，１，１）となる。
【０１１２】
ここで、図１５は、ＲＧＢ画像データの各色の階調値が全て同じ値のときの参照格子点
を示す図である。また、図１５の例では、説明の便宜上、ＲＧＢの３次元空間におけるい
ずれか２つの次元の成分が形成する２次元空間の座標点を示している。
図１５に示すように、横軸及び縦軸に対して、起点格子点の座標値を第１格子点の座標
値とし、その隣の格子点の座標値を第２格子点の座標値とすることで、格子点１と格子点
３とが参照格子点として選択される。これにより、抽出点を的確な１点に絞り込むことが
できるため、粒状性と階調性を向上させることができる。
【０１１３】
これまでは、説明の便宜上、ＲＧＢ画像データの色空間を１次元的又は２次元的に捉え
た場合を例に説明をしてきたが、以下、図１６〜図１８に基づき、ＲＧＢ画像データの色
空間を、３次元空間として捉えた場合の動作を説明する。
ここで、図１６は、Ｒ，Ｇ，Ｂの各軸が複数の格子で分割されて、色空間が複数の小さ
な直方体（正六面体を含む）に細分されている様子を示した図である。また、図１７は、
細分された色空間におけるＲＧＢ画像データＤｘを包含する直方体を示す図である。
【０１１４】
ＬＵＴ（色変換テーブル）１８は、図１６に示すように、色空間を細分して発生させた
各格子点に、格子点の座標値に対応するＣＭＹＫの各色の階調値を記憶した数表である。
いま、ＲＧＢ画像データＤｘが入力されたとして、ＲＧＢ色空間上で該画像データに対応
する座標点を考えると、こうした座標点は、図１７に示すように、色空間を細分している
複数の直方体の中の、いずれかの直方体に包含されることになる。
【０１１５】
ＲＧＢ画像データＤｘが読み込まれると、まず、起点格子点決定部１２ａは、ＲＧＢ画
像データＤｘの各色の階調値に基づき、「Ｒ＝Ｇ＝Ｂ」であるか否かを判断する（ステッ
プＳ３００）。ここでは、ＲＧＢ画像データＤｘは「Ｒ≠Ｇ≠Ｂ」であるとする（ステッ
プＳ３００の「Ｎｏ」の分岐）。
次に、起点格子点決定部１２ａは、格子点テーブル１４を参照して、起点格子点を決定
する（ステップＳ３１０）。ここでは、図１７に示すように、起点格子点が（Ｇｇ，Ｒｇ
，Ｂｇ）＝（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に決定されたとする。ここで、Ｘ，Ｙ，Ｚは格子点単位の座標
であり、例えば、格子点０が（Ｘ，Ｙ，Ｚ）であれば、全ての色に対する隣の格子点の座
標は（Ｘ＋１，Ｙ＋１，Ｚ＋１）となる。
【０１１６】
また、各格子点間の距離を１０とすると、ＲＧＢ画像データＤｘのＧの座標は、起点格
子点のＧの位置から＋７の位置、Ｒの座標は、起点格子点のＲの位置から＋２の位置、Ｂ
の座標は、起点格子点のＢの位置から＋６の位置となる。
つまり、Ｇ，Ｒ，Ｂの各色について、隣の格子点が参照される参照確率値（Ｇｐ，Ｒｐ
，Ｂｐ）は、（７／１０，２／１０，６／１０）となる（但し、参照確率値が線形の場合
の値である）。なお、参照確率値は、参照確率値決定部１２ｂにおいて、実際は上記した
ように参照確率値テーブル１６を参照して決定される（ステップＳ３１２）。
【０１１７】
次に、第１格子点を決定するために、参照格子点決定部１２ｃは、上記参照確率値に対
して、第１のノイズを加算する（ステップＳ３１４）。第１のノイズは、ここでは、「（
０／１０）≦ノイズ＜（１０／１０）」の範囲の値となる。また、第１のノイズは各色の
参照確率値に対して同じ値を加算する。第１のノイズを加算した結果、第１格子点が（Ｇ
ｇ１，Ｒｇ１，Ｂｇ１）＝（Ｘ＋１，Ｙ，Ｚ＋１）に決定されたとする（ステップＳ３１
６，Ｓ３１８，Ｓ３３２，Ｓ３２０）。
【０１１８】
次に、第２格子点を決定するために、参照格子点決定部１２ｃは、上記参照確率値に対
して、第２のノイズを加算する（ステップＳ３２２）。第２のノイズは、第１のノイズと
同様の範囲の値となる。また、第２のノイズは、第１のノイズとは別途乱数を発生させて
生成し且つ各色の参照確率値に対して同じ値を加算する。第２のノイズを加算した結果、
第２格子点が（Ｇｇ２，Ｒｇ２，Ｂｇ２）＝（Ｘ＋１，Ｙ，Ｚ）に決定されたとする（ス
テップＳ３２４，Ｓ３２６，Ｓ３３０，Ｓ３２８）。
【０１１９】
第１格子点及び第２格子点が算出されると、次に、差異抽出部１２ｄは、これら２つの
格子点の差異を抽出する（ステップＳ４００）。つまり、（Ｘ＋１，Ｙ，Ｚ＋１）−（Ｘ
＋１，Ｙ，Ｚ）＝（０，０，１）となり、Ｂのみに差異があると判断される（ステップＳ
４０２の「Ｙｅｓ」の分岐）。これにより、平均確率値は、Ｂの参照確率値「６／１０」
となる（ステップＳ４０４）。
【０１２０】
平均確率値が算出されると、補正データ算出部１２ｆは、ＬＵＴ１８から第１格子点に
対応する第１ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ１，Ｍ１，Ｙ１，Ｋ１）を取得し（ステップＳ４０
６）、次いで、ＬＵＴ１８から第２格子点に対応する第２ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ２，Ｍ
２，Ｙ２，Ｋ２）を取得する（ステップＳ４０８）。
第１ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ１，Ｍ１，Ｙ１，Ｋ１）及び第２ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ
２，Ｍ２，Ｙ２，Ｋ２）を取得すると、上式（２）に従って、第１ＣＭＹＫ画像データ及
び第２ＣＭＹＫ画像データの差分値を算出すると共に（ステップＳ４１０）、差分値に平
均確率値「６／１０」を乗算し（ステップＳ４１２）、該乗算結果に第１ＣＭＹＫ画像デ
ータを加算して（ステップＳ４１４）、読み込まれたＲＧＢ画像データＤｘに対するＣＭ
ＹＫ画像データを算出する。これにより、図１７の例においては、図中の「●」の座標点
に対応するＣＭＹＫ画像データが求まることになる。
【０１２１】
次に、図１８に基づき、従来技術と本発明の技術との抽出結果の比較を行う。
ここで、図１８は、対象のＲＧＢ画像データＤｘの座標点に対する従来技術の抽出点と
本発明の抽出点との関係を示す図である。また、図１８中の「●」は、ＬＵＴ１８のＲＧ
Ｂ色空間における本発明の技術を用いた抽出点、「☆」は、ＬＵＴ１８のＲＧＢ色空間に
おける本来求めるべき点、「×」は、ＬＵＴ１８のＲＧＢ色空間における従来技術を用い
た抽出点である。
【０１２２】
図１８に示すように、図中「☆」で示されるＲＧＢ画像データＤｘの座標点（求めるべ
き点）に対して、参照される全ての格子点の組み合わせに対して抽出される座標点は、図
中「×」で示される従来技術の抽出点よりも、図中「●」で示される本発明の技術を適用
した抽出点の方がより近い位置となっていることが解る。
このようにして、本実施の形態の画像処理装置１００は、色変換部１２の起点格子点決
定部１２ａ及び参照確率値決定部１２ｂにおいて、ＲＧＢ画像データの座標値（階調値）
に対応する起点格子点及び参照確率値を格子点テーブル１４及び参照確率値テーブル１６
を参照して決定することが可能である。
【０１２３】
また、参照格子点決定部１２ｃにおいて、上記決定した参照確率値に対して第１のノイ
ズを加算し、該加算結果に基づき１回目の参照格子点である第１格子点を決定することが
可能であり、上記決定した参照確率値に対して第２のノイズを加算し、該加算結果に基づ
き２回目の参照格子点である第２格子点を決定することが可能である。
また、差異抽出部１２ｄにおいて、第１格子点の座標値と、第２格子点の座標値とから
両者に差異のある色の情報を抽出することが可能である。
【０１２４】
また、平均確率値算出部１２ｅにおいて、差異のある色に対応する参照確率値の平均確
率値を算出することが可能である。
また、補正データ算出部１２ｆにおいて、ＬＵＴ１８から第１格子点に対応する第１Ｃ
ＭＹＫ画像データを取得し、ＬＵＴ１８から第２格子点に対応する第２ＣＭＹＫ画像デー
タを取得し、該取得した第１ＣＭＹＫ画像データ及び第２ＣＭＹＫ画像データの差分値を
算出することが可能である。更に、該算出した差分値と、上記算出した平均確率値とに基
づき、読み込んだＲＧＢ画像データに対するＣＭＹＫ画像データを算出することが可能で
ある。
【０１２５】
以上より、従来の、１つの画素のＲＧＢ画像データに２つの格子点を対応付けて、これ
ら格子点に対応するＣＭＹＫ画像データの算術平均を、前記ＲＧＢ画像データに対するＣ
ＭＹＫ画像データとして算出する従来技術と比較して、より高精度なＣＭＹＫ画像データ
を算出することができる。
また、高精度な補正処理が可能になるため、画質を維持しながら格子点数を削減するこ
とができる。これにより、ＬＵＴ１８の容量を削減することができるため、ＬＵＴを高速
アクセスメモリ（キャッシュメモリのようなＳＲＡＭ）に容易に格納することができる。
これにより、高速な処理が実現できる。
【０１２６】
例えば、ＲＧＢ各色６４個の格子点を持ったＬＵＴの場合、ＲＧＢの格子点が各６４個
になり、格子点のデータはＣＭＹＫ各色８[bit]とすると、６４×６４×６４×４[Byte]
＝１[MByte]となる。同様に３２個の格子点を持ったＬＵＴの場合は、３２×３２×３２
×４[Byte]＝１２８[KByte]、１６個の格子点を持ったＬＵＴの場合は、１６×１６×１
６×４[Byte]＝１６[KByte]となる。このように、格子点数を減らしていくことで（例え
ば、最終的に、ＬＵＴの容量を８分の１などに削減）、ＬＵＴの容量を、高速アクセスメ
モリに格納できるサイズにすることができる。
【０１２７】
上記実施の形態において、起点格子点決定部１２ａは、形態１又は２に記載の起点格子
点決定手段に対応し、参照確率値決定部１２ｂは、形態１に記載の参照確率値決定手段に
対応し、参照格子点決定部１２ｃにおける参照確率値に第１のノイズを加算する処理は、
形態１又は６に記載の第１ノイズ加算手段に対応し、参照格子点決定部１２ｃにおける参
照確率値に第２のノイズを加算する処理は、形態１又は６に記載の第２ノイズ加算手段に
対応し、参照格子点決定部１２ｃにおける第１格子点を決定する処理は、形態１又は７に
記載の第１格子点決定手段に対応し、参照格子点決定部１２ｃにおける第２格子点を決定
する処理は、形態１又は７に記載の第２格子点決定手段に対応する。
【０１２８】
また、上記実施の形態において、差異抽出部１２ｄは、形態１に記載の差異抽出手段に
対応し、平均確率値算出部１２ｅは、形態１に記載の平均確率値算出手段に対応し、補正
データ算出部１２ｆにおける差分値の算出処理は、形態１又は５に記載の差分値算出手段
に対応し、補正データ算出部１２ｆにおける補正データ（ＣＭＹＫ画像データ）の算出処
理は、形態１又は５に記載の補正データ算出手段に対応する。
【０１２９】
また、上記実施の形態において、記憶装置７０に記憶された格子点テーブル１４は、形
態２に記載の起点格子点データ記憶手段に対応し、記憶装置７０に記憶された参照確率値
テーブル１６は、形態４に記載の参照確率値記憶手段に対応する。
また、上記実施の形態において、ステップＳ３００は、形態８又は９に記載の起点格子
点決定ステップに対応し、ステップＳ３０２は、形態８又は９に記載の参照確率値決定ス
テップに対応し、ステップＳ３１０は、形態８又は９に記載の第１ノイズ加算ステップに
対応し、ステップＳ３０６，ステップＳ３１２〜Ｓ３１６，Ｓ３２８は、形態８又は９に
記載の第１格子点決定ステップに対応し、ステップＳ３１８は、形態８又は９に記載の第
２ノイズ加算ステップに対応し、ステップＳ３０８，ステップＳ３２０〜Ｓ３２４，Ｓ３
２６は、形態８又は９に記載の第２格子点決定ステップに対応する。
【０１３０】
また、上記実施の形態において、ステップＳ４００〜Ｓ４０２は、形態８又は９に記載
の差異抽出ステップに対応し、ステップＳ４０４は、形態８又は９に記載の平均確率値算
出ステップに対応し、ステップＳ４０６〜Ｓ４１０は、形態８又は９に記載の差分値算出
ステップに対応し、ステップＳ４１２〜Ｓ４１４は、形態８又は９に記載の補正データ算
出ステップに対応する。
【０１３１】
なお、本発明は上記実施の形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲に
おいて種々の態様で実施することができる。
例えば、上記実施の形態においては、ＲＧＢ表色系で表現された画像データを、ＣＭＹ
Ｋ表色系による画像データに変換する場合について説明したが、このように異なる表色系
のデータへの変換に限られるものではない。すなわち、同じ表色系同士で、画像データの
補正を行う場合にも適用することができる。
【０１３２】
また、上記実施の形態においては、色変換する画像データはＲＧＢの各成分を有する３
次元データであるものとして説明したが、変換する画像データは３次元のデータに限られ
るものではない。例えば、画像データがＮ次元のデータの場合でも、Ｎ次元の変換テーブ
ルを使用し各成分毎に上述した処理を行うことによって、任意のＮ次元データに容易に拡
張することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１３３】
【図１】本発明に係る画像処理装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２】色変換部１２の詳細な構成を示すブロック図である。
【図３】画像処理装置１００のコンピュータシステムのハードウェア構成を示す図である。
【図４】カラープリンタ２００の概略構成を示す説明図である。
【図５】インク吐出ヘッド２４４ないし２４７におけるインクジェットノズルＮｚの配列を示す説明図である。
【図６】印刷データ生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】色変換処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】参照格子点決定処理の詳細な流れを示すフローチャートである。
【図９】色変換処理の詳細な流れを示すフローチャートである。
【図１０】格子点テーブル１４の一例を示す図である。
【図１１】参照確率値テーブル１６の一例を示す図である。
【図１２】（ａ）は、各階調値に対する参照確率値の一例を示す図であり、（ｂ）は、参照確率値に対して加算するノイズの範囲の一例を示す図であり、（ｃ）は、第１格子点と第２格子点の一例を示す図である。
【図１３】（ａ）〜（ｃ）は、対象のＲＧＢ画像データの座標点に対する従来の参照点及び抽出点と本発明の参照点及び抽出点との関係を示す図であり、（ｄ）は、参照点及び抽出点の全ての組み合わせを示す図である。
【図１４】同じ値のノイズを加算したときの参照点及び抽出点を示す図である。
【図１５】ＲＧＢ画像データの各色の階調値が全て同じ値のときの参照格子点を示す図である。
【図１６】Ｒ，Ｇ，Ｂの各軸が複数の格子で分割されて、色空間が複数の小さな直方体（正六面体を含む）に細分されている様子を示した図である。
【図１７】細分された色空間におけるＲＧＢ画像データＤｘを包含する直方体を示す図である。
【図１８】対象のＲＧＢ画像データＤｘの座標点に対する従来技術の抽出点と本発明の抽出点との関係を示す図である。
【符号の説明】
【０１３４】
１００…画像処理装置、１０…解像度変換部、１２…色変換部、１４…格子点テーブル、
１６…参照確率値テーブル、１８…ＬＵＴ、２０…階調数変換部、２２…印刷データ生成
部、１２ａ…起点格子点決定部、１２ｂ…参照確率値決定部、１２ｃ…参照格子点決定部
、１２ｄ…差異抽出部、１２ｅ…平均確率値算出部、１２ｆ…補正データ算出部、６０…
ＣＰＵ、６２…ＲＡＭ、６４…ＲＯＭ、６６…インターフェース、７０…記憶装置、７２
…出力装置、７４…入力装置、２００…カラープリンタ、２３０…キャリッジモータ、２
３５…紙送りモータ、２３６…プラテン、２４０…キャリッジ、２４１…印字ヘッド、２
４２，２４３…インクカートリッジ、２４４…インク吐出ヘッド、２６０…制御回路、２
６１…ＣＰＵ、２６２…ＲＯＭ、２６３…ＲＡＭ
【図１】
2008258934.tif 000003
【図２】
2008258934.tif 000004
【図３】
2008258934.tif 000005
【図４】
2008258934.tif 000006
【図５】
2008258934.tif 000007
【図６】
2008258934.tif 000008
【図７】
2008258934.tif 000009
【図８】
2008258934.tif 000010
【図９】
2008258934.tif 000011
【図１０】
2008258934.tif 000012
【図１１】
2008258934.tif 000013
【図１２】
2008258934.tif 000014
【図１３】
2008258934.tif 000015
【図１４】
2008258934.tif 000016
【図１５】
2008258934.tif 000017
【図１６】
2008258934.tif 000018
【図１７】
2008258934.tif 000019
【図１８】
2008258934.tif 000020