(57)【要約】【課題】適切な方向に探索して最適なディザを少ない時間（世代数）で得るディザマトリクス最適化装置を提供する。【解決手段】ディザマスクの候補を生成する遺伝子・ディザ変換部３０４、初期遺伝子生成部３０６と、候補の評価値を計算する評価値算出部３０９と、各評価項目の重要度を保持する重要度保持部３１０と、評価値と重要度とから適応度を求める重み付け総合評価部３０８と、適応度に基づいて淘汰する遺伝子淘汰部３０２と、残った遺伝子情報に進化処理をする進化処理部３０３と、遺伝子情報をディザマトリクスに変換する変換手段とを有する。【選択図】        図７
2008078803.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
階調表現に用いられるディザマトリクスの最適化処理を行うディザマトリクス最適化装置において、
遺伝子情報からディザマスクの候補を生成するディザマスク候補生成手段と、
前記ディザマスク候補の複数の評価項目の評価値を計算する評価値算出手段と、
各評価項目ごとに重要度を保持する重要度保持手段と、
前記評価値と前記重要度とに基づいて重み付け総合評価を行なって当該ディザマスクの適応度を求める重み付け総合評価手段と、
前記適応度に基づいてディザを記述する遺伝子情報を淘汰する遺伝子淘汰手段と、
淘汰の結果残った遺伝子情報に対して進化処理を行なって最適化する進化処理手段と、  前記最適化された遺伝子情報をディザマトリクスに変換する変換手段と
を備えたことを特徴とするディザマトリクス最適化装置。
【請求項２】
予め設定された各評価項目毎の基準値と比較して前記重要度の値を変更する重要度切り替え手段をさらに備えた
ことを特徴とする請求項１に記載のディザマトリクス最適化装置。
【請求項３】
前記複数の重要度の変更は、前記適応度に応じて変更される
ことを特徴とする請求項１または２に記載のディザマトリクス最適化装置。
【請求項４】
各評価項目の基準数値を保持する基準数値保持部をさらに備え、
前記複数の重要度の変更は、各項目ごとにその基準数値との差異が算出され該算出結果に応じて、それぞれ独立に変更される
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のディザマトリクス最適化装置。
【請求項５】
前記複数の重要度の変更は、最適化の世代数に応じて変更される
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のディザマトリクス最適化装置。
【請求項６】
前記複数の重要度の切り替えに伴い進化処理の変異および進化の幅のパラメータが切り替えられる
ことを特徴とする請求項４または５に記載のディザマトリクス最適化装置。
【請求項７】
前記進化処理の変異および進化の幅のパラメータは、前記重要度の変更のたびに変異の幅が小さくなる
ことを特徴とする請求項６に記載のディザマトリクス最適化装置。
【請求項８】
請求項１から３のいずれか１項に記載のディザマトリクス最適化装置によって生成されたディザを搭載する
ことを特徴とする画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プリンタ、デジタル複写機などにおける画像処理装置にかかわり、特にその階調表現に使用されるディザマトリクスを最適化するディザマトリクス最適化装置およびこのディザマトリクス最適化装置によって生成されたディザを搭載する画像形成装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、レーザプリンタ、デジタル複写機、カラーレーザプリンタ、デジタルカラー複写機などの画像形成装置あるいは表示装置等に応用することのできる中間調処理に関する画像形成方法が用いられている。従来の中間調処理には、ディザ法による階調再現処理が多く用いられており、２値プリンタなどでも階調や色を表現することが可能になっている。
【０００３】
ところで、ディザ法による階調再現処理を行う際、高い品質の出力を得るには、出力手段の特性に合ったディザマトリクスを用いる必要がある。このためには、出力手段の特性に応じたディザマトリクスの最適化を行うことが必要になる。このディザマトリクスの最適化には、ディザマトリクスに応じた画像出力を実際の出力エンジンを使って実施し、その出力画質が製品の目標とするレベルに近づくように、ディザマトリクスの修正を行うことが望ましい。
【０００４】
しかしながら、このようなディザマトリクスの最適化作業は、ディザマトリクスのサイズに応じて修正の自由度が飛躍的に高くなり、さらに出力エンジンがカラーレーザプリンタなどの場合には、例えばシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの各版に応じた修正や、色の重ね合わせに応じた修正が必要なため、多くの繰り返しの修正作業が必要となり、問題であった。
【０００５】
この多くの繰り返しの修正作業の効率化を図るため、従来、各種の技術が提案されている。例えば、特許文献１には、遺伝的アルゴリズムを利用したディザマトリクスの最適化装置が開示されている。特許文献１に開示されている遺伝的アルゴリズムを利用したディザマトリクスの最適化装置によれば、与えられた多値ディザマトリクスに応じて得られた多値ディザ出力レベルを用いて多値ディザマトリクス情報の適応度を求め、この適応度に基づく遺伝的アルゴリズムによりディザマトリクスの最適化処理を行なうようにしている。このように遺伝的アルゴリズムを利用することにより、多値ディザマトリクスサイズが大きく多値ディザマトリクスの全数チェックが行なえない場合においても、遺伝的アルゴリズムの交配、突然変異、淘汰の効果により、多値ディザマトリクスの全数の中から効率的な最適値探査が可能になる。
【０００６】
【特許文献１】特開２０００−１５２００４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、電子写真プリンタに最適なディザマスクを生成するためには長い時間を必要とする。電子写真プリンタは、印刷と異なり１ドットの安定性がよくないため、複数のドットを集めて、網点やあるいは万線を作ることが行われるが、遺伝的アルゴリズムを使って、当該電子写真プリンタに最適な網点を作る場合には、評価は複数の項目を使って行われる。この場合、複数の項目は、例えば形成される網点ディザによる粒状性（ザラツキ感）や階調性などである。
【０００８】
しかしながら、複数の項目を満足するディザを作るのは難しい。例えば上記粒状性および階調性２つの評価点でディザを進化させようとする場合、例えば階調性を向上させることが優位であれば、まず階調性を良好にさせる進化が行われ、次いで、粒状性を良好にさせる進化が行われる。階調性の進化の過程では、粒状性の向上に寄与する進化はほとんど次の世代に残らない。階調性の進化が終わった後で粒状性の進化が行われる。そのため、この例の場合には、少しでも粒状性が向上したディザを得るためにはガンマの進化が終わるまで待つ必要があった。
【０００９】
さらに詳細を説明する。通常最適化を行なうには複数の評価項目がある。説明のため粒状度と階調性の２つの評価項目で評価を行なうものとする。評価は重み付けの和として適応度を算出することで行う。つまり、この説明における適応度の算出は
適応度＝ａ×粒状性＋ｂ×階調性
となる。ここで、係数ａ，ｂは重みである。
【００１０】
遺伝的アルゴリズムは適応度に従って進化する。ここで、ａ×粒状性と、ｂ×階調性が全く等しく（ａ×粒状性＝ｂ×階調性）変化することは通常起こらない。どちらの評価が適応度により大きく影響することとなる。
【００１１】
例えば、ｂ×階調性の方が影響が大きいとする。変異が一様に行なわれたとしても、適応度の数値が良くなるのは、ｂ×階調性となる確率が高くなる。そうすると、遺伝的アルゴリズムは、影響が大きいものをより次世代に残そうとするので、次世代に残るものは階調性がより進化したものとなる。これを何世代か繰り返えして階調性の進化の余地がなくなると、次ぎに粒状性に関する進化が始まる。
【００１２】
図１６−１はＸＹ平面を評価、Ｚ軸を適応度とする座標系を示す図である。図１６−２は図１６−２の座標系において、Ｚ軸の適応度をＸＹ平面に投影したときの個体の進化の分布を模式的に表した図である。図１６−１でＸＹ平面が評価の２軸でありＺ軸が適応度としたとき、この適応度をＸＹ平面に投影すると、図１６−２に示すように、まず最初がＡ領域から、矢印１の方向に、全体として分布が動き、Ｂ領域になり、次に矢印２方向に進化が動く。このようにしてＣ領域に探索エリアが移行する。直線的に矢印３の方向に進むことが無いので、全体最適なディザを得るまでに時間がかかるという課題が生じる。
【００１３】
一方、通常は有限の時間で最適ディザを見つけなければならない。このとき、Ｂ領域への探索で時間がなくなった場合には、Ｃ領域を探索できていないので、最適な解から離れた会である可能性が高くなる。
【００１４】
本発明の目的は、上記課題を解決するべく、適切な方向にディザを探索することができ、比較的簡単な構成でプリンタに適したディザを少ない時間（世代数）で得ることができるディザマトリクス最適化装置を提供することを目的とする。また、その結果として得られたディザを搭載する画像形成装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記課題を解決するため、本発明の請求項１に係るディザマトリクス最適化装置は、階調表現に用いられるディザマトリクスの最適化処理を行うディザマトリクス最適化装置において、遺伝子情報からディザマスクの候補を生成するディザマスク候補生成手段と、ディザマスク候補の複数の評価項目の評価値を計算する評価値算出手段と、各評価項目ごとに重要度を保持する重要度保持手段と、評価値と重要度とに基づいて重み付け総合評価を行なって当該ディザマスクの適応度を求める重み付け総合評価手段と、適応度に基づいてディザを記述する遺伝子情報を淘汰する遺伝子淘汰手段と、淘汰の結果残った遺伝子情報に対して進化処理を行なって最適化する進化処理手段と、最適化された遺伝子情報をディザマトリクスに変換する変換手段とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
本発明の請求項２に係るディザマトリクス最適化装置は、請求項１に係るディザマトリクス最適化装置において、予め設定された各評価項目毎の基準値と比較して重要度の値を変更する重要度切り替え手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００１７】
本発明の請求項３に係るディザマトリクス最適化装置は、請求項１または２に係るディザマトリクス最適化装置において、複数の重要度の変更は、適応度に応じて変更されることを特徴とする。
【００１８】
本発明の請求項４に係るディザマトリクス最適化装置は、請求項１から３のいずれか１項に係るディザマトリクス最適化装置において、各評価項目の基準数値を保持する基準数値保持部をさらに備え、複数の重要度の変更は、各項目ごとにその基準数値との差異が算出され該算出結果に応じて、それぞれ独立に変更されることを特徴とする。
【００１９】
本発明の請求項５に係るディザマトリクス最適化装置は、請求項１から３のいずれか１項に係るディザマトリクス最適化装置において、複数の重要度の変更は、最適化の世代数に応じて変更されることを特徴とする。
【００２０】
本発明の請求項６に係るディザマトリクス最適化装置は、請求項４または５に係るディザマトリクス最適化装置において、複数の重要度の切り替えに伴い進化処理の変異および進化の幅のパラメータが切り替えられることを特徴とする。
【００２１】
本発明の請求項７に係るディザマトリクス最適化装置は、請求項６に係るディザマトリクス最適化装置において、進化処理の変異および進化の幅のパラメータは、重要度の変更のたびに変異の幅が小さくなることを特徴とする。
【００２２】
本発明の請求項８に係る画像形成装置は、請求項１から３のいずれか１項に係るディザマトリクス最適化装置によって生成されたディザを搭載することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
請求項１に係る発明によれば、遺伝子情報からディザマスクの候補が生成され、ディザマスク候補の複数の評価項目の評価値が計算され、各評価項目ごとに重要度が保持され、評価値と重要度とに基づいて重み付け総合評価が行なわれて適応度が求められ、この適応度に基づいてディザを記述する遺伝子情報が淘汰され、淘汰の結果残った遺伝子情報に対して進化処理を行なって最適化が行われ、最適化された遺伝子情報がディザマトリクスに変換されるの。遺伝的アルゴリズムを使って、複数の評価項目を算出して、その結果が数値にて判断される。評価項目は多岐にわたり、算出される値もとりうる範囲が異なるものであるが、重み付けをすることにより項目間のバランスが取れることとなり、適切な方向にディザを探索することができ、比較的簡単な構成で評価が良く装置に適したディザを少ない時間（世代数）で得ることができる。
【００２４】
請求項２に係る発明によれば、請求項１に係るディザマトリクス最適化装置において、予め設定された各評価項目毎の基準値と比較して重要度の値を変更する重要度切り替え手段をさらに備えている。遺伝的アルゴリズムによる進化は、重要度が高い項目のみが優先的に高得点を得るように進化するので、各評価項目の重要度を変えることにより、探索が１項目のみ優先的に進化するエリアに偏ることがなくなる。そして、遺伝的アルゴリズムによる探索エリアを変更することにより広範囲に探索可能となるので、最適な解を見つけやすくなる。
【００２５】
請求項３に係る発明によれば、請求項１または２に係るディザマトリクス最適化装置において、複数の重要度が適応度に応じて変更されので、重要度を変更することで、探索する方向が適切な方向に変更され、最適な解を見つけやすくなる。
【００２６】
請求項４に係る発明によれば、請求項１から３のいずれか１項に係るディザマトリクス最適化装置において、各評価項目の基準数値を保持する基準数値保持部をさらに備え、複数の重要度の変更は、各項目ごとにその基準数値との差異が算出され、この算出結果に応じて、それぞれ独立に変更されるので、各項目毎に比較することにより、どの項目から大きく影響を受けたかが判り、これに基づいて続いて重要度を変えると、探索エリアを変更することが可能となるので、探索方向が１方向に限定されず、最適な解を見つけやすくなる。
【００２７】
請求項５に係る発明によれば、請求項１から３のいずれか１項に係るディザマトリクス最適化装置において、複数の重要度の変更は、最適化の世代数に応じて変更される。探索領域が概略決まった時点での進化はその領域周辺に限ったほうが良い。世代が進むにつれて、重要度が変わりにくくなり、離れた場所の他の探索エリアを探さなくなるので、短い時間内に収束することができる。
【００２８】
請求項６に係る発明によれば、請求項４または５に係るディザマトリクス最適化装置において、複数の重要度の切り替えに伴い進化処理の変異および進化の幅のパラメータが切り替えられる。探索領域が概略決まった時点での進化はその領域周辺に限ったほうが良く、離れた場所の他の探索エリアを探さなくなるので、短い時間内に収束することができる。
【００２９】
請求項７に係る発明によれば、請求項６に係るディザマトリクス最適化装置において、進化処理の変異および進化の幅のパラメータは、重要度の変更のたびに変異の幅が小さくなるので、重要度の変更のたびに探索領域が狭まり、生成するディザがその領域の周囲に限定されるので、最適値に短時間で到達することができる。
【００３０】
請求項８に係る発明によれば、請求項１から３のいずれか１項に係るディザマトリクス最適化装置によって生成されたディザを搭載するので、装置に適した適切なディザで画像を形成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下、本発明にかかるディザマトリクス最適化装置の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００３２】
（実施の形態）
［レーザプリンタの構成］
図１は本発明に係るディザマトリクス最適化装置によるレーザプリンタの概略構成を示す横断面図である。図１に示すように、レーザプリンタ１００では、画像が形成されるべき用紙は、本体トレイ１０１あるいは手差しトレイ１０２にセットされ、トレイ１０１あるいは１０２から給紙ローラ１０３にて用紙の搬送が開始される。給紙ローラ１０３による用紙の搬送に先立って、感光体（感光体ドラム）１０４が回転し、感光体１０４の表面は、クリーニングブレード１０５によってクリーニングされ、次に、帯電ローラ１０６で一様に帯電される。ここに、レーザ光学系ユニット１０７から、画像信号に従って変調されたレーザ光が露光され、現像ローラ１０８で現像されてトナーが付着し、これとタイミングを取って給紙ローラ１０３から用紙の給紙がなされる。給紙ローラ１０３から給紙された用紙は、感光体１０４と転写ローラ１０９とに挟まれて搬送され、これと同時に、用紙にはトナー像が転写される。転写されずに残った感光体１０４上のトナーは、再び、クリーニングブレード１０５で掻き落とされる。クリーニングブレード１０５の手前には、トナー濃度センサ１１０が設けられており、トナー濃度センサ１１０によって感光体１０４上に形成されたトナー像の濃度を測定することができる。また、トナー像が載った用紙は搬送経路にしたがって、定着ユニット１１１に搬送され、定着ユニット１１１においてトナー像は用紙上に定着される。印刷された用紙は、最後に排紙ローラ１１２を通って、記録面を下にしてページ順に排出される。
【００３３】
レーザ光学系ユニット１０７には、後述するディザマトリクス最適化処理を実行するディザマトリクス最適化装置を含む画像処理手段であるビデオ制御部１１３、ＬＤ駆動回路１１４が接続されており、ビデオ制御部１１３では、パソコンやワークステーションからの画像信号などを制御したり、あるいは、内部に保持した評価チャート（テストパターン）信号などを発生させたりするようになっている。また、現像ローラ１０８には、バイアス回路１１５によって高圧バイアスがかけられており、バイアス回路１１５において、このバイアスをコントロールすることにより、画像の全体的な濃度を制御したりすることが可能となっている。
【００３４】
このようなレーザプリンタ１００では、パソコンやワークステーションからの画像信号をビデオ制御部１１３においてディザ法により２値化し、元の画像を２値化した信号で、ＬＤ駆動回路１１４を駆動し、上述した電子写真プロセスによる出力エンジンにより画像を形成することが一般的に行われている。
【００３５】
レーザプリンタ１００は、図２に示すように、外部にコンピュータ１５０が接続されている。この構成例は最も簡単な例であるが、ネットワークを介して、複数のコンピュータと複数のプリンタが接続されることもある。
【００３６】
［ディザ法についての説明］
ここで、ディザ法の基本的事項について簡単に説明する。レーザプリンタ１００の様に、ドットの有無（２値データ）で印刷を行う画像形成装置において、ディザ法は、原画像と矩形（マトリクス）領域内に配置した閾値との大小比較により２値化を行う手法であり、比較的高速に２値画像を生成することができる。ディザ法では、Ｎ×Ｎ画素を階調再現の１つの単位として考え、それに対応するＮ×Ｎの閾値マトリクス（これをディザマトリクスという）をつくり、このディザマトリクスを一種のマスクとして原画像に重ね合わせ、各画素の濃度と対応する閾値とを比較し２値化するというものである。つまり、同じディザマトリクスを、全ての画素について繰り返し用いることにより、２値化を行うものである。
【００３７】
ところで、ディザ法の特徴として、パターンサイズが大きくなれば、表現できる階調数が増えることが一般的に知られている。例えば、ディザマトリクスパターンのパターンサイズが４×４の場合には、１７階調を表現することができ、８×８の場合には、６５階調を表現することができる。また、１６×１６の場合には、２５７階調まで表現することができる。
【００３８】
また、４値等の多値化を行う場合には、複数のディザ閾値と入力画素値とを２値化の場合と同様にして比較を行って多値データを出力する。つまり、一つめのディザ閾値より入力画素値が高ければ「１」、２つめのディザ閾値より入力画素値が高ければ「２」、というように各ディザマトリクスが多値化のための閾値となる。
【００３９】
［処理に用いられるプログラムおよびＣＰＵ］
このようなディザ化の処理は、専用のハードウェアにより実行されたり、あるいは、ＣＰＵとディザ化プログラムを格納したＲＯＭにより実行されたりする。例えば、図１に示す構成において、例えば、ビデオ制御部１１３にＣＰＵやＲＯＭなどが搭載されているのを利用したり、或いは、ＡＳＩＣなどで構成された専用ハードウェアを持ったりすることもある。
【００４０】
さらには、図２に示す構成においては、外部に接続されたコンピュータ１５０のＣＰＵにより実施されることもある。このような、外部ＣＰＵを使う場合、実際のプログラムはＣＤＲＯＭなどの記憶メディアに格納され、そこから読み出されたり、あるいはＨＤＤなどに格納されそこから読み出されたりして、ＣＰＵにて実行される。
【００４１】
［遺伝的アルゴリズム］
遺伝的アルゴリズムを使って、ディザマトリクスを作り最適化する手順について、説明する。遺伝的アルゴリズムとは、淘汰、交配、突然変異という主として３種類の遺伝的操作を繰り返し、適応度の高い固体を探し出す手法である。このアルゴリズムに基づくディザマトリクスの最適化処理は、遺伝的アルゴリズム処理を実行することで行なわれる。まず、遺伝子情報とディザマトリクスとの間に変換関係が設定され、この変換関係を用いて、初期値としてのディザを遺伝子に変換する。これが遺伝子の初期値となる。
【００４２】
［ディザマスクの遺伝子表現］
まず、遺伝子情報とディザマトリクスとの間の変換関係について説明する。例えば、網点ディザなどの場合、そのディザマスクはセルの組み合わせで構成される。図３はそのセルの一例でひし形のセルを簡単に模式的に現したものである。なお、実際には、構成する画素数は図３に示す数よりもはるかに多い。ここでは、図３に示すように、遺伝子情報とディザマトリクスとの間の変換関係について説明するにあたり、このようなひし形のセルを、マスが一列に並んでいるセルにある決まりに従って並べ替える。ある決まりは、例えば上から順番にでも良いし、中央から渦巻状にでも良い。以下、説明はこの一列に並べた情報に従って説明する。
【００４３】
図４−１は、一列に並べたセルを例示的に示す模式図である。図４−１に示す一列に並べたセルは、＃０〜＃２５５までの２５６列用意されており、このセルを使って、０〜２５５階調までのドットの打たれる状態（実体）を示したものである。図４−１においては、黒く塗りつぶされた位置にドットが打たれる事を示している。ドットが打たれる画素は、階調の順序に応じて増えていき、最後に２５５階調で全て埋まる。なお、階調０については、通常ドットは打たれないが、出力エンジンによっては打った方が良い場合もある。
【００４４】
一方、図４−２は、図４−１の階調間の違いに着目した情報（遺伝子情報）を示すものである。図４−１における実際の階調０と１の間ではドットが１つ増えているので、それに対応した位置に図４−２の＃１のように「１」を記載する。同様に、階調１と階調２の間については、図４−２の＃２のように「１」がセットされる。これを順に階調２５４と階調２５５の間のところまで繰り返す。また、図４−２の＃０であるが、実際の階調としては階調（−１）と階調０との間の情報をセットするわけであるが、階調（−１）として仮想的に実態としては何もドットが打たれていない状態を想定して、図４−２の＃０のデータを作成する。この状態で図４−２の１、０の集まりを見ると、水平方向には＃０から＃２５５のどこかの位置でのみ１になるのは明らかである。つまり、＃１の列で「１」が存在する位置に対応するセルの位置に、階調１のときにドットを打つことを表している。階調２を表すときは、＃１の列で「１」が存在する位置及び＃２の列で「１」が存在する位置のそれぞれに対応するセルの位置に、ドットを打つことになる。
【００４５】
上述したように、図４−２の＃０〜＃２５５までの２５６列全てで、遺伝的アルゴリズムにおける一個体の遺伝子を表すことが可能である。しかし、図４−２では、各列（＃０、＃１…）中のほとんどの位置が「０」で埋められている。そのため、これをこのまま遺伝子とすると遺伝的アルゴリズムの操作である交配や突然変異が有効に行われず、ほとんどの交配・突然変異処理が無駄なものになってしまう。
【００４６】
そこで、本実施の形態においては、上述した図４−２の１、０の集まりについて、次のように解釈の拡張をすることにする。ここで、図５は図４−１の階調間の違いに着目した情報（遺伝子情報）を解釈の拡張に対応させて示すものである。図５に示した遺伝子においては、各列（＃０、＃１…）の位置を左側の列（＃０）から順番に右側（＃２５５）へ読んでいき、初めに「１」が出てきた列に対応する階調において、その位置にドットが打たれることを示している。すなわち、本実施の形態においては、水平方向において複数の１が存在する時には、一番左側の「１」（ディザマトリクスの同一画素中、初めに現れた変化した画素）を有効とする。したがって、図５中の染色体Ｋ１のように途中で「１」が発生した場合であっても、本実施の形態の解釈の拡張に基づくと、図５中の染色体Ｋ１はこの遺伝子にあっては無視されることとなる。ただし、今後の世代においては交配などにより、この染色体が有効に働く効果も期待できる。そこで、本実施の形態の解釈の拡張に基づくと、＃２５５についての全ての染色体は、必ず「１」であるとする。こうすることにより、変異や交配が起っても、必ず実体の画像の２５５階調目においては必ず全てのドットが埋まる状態が保証される。したがって、この図５における１、０の集まりを遺伝子として扱うことにより、ディザマトリクスの最適化を遺伝的アルゴリズムにより有効に行うことが可能となる。
【００４７】
さらに、このような１，０の集まりを遺伝子として扱うことにより、階調の反転を防止することができる。すなわち、このような１，０の集まりを遺伝子として扱うことにより、階調飛びを防止することができる。より詳細には、階調０から階調２５５に向かって、必ずドットが（０個以上）増える構成となるので、濃度が同じか、あるいは濃度が増えるという構成にしかならない。これによって、遺伝的アルゴリズムを使って、交配・突然変異を行う際に、どのような構成をとっても必ずドットが増える構成とすることができ、階調が反転するような致死遺伝子を生成しないので効率の良い進化が可能となる。すなわち、出来上がったディザに対して階調が絶対に反転しないという利点がある。
【００４８】
逆に、遺伝子を元にディザマスクを作成することも簡単にできる。ここで、図６は遺伝子を元にしたディザマスクの作成手法を示す説明図である。図６に示すように、各列（＃０、＃１…）の位置を左側の列（＃０）から順番に右側（＃２５５）へ読んでいき、初めに「１」が出てきた列に対応する値をその位置の閾値としてセットする。つまり、＃０で「１」になっているところについては、閾値０をセットする（Ｓ０）。次に＃１で「１」になっているところについては、閾値１をセットする（Ｓ１）。次に＃２で「１」になっているところについては、閾値２をセットする（Ｓ２）。以下同様にして閾値を設定するが、染色体Ｋ１のように、既に対応箇所の閾値がセットされている場合には、染色体Ｋ１は無視される。最終的にはＳ２５５において、全てのディザ閾値がセットされる。なお、２５６階調を生成するために必要なディザの閾値としては２５５有れば十分であり、上での説明のように０から２５５までの２５６レベルの閾値は必要としない。実際には閾値０は特殊な状態であり、特別な扱いがなされ、通常は１〜２５５までの２５５レベルの閾値がセットされる。
【００４９】
このようにすると、ディザと遺伝子が対応付けられ、相互に変換が出来る。
そこで、遺伝的アルゴリズムでは、この遺伝子を使って、進化を行わせ、実際の評価に関しては、ディザに変換後に、そのディザで得られる画像についての画質評価を行うようにする。
【００５０】
［ディザマトリクス最適化装置の機能的構成］
図７は本実施の形態のディザマトリクス最適化装置２００の機能的構成を示すブロック図である。図７において、ディザマトリクス最適化装置２００は、遺伝的アルゴリズム処理部（遺伝的アルゴリズム処理手段）３０１と、重み付け総合評価部（重み付け総合評価手段）３０８と、評価値算出部（評価値算出手段）３０９と、重要度保持部（重要度保持手段）３１０と、重要度切り替え部（重要度切り替え手段）３１１と、差異算出部（差異算出手段）３１２と、基準数値保持部（基準数値保持手段）３１３と、シミュレーション部（シミュレーション手段）３１４とを有している。
【００５１】
遺伝的アルゴリズム処理部３０１は、さらに、遺伝子淘汰部（遺伝子淘汰手段）３０２と、進化処理部（進化処理手段）３０３と、遺伝子・ディザ変換部３０４と、世代数カウント部３０５と、初期遺伝子生成部３０６とを有している。
【００５２】
複数の初期遺伝子は、初期遺伝子生成部３０６にて生成される。生成された複数の初期遺伝子は、遺伝子・ディザ変換部３０４により、ディザマスクに変換され、ディザマスク候補３０７となる。ここで、初期遺伝子生成部３０６と遺伝子・ディザ変換部３０４とは、ディザマスク候補を生成するディザマスク候補生成手段を構成している。ディザマスク候補が生成されたときには、初期世代でるので世代は０世代目であり、世代数カウント部３０５では、「０」をセットする。
【００５３】
生成されたディザマスク候補３０７は、シミュレーション部３１４にそのデータを与えられる。シミュレーション部３１４は、それぞれのディザマスク候補３０７で作成が予想される複数の階調レベルにおける画像イメージを生成する。そして、生成された画像イメージに対して、評価値算出部３０９では、複数の評価項目について評価値を算出する。
【００５４】
なお、各評価項目ごとに、基準となる数値があり、この基準数値が、基準数値保持部３１３によって保持されている。この基準数値と、上記評価値との差が、差異算出部３１２にて算出される。差異算出部３１２は、同一世代内の複数のディザマスク候補の差異を項目ごとにそれぞれ積算して、最終的には同一世代での平均値を求める。ただし、平均値を求めるときに他とは明らかに値が異なる減点処理を受けたデータは除外して算出する。
【００５５】
評価値算出部３０９の出力する評価値が、重み付け総合評価算出部３０８に伝えられる。重み付け総合評価算出部３０８では、重要度保持部３１０で与えられる重要度にしたがって、重み付け和が求められて、これが１個体のディザマスクに対する適応度となる。
【００５６】
重要度保持部３１０の保持する重要度は、重要度切り替え手段３１１により切り替えが可能とされる。ただし、同一世代内での切り替えは行わない。切り替えは世代数カウントの切り替わりに同期して行われる。
【００５７】
重み付け総合評価値算出部３０８の出力する適応度が、遺伝的アルゴリズムの遺伝子淘汰部３０２へと伝えられる。１つの世代の全個体の適応度の出力を受けて、遺伝子淘汰部３０２では、値にしたがって、順位付けが行なわれる。そして、下位、半数は淘汰が行われる。
【００５８】
淘汰された個体数を補うため、進化処理部３０３では、残った上位の個体から、新しい個体を複製し、それに対して、交配、突然変異などの進化処理が行われる。ここにいたって、世代数が＋１され、次の世代となる。これら一連の動作を繰り返すことにより、ディザマスクの最適化が実施され、ディザマスクが生成される。そして、このようにして生成されたディザマスクを使って、印刷が行われる。
【００５９】
［重要度の変更］
上述のように、重要度（＝重み）は変更可能に構成されている。
適応度＝ａ×粒状性＋ｂ×階調性
と２つの項目での適応度（＝重み付け総合評価）を算出する場合、ここで、例えばｂ×階調性が影響が大きいとすると、評価値算出部３０９と基準数値保持部３１３の出力を比較して、差異算出部３１２が、階調性の差異が多いと計算する。これにより、次の世代においては、重要度切り替え部３１１が、階調性に関する係数ｂが小さくなるように重要度保持部３１０のデータを切り替える。そうすると、ｂ×階調性の影響が小さくなるので、進化が階調性側に偏ることが無くなる。つまり、図１６における、矢印Ｃの方向に進むため、進化が早くなり、最適解を見つけやすくなる。
【００６０】
［進化処理の変位の幅の変更］
重要度の切り替えに応じて、進化処理の変位の幅も切り替えられる。図８は図７に示すディザマトリクス最適化装置の進化処理部３０３の内部ブロック図である。変位は、基本的には乱数によりその触れ幅が決まる。乱数発生部３０３ａは乱数を発生し、突然変異部３０３ｉや、交配処理部３０３ｊでは、この乱数にもとづいてそれぞれの処理を行う。図８中の信号Ｓ３０５は、世代数に関する情報であり、信号Ｓ３１１ｂは重要度の切り替わりに関する情報である。
【００６１】
まず、世代による切り替えから説明する。乱数は、図９−１に示す中心での偏りが大きく広がりが小さい乱数パターンＡと図９−２に示す中心での偏りが小さく広がりが大きい乱数パターンＢの２つの乱数パターンＡ，Ｂを持っていて、表１に示すように、５００世代までは、変位パターンＡ、それ以降は変位パターンＢを選択する。
【表１】
2008078803.tif 000003
図１０−１および図１０−２にて説明すると、適応度が少ないほうが良いとすると、図１０−１のように、局所解Ｒの近傍を探索しているような場合には、変位パターンＢのように、大きく変位させるほうがよく、逆に、図１０−２のように、ある程度世代が経過し、最適解近くにいるときには、逆に変位パターンＡのように、少なく変位させたほうが、解の探索エリアから飛び出してしまうことが無く、確実に最適解を捕らえられる。
【００６２】
同様にして、重要度による切り替え情報でも同様の効果が得られる。差異算出３１２の信号により、重要度の切り替えが行われることにより、最適解に近づいているかどうかが判るので、この信号Ｓ３１１ｂに基づいて、表２のように多段階に変位パターンを切り替える。実際には、Ｓ３１１ｂは評価項目数だけあるので、現状では、その平均情報に基づいて切り替えている。
【表２】
2008078803.tif 000004
こうすることにより、最適解に近づくにつれ、変位の幅が小さくなるようにして、確実に最適解が得られるようにしている。
【００６３】
［遺伝的アルゴリズムを使った最適化手順］
図１１および図１２は本実施の形態のディザマトリクス最適化装置２００の遺伝的アルゴリズムを使った最適化手順を示すフロー図である。図１１および図１２に沿ってディザマトリクス最適化装置２００全体の動作を説明する。ステップＳ１０１より動作が開始する。まず、ステップＳ１０２にて、初期遺伝子生成部３０６により初期遺伝子が生成される。この処理では、初期値として与えられた１個の個体から複数の個体が生成する。この方法は、１個の個体を複数個体複製し、複製したそれぞれの個体に変異、すなわちディザマトリクスに変化を与えることにより実現する。次いで、遺伝子・ディザ変換部３０４により、初期遺伝子がディザに変換されてディザマスク候補が生成される。
【００６４】
次に、ステップＳ１０３に移行し、複数のディザそれぞれに対して適応度（総合評価）が求められる。このステップＳ１０３における適応度の求め方は、図１２に示し後に述べる。その後、ステップＳ１０４に移行し、複数の個体それぞれの適応度で順位が付けられ、その結果、順位の低いものは淘汰が行なわれる。
【００６５】
その後、ステップＳ１０５に移行し、世代数カウント部３０５において終了判定が行われる。終了条件は所望した世代進化をさせた場合と、最も適応度の良好な個体が所望した値に達した場合と、所定の時間が経過した場合のいずれかである。この終了条件を満たす場合は、ステップＳ１０７へ進み、満たさない場合はステップＳ１０６へ進む。
【００６６】
ステップＳ１０６では、遺伝子淘汰部３０２と進化処理部３０３とにより、遺伝子淘汰処理と進化処理が行われる。すなわち、適応度の順位に基づき交叉や複製・変異などを行い新世代の個体が構成される。その後、ステップＳ１０３へ戻りこのループを繰り返す。
【００６７】
ステップＳ１０７では、計算終了時における最も適応度の高い個体が、最適解とみなされて選択され、これにより最適なディザが得られる。その後、ステップＳ１０８にて動作終了となる。
【００６８】
図１１のステップＳ１０３において行われる複数の個体それぞれの適応度を順次求めるフローを図１２に示す。ステップＳ２０１より動作が開始する。まず、ステップＳ２０２において、シミュレーション部３１４により、階調Ｔのシミュレーション画像が作成される。シミュレーション画像は、入力画像データの着目画素の近傍画素データの状態に応じて、複数種類のドット反射率分布データの中から着目画素に対するドット反射率分布データを選択し、各画素に対して選択されたドット反射率分布データを用いて、画像記録装置に入力画像データを与えた場合に出力されるであろう画像の反射率分布を算出することで、シミュレーション画像を求める。
【００６９】
ステップＳ２０３に移行にして、シミュレーション画像を用いて粒状性を求める。粒状性は、シミュレーション画像を周波数変換し、周波数スペクトルの周波数成分を人間の視覚システムの感度関数で重み付けされて値の積分値を求め、この積分値を粒状性とする。
【００７０】
さらに、ステップＳ２０４に移行にして、シミュレーション画像を用いて階調性を求める。ハイライト部とダーク部の平均濃度から得られる階調と平均濃度の一次式と、シミュレーション画像より得られるの平均濃度を用いて、各階調の理想的な平均濃度とシミュレーション画像の平均濃度の差分値の絶対値を階調性とする。
【００７１】
ステップＳ２０５に移行して、シミュレーション画像を用いてテクスチャレベルを求める。テクスチャレベルは、シミュレーション画像とそれを平滑化処理したものを周波数変換し、両者から周波数成分の差分値を求め、この差分値に対して、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づく複数の空間フィルタ群で重み付けた値の積分値を求め、この積分値をテクスチャレベルとする。
【００７２】
ステップＳ２０６に移行して、シミュレーション画像を用いて安定性を求める。安定性はシミュレーション画像に含まれるドットの周囲長を求め、この周囲長を安定性とする。
【００７３】
ステップＳ２０７に移行して、階調Ｔが指定された階調に達したか否かの終了判定を行う。ここで、最適化するディザマトリクスが２５６階調から２値への量子化に用いるディザマトリクスであれば、２５６階調すべてに対して粒状性・階調性・テクスチャレベル・安定性を調べてもよいし、２５６階調のうち指定した数階調のシミュレーション画像のみを調べてもよい。ステップＳ２０７における終了判定は、階調Ｔが指定された階調に達していれば、ステップＳ２０９へ進み、達していなければ、ステップＳ２０８へ進む。ステップＳ２０８では、次に調べる階調にＴを変化させてステップＳ２０２へ戻る。
【００７４】
一方、ステップＳ２０９に移行した場合は、再度粒状性を計算する。粒状性は複数の階調における粒状性の合計値とする。次に、ステップＳ２１０において、階調度を計算する。階調度は複数の階調における階調性の合計値とする。ステップＳ２１１においてはテクスチャ度を計算する。テクスチャ度は複数の階調におけるテクスチャレベルの合計値とする。ステップＳ２１２において安定度を計算する。安定度は複数の階調における安定性の合計値とする。
【００７５】
そして、ステップＳ２１３において、重み付け総合評価値算出部３０８によって適応度が計算される。適応度は、粒状度、階調度、テクスチャ度および安定度から計算される。次ぎに、ステップＳ２１４に移行し、所望する階調性の階調数を所有しているかが確認される。所望する階調性の階調数が２５６である場合、評価している個体が２５６階調所有しているかどうか階調数を確認する。個体が２５６階調所有していれば、ステップＳ２１６へ進み、個体が２５６階調所有していなければ、ステップＳ２１５へ進む。
【００７６】
ステップＳ２１５においては、重み付け総合評価値算出部３０８の算出した適応度に対して減点する。ここで減点とは、図１１のステップＳ１０４における順位付けで良好にならないように適応度を操作することを意味する。適応度が低いほど良好な個体として遺伝的アルゴリズムを実行するような場合には、減点処理はある値を適応度に加算することを意味する。減点する値はこの個体が次の世代に残ることがないような大きな値である。
【００７７】
ステップＳ２１６においては、局所解になりやすい個体かを確認する。粒状性・テクスチャ度・安定度のそれぞれが、粒状性・テクスチャ度・安定度より求めた平均値と比較して±２０％以内であれば局所解ではないと判定する。局所解であればステップＳ２１７へ進み、局所解でなければ、ステップＳ２１８へ進む。ステップＳ２０８では、次に調べる階調にＴを変化させてステップＳ２０２へ戻る。ステップＳ２１７ではステップＳ２１３で求めた適応度を減点する。
【００７８】
図１３は本実施の形態のディザマトリクス最適化装置２００の変形例を示すブロック図である。図７に示したディザマトリクス最適化装置２００に対して、重み付け総合評価値算出部３０８、重要度保持部３１０、重要度切り替え部３１１および差異算出３１２に関連する動作が異なる。この例では、重要度切り替え部３１１は、重み付け総合評価算出部３０８の出力を参照する。
【００７９】
図１４は重要度切り替え部３１１の内部構成を示すブロック図である。差異算出部３１２からの信号Ｓ３１２は、内部増幅部３１１ａを介して、切り替え部３１１ｂに送られる。ここでは、重要度つまり、重み付け係数を決定し、その値を信号Ｓ３１１として、重要度保持部３１０へ送る。ここで、重み付け総合評価３０８からのデータＳ３０８は、平均算出部３１１ｃにて、全てのディザマスク候補の平均値を算出され、この結果に基づき、内部増幅部３１１ａの動作が変更になる。表３は、重み付け総合評価３０８からのデータＳ３０８の平均ランクとそのときの、内部増幅部３１１ａの係数である。
【表３】
2008078803.tif 000005
重み付け総合評価３０８からのデータＳ３０８の評価値が良くなりランクが１→２→・・・４となるに従い、倍率は小さくなって、つまり重要度の切り替えが起こりにくくなている。これにより、総合評価が悪いランクの間は、大きい係数となって、その項目側の進化個体を次の世代に残しやすくして進化を促すようになる。
【００８０】
［一定条件下での収束］
図１５は図７に示すディザマトリクス最適化装置２００の重要度切り替え部３１１の内部構成を示すブロック図である。差異算出部３１２からの信号Ｓ３１２は、内部増幅部３１１ａを介して、切り替え部３１１ｂに送られる。切り替え部３１１ｂは、差異算出部３１２からの差異算出信号Ｓ３１２によって、切り替えを行なうが、このとき差異算出信号Ｓ３１２のゲインコントロール部３１１ａのゲインが、世代数カウント部３０５からの世代数カウント信号Ｓ３０５によりコントロールされ、世代が進むにつれてゲインが小さくなるようになっている。表４は、世代カウント数とそのときのゲイン倍率の例である。世代が進むほど、ゲインが少なくなるように構成されている。
【表４】
2008078803.tif 000006
このように構成することにより、世代が進むにつれ、探索範囲の移動が少なくなり、これにより、適切な時間内に結果を得ることができる。この結果、世代が進むにつれて重要度切り替えが除除に行なわれなくなる。これにより、所定時間内の最適解の探索が確実に容易なものとなる。
【００８１】
なお、遺伝的アルゴリズムを使ったディザマスクの生成を、外部に接続した、パーソナルコンピュータで実施し、得られたディザを使って、ディザ処理も外部に接続したパーソナルコンピュータによって実施し、電子写真エンジン部では、ディザ処理後のビットマップデータに従って、画像の形成をするようにしてもよい。
【００８２】
遺伝的アルゴリズムを用いて、たとえば、特定の世代数進んだ段階で得られたディザを、最適なディザと考え、このディザを使って画像を出力する。ディザは、各画質項目について、評価を行なっているので、その結果として得られる画質も良好になる。また、遺伝的アルゴリズムが、プログラムとして配布されるためには、例えばＣＤＲＯＭ、磁気記録メディアなどの記録媒体に保持されることもある。これが、例えばパーソナルコンピュータにロードされて、実行されることにより最適なディザの取得が可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００８３】
本発明のディザマトリクス最適化装置および画像形成装置は、レーザプリンタ、デジタル複写機、カラーレーザプリンタ、デジタルカラー複写機などの画像形成装置あるいは表示装置に適用されて好適なものである。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本発明に係るディザマトリクス最適化装置によるレーザプリンタの概略構成を示す横断面図である。
【図２】本発明に係るディザマトリクス最適化装置によるレーザプリンタとパーソナルコンピュータを接続した例を示す模式図である。
【図３】セルの一例でひし形のセルを簡単に現した様子を示す模式図である。
【図４−１】一列に並べたセルを例示的に示す模式図である。
【図４−２】図４−１の階調間の違いに着目した情報（遺伝子情報）を示す模式図である。
【図５】図４−１の階調間の違いに着目した情報（遺伝子情報）を解釈の拡張に対応させて示す模式図である。
【図６】遺伝子を元にしたディザマスクの作成手法を示す説明図である。
【図７】本発明に係るディザマトリクス最適化装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図８】図７に示すディザマトリクス最適化装置の進化処理部の内部ブロック図である。
【図９−１】中心での偏りが大きく広がりが小さい乱数パターンを示す図である。
【図９−２】中心での偏りが小さく広がりが大きい乱数パターンを示す図である。
【図１０−１】局所解の近傍を探索している様子を示す図である。
【図１０−２】最適解の近傍を探索している様子を示す図である。
【図１１】本実施の形態のディザマトリクス最適化装置の遺伝的アルゴリズムを使った最適化手順を示すフロー図である。
【図１２】図１１のステップＳ１０３において行われる複数の個体それぞれの適応度を順次求めるフロー図である。
【図１３】本実施の形態のディザマトリクス最適化装置の変形例を示すブロック図である。
【図１４】図１３に示すディザマトリクス最適化装置の重要度切り替え部の内部構成を示すブロック図である。
【図１５】図７に示すディザマトリクス最適化装置の重要度切り替え部の内部構成を示すブロック図である。
【図１６−１】ＸＹ平面を評価、Ｚ軸を適応度とする座標系を示す図である。
【図１６−２】ＸＹ平面が評価の２軸でありＺ軸が適応度としたときこの適応度をＸＹ平面に投影したときの個体の進化の分布を模式的に表した図である。
【符号の説明】
【００８５】
１００  レーザプリンタ
１０１  トレイ
１０１  本体トレイ
１０２  トレイ
１０３  給紙ローラ
１０４  感光体
１０５  クリーニングブレード
１０６  帯電ローラ
１０７  レーザ光学系ユニット
１０８  現像ローラ
１０９  転写ローラ
１１０  トナー濃度センサ
１１１  定着ユニット
１１２  排紙ローラ
１１３  ビデオ制御部
１１４  駆動回路
１１５  バイアス回路
１５０  コンピュータ
３０１  遺伝的アルゴリズム処理部（遺伝的アルゴリズム処理手段）
３０２  遺伝子淘汰部（遺伝子淘汰手段）
３０３  進化処理部（進化処理手段）
３０３ａ  乱数発生部
３０３ｉ  突然変異部
３０３ｊ  交配処理部
３０４  遺伝子・ディザ変換部（ディザマスク候補生成手段）
３０５  世代数カウント部
３０６  初期遺伝子生成部（ディザマスク候補生成手段）
３０７  ディザマスク候補
３０８  重み付け総合評価部（重み付け総合評価手段）
３０９  評価値算出部（評価値算出手段）
３１０  重要度保持部（重要度保持手段）
３１１  重要度切り替え部（重要度切り替え手段）
３１１ａ  内部増幅部
３１１ｂ  切り替え部
３１１ｃ  平均算出部
３１２  差異算出部（差異算出手段）
３１３  基準数値保持部（基準数値保持手段）
３１４  シミュレーション部（シミュレーション手段）
【図１】
2008078803.tif 000007
【図２】
2008078803.tif 000008
【図３】
2008078803.tif 000009
【図４−１】
2008078803.tif 000010
【図４−２】
2008078803.tif 000011
【図５】
2008078803.tif 000012
【図６】
2008078803.tif 000013
【図７】
2008078803.tif 000014
【図８】
2008078803.tif 000015
【図９−１】
2008078803.tif 000016
【図９−２】
2008078803.tif 000017
【図１０−１】
2008078803.tif 000018
【図１０−２】
2008078803.tif 000019
【図１１】
2008078803.tif 000020
【図１２】
2008078803.tif 000021
【図１３】
2008078803.tif 000022
【図１４】
2008078803.tif 000023
【図１５】
2008078803.tif 000024
【図１６−１】
2008078803.tif 000025
【図１６−２】
2008078803.tif 000026